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Intégrer la recherche qualitative et quantitative dans la création de chatbots.
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Intégrer la recherche qualitative et quantitative dans la création de chatbots.

Le qualitatif est incontournable dans un projet, mais j'ai tendance à essayer de le transformer en Quanti ou de venir l’appuyer par du quanti.  

Souvent, sur un nouveau projet je vais me servir d’outils comme les analytics des sites Web, les bases de données produits, des bases de données clients, des bases de données utilisateurs ou prospects pour commencer. 

Mais aussi les enregistrements des appels entrants, les mails, les avis déposés tout ce qui tourne autour de la relation client sans être encore bien intégré au process de l’entreprise.

Tout ce que va exprimer l’usager sur son parcours. 

En résumé : 

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Et c’est cette méthodologie que j’applique.

On teste tout, tout le temps.

Aujourd'hui, je ne fais plus vraiment la différence entre le Quali et le Quanti, parce que, Lisa (notre outil) va transformer le Quali en Quanti. Donc j’essaie de rationnaliser toujours plus pour: 

  • Evaluer et repérer les biais
  • Segmenter si besoin 
  • Contrôler et tester

Je n'utilise plus seulement la note pour les NPS parce que la note c’est subjectif et tu ne sais pas pourquoi tu as pris un 2 si tu ne fais pas corréler les avis.

La France, est une habituée de la moyenne morbide qui peut totalement fausser ton résultat. 

Pour vérifier ce piège, un petit tour sur TripAdvisor, un petit filtre sur les gens qui ont mis une note de 3 ou 4 et prenez le temps de lire les avis… Ils vont contenir les mots 

« Excellent », « Très bonne cuisine rien à redire», “The place to be”... alors que la note n’est pas la maximale, ensuite changer la langue pour un même établissement et vous serez surpris des avis anglo-saxons ! 

Donc, si vous vous fixez uniquement sur la note, vous risquez de passer à côté.

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