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Enedis : écouter ses clients sans se noyer dans leurs mots.

Les retours clients s'accumulaient, dispersés entre les canaux, impossibles à lire dans leur ensemble. Enedis voulait transformer cette masse de verbatims en informations que les équipes métier pouvaient enfin exploiter, sans y consacrer un temps disproportionné.

Contexte

Enedis recueille un volume important de verbatims clients à travers différents canaux, sans disposer d'un outil permettant de les centraliser et de les exploiter de façon structurée.


Problématique

Transformer un volume important de verbatims non structurés en informations exploitables par les équipes métier, sans mobiliser une analyse manuelle démesurée.


Réponse Exomind

Développement d'une solution front-end et back-end associant React et Python, intégrant des algorithmes d'intelligence artificielle pour catégoriser et analyser automatiquement les verbatims.


Résultats

  • centralisation

    Centralisation des verbatims dans un outil dédié.

  • automatisation

    Automatisation de leur traitement par l'IA.

  • analyse

    Mise à disposition d'une interface d'analyse exploitable directement par les équipes métier.



Ce projet en dit long sur notre modèle

Transformer une donnée non structurée en décision exploitable est exactement le rôle de Nova : pas seulement collecter la donnée, mais la rendre utile aux équipes qui doivent agir dessus.

Un projet data ou pricing similaire ?

De la première conversation à la mise en production, nous accompagnons chaque étape.