Cas d'usage LLM : mieux comprendre les attentes des clients pour un acteur du secteur du voyage
Eleven a aidé un leader mondial de la réservation de voyages à mieux comprendre les attentes des clients et les points de friction. L'objectif était d'analyser et de catégoriser les plaintes de voyageurs déposées en ligne, et de permettre une analyse comparative des résultats obtenus en fonction du profil du voyageur.
Environ un million d'avis clients publiés sur les principaux réseaux sociaux (X/Twitter, TripAdvisor, Trustpilot, Travellerspoint) ont été exploités grâce à une analyse et un traitement améliorés par l'intelligence artificielle.
Eleven a développé un pipeline innovant qui extrait les plaintes des commentaires en utilisant un grand modèle linguistique (LLM), et les catégorise et les hiérarchise avec un réseau neuronal profond (DNN) selon une centaine de groupes et sous-groupes.
Une visualisation interactive sous forme de tableau de bord permet à notre client d'explorer librement les différentes catégories et sous-catégories d'avis, de lire des exemples de commentaires associés, et de visualiser les différences de résultats pour chaque profil de voyageur.
