Analyse de texte libre
Les réponses ouvertes contiennent souvent les insights les plus précieux mais aussi la plus grande complexité. Artemis utilise une analyse sémantique alimentée par l'IA pour interpréter, résumer et structurer les retours qualitatifs à grande échelle.
Plutôt que de lire manuellement des centaines ou des milliers de commentaires, les utilisateurs peuvent demander directement des insights structurés.
Artemis peut :
Résumer les thèmes récurrents
Détecter le sentiment positif, négatif et mitigé
Regrouper les commentaires par sens
Mettre en évidence les préoccupations émergentes
Extraire des citations représentatives
Regrouper les résultats de textes ouverts avec les réponses à d'autres questions du Sondage
🔎 Découverte de thèmes et résumés
« Résumez les principaux thèmes de la Question Commentaire. »
« De quoi les clients parlent-ils le plus selon la Question Commentaire ? »
« Fournissez un aperçu de haut niveau des commentaires récents basés sur la Question Commentaire. »
« Identifiez les 5 thèmes récurrents principaux des retours issus de la Question Commentaire. »
« Fournissez les thèmes principaux de la Question Commentaire et regroupez-les par la Question Pays »
Les sorties peuvent inclure des résumés structurés, des thèmes catégorisés et des synthèses narratives concises.
😊 Analyse de sentiment
« Analysez le sentiment dans les commentaires récents basés sur la Question Commentaire. »
« Affichez la répartition des retours positifs vs négatifs basée sur la Question Commentaire. »
« Mettez en avant les commentaires les plus critiques basés sur la Question Commentaire. »
« Identifiez les témoignages fortement positifs basés sur la Question Témoignage. »
Artemis fournit des ventilations de sentiment et une interprétation contextuelle, pas seulement un simple étiquetage.
🧩 Regroupement des commentaires
« Regroupez les commentaires par sujet. »
« Rassemblez les retours similaires. »
« Identifiez des patterns dans les plaintes liées au service. »
« Segmentez les commentaires en catégories de discussion clés. »
Cela aide à transformer les retours non structurés en groupes d'insights actionnables.
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