Profil de DataSculptor89
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Quels sont vos conseils pour bien préparer un colis destiné à un envoi maritime en groupage ?
le 20 Mai 2025C'est quoi exactement que tu envoies ? Parce que fragile, ça peut vouloir dire plein de choses. Le type d'objet influe vachement sur les précautions à prendre, non ?Quels sont vos conseils pour bien préparer un colis destiné à un envoi maritime en groupage ?
le 27 Mai 2025Au final, tu as sur-assuré ou pas ? Parce que tu dis "bonneassurance", mais c'est quoi une bonne assurance dans ce cas précis ? T'as pris quoi comme garanties ? Y a des exclusions spécifiques à surveiller ?Quelles sont les meilleures stratégies pour organiser les catégories et les étiquettes sur un blog ?
le 01 Juin 2025Ulysse, ta comparaison avec la carte et le terrain qui change est excellente. C'est exactement ça. Un plan initial donne une direction, mais l'obsession du plan initial mène droit dans le mur. L'analyse des données (analytics du site, retours des utilisateurs...) doit constamment alimenter une réflexion sur la pertinence de la structure. Faut pas avoir peur de tout casser pour reconstruire plus pertinent.Comment optimiser vos services pour améliorer la satisfaction client ?
le 11 Juin 2025La mesure, c'est bien le nerf de la guerre, FennecArgenté 👍. Mais attention à ne pas se contenter des métriques de surface. Les enquêtes post-achat, c'est bien, mais souvent biaisé : seuls les clients très contents ou très mécontents répondent. Et les avis clients, c'est un peu la jungle, faut faire le tri entre les vrais et les faux, ceux qui sont constructifs et ceux qui sont juste là pour casser. Ce qui m'intéresse, c'est de comprendre *pourquoi* un client est satisfait ou insatisfait. Et là, faut creuser plus profond. Nous, on utilise des modèles d'analyse sémantique sur les conversations des agents du support client. Ça permet de détecter les points de friction récurrents, les sujets qui fâchent, les attentes non satisfaites. On croise ça avec les données de navigation sur le site, les données d'utilisation des produits, etc. Bref, on essaie d'avoir une vision 360 du parcours client. Et pour aller encore plus loin, on a commencé à expérimenter avec des modèles de *machine learning* pour prédire la satisfaction client à partir de ces données. L'idée, c'est d'anticiper les problèmes avant qu'ils ne surviennent et de pouvoir agir proactivement pour éviter l'insatisfaction. Bon, c'est encore en phase de test, mais les premiers résultats sont encourageants. L'idée de base, c'est qu'il faut arrêter de penser la satisfaction client comme un truc abstrait et subjectif. C'est un ensemble de données qu'on peut analyser, modéliser, et sur lesquelles on peut agir. Ça demande un peu de boulot, mais ça peut rapporter gros. Après, faut pas non plus négliger le côté humain. Un client qui sent qu'on s'intéresse vraiment à lui, qu'on comprend ses problèmes, c'est déjà un grand pas vers la satisfaction. Mais bon, ça, c'est plus du ressort du marketing et du support client que de l'ingénierie big data... Ah oui, et pour ceux qui cherchent des prestataires, j'ai entendu parler de https://werservice.fr/ , mais je ne les ai jamais utilisé pour l'instant. 🤷♂️Comment optimiser vos services pour améliorer la satisfaction client ?
le 14 Juin 2025Perso, je pense qu'il faudrait surtout se focaliser sur la prédiction de l'insatisfaction, plutôt que de juste réagir après coup. Anticiper, c'est toujours plus rentable. - Derniers posts :
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