C'est l'automatisation complète de l'évaluation qualité de vos appels. Chaque interaction est analysée par l'IA selon vos propres critères : respect du script, posture relationnelle, empathie, traitement des objections, conformité réglementaire. Vous passez d'un échantillonnage de 2 à 5% des appels souvent choisis au hasard à une évaluation exhaustive de de vos interactions.

La conversation intelligence désigne la capacité à extraire de l'information structurée à partir du contenu d'un appel : non plus seulement "l'agent a-t-il respecté le script ?" mais "comment le client a-t-il réagi ?", "y a-t-il eu un pic de frustration ?", "l'agent a-t-il détecté l'objection et comment y a-t-il répondu ?". En quality monitoring, la conversation intelligence va au-delà du scoring par critère : elle analyse le sentiment analysis sur les deux parties, détecte les emotional cues (frustration, insistance, abandon), identifie la répartition du temps de parole, repère les comportements systématiques, absence de phase de découverte, manque de combativité, non-conformité réglementaire. Feedae applique ces couches d'analyse sur chaque appel via son moteur LLM.

Trois différences fondamentales. La couverture : vos superviseurs peuvent écouter quelques dizaines d'appels par semaine ; Feedae en analyse des milliers, en continu. L'objectivité : un même critère est évalué de façon identique quel que soit l'agent, le jour ou l'humeur de l'évaluateur. La vitesse : les résultats sont disponibles dès le lendemain, pas trois semaines après l'appel.

C'est ce qui nous différencie sur le marché. Feedae calcule deux notes distinctes pour chaque appel : Le score agent : fondé sur votre grille qualité: est-ce que le conseiller a bien fait son travail selon vos standards ? Le score client : issu de l'analyse sémantique de la transcription: comment le client a-t-il vécu l'échange, indépendamment du script ? Un conseiller peut respecter le script et générer de l'insatisfaction. C'est invisible dans un QM classique. Feedae le détecte.

Lors de l'onboarding, nous intégrons directement vos grilles dans la plateforme. On ne repart pas d'une page blanche : vos critères, vos pondérations, vos exigences de service sont conservés. Le rôle de l'IA est de les appliquer à grande échelle, pas de les remplacer.

Entièrement. Chaque critère est configurable via un prompt en langage naturel. Vous définissez la question, la réponse attendue et le mode de scoring (Oui/Non, échelle numérique, niveau de performance). Les grilles peuvent être différenciées par équipe, produit, service ou pays

Oui. Par agent, par superviseur, par équipe, par période, par score, par critère spécifique. Vous pouvez isoler par exemple tous les appels ayant un score agent > 80 mais un score client < 50 ce sont exactement ceux où quelque chose se passe qui échappe à la grille.

Oui, comme un humain peut se tromper. C'est pourquoi Feedae intègre un mécanisme de révision manuelle : les superviseurs peuvent contester une évaluation, la corriger et annoter l'appel. Chaque correction devient une donnée d'apprentissage qui améliore les évaluations suivantes. L'objectif n'est pas de remplacer le jugement humain, mais d'éliminer le biais de sélection et de rendre les évaluations cohérentes à grande échelle.