Analyses
Une fois un assistant en ligne, les analyses vous montrent comment les gens l’utilisent réellement — ce qu’ils demandent, à quelle fréquence, et si les réponses ont fait mouche. C’est le signal qui referme la boucle : vous observez ce qui est demandé, puis vous améliorez le jeu de données qui se trouve derrière les réponses.
Ce que mesurent les analyses
Une session regroupe l’activité d’un visiteur pendant une période d’utilisation, et chaque question et réponse qu’elle contient est enregistrée. Le vocabulaire que vous rencontrerez :
- Visite — une session qui a démarré.
- Utilisateur unique — une identité de visiteur distincte stockée dans un navigateur.
- Requête — une question posée à un assistant.
- Réaction — un retour positif (j’aime) ou négatif (je n’aime pas) sur une réponse.
- Conversation — l’historique complet des questions et réponses d’une session.
Vous pouvez consulter les analyses globalement (sur l’ensemble de vos assistants) ou par assistant, et ouvrir n’importe quelle conversation pour voir exactement ce qui a été demandé et comment il y a été répondu.
Consultez l’historique des conversations
Au-delà des chiffres clés, les analyses conservent l’historique complet des conversations, pour que vous puissiez relire les interactions réelles de vos utilisateurs avec un assistant — pas seulement combien, mais ce qu’ils ont dit. C’est là que vous découvrez le pourquoi derrière les indicateurs.
Pour chaque assistant, vous pouvez :
- Parcourir les conversations passées et en ouvrir une pour la lire de bout en bout — chaque question posée par le visiteur et chaque réponse donnée par l’assistant, dans l’ordre.
- Suivre la chronologie d’une session, pour voir comment une visite s’est déroulée de la première à la dernière question.
- Voir les réactions laissées par un visiteur, pour savoir quelles réponses ont convaincu et lesquelles ont frustré.
- Repérer les questions récurrentes et les impasses — les formulations employées, ce à quoi l’assistant n’a pas su répondre, les moments où les visiteurs ont abandonné.
Lire de vraies conversations est le moyen le plus rapide de trouver les lacunes de votre jeu de données et les points faibles du comportement de l’assistant : vous voyez les mots exacts qu’emploient les gens, puis vous ajoutez le contenu ou la règle qui leur aurait répondu.
Par exemple, une équipe remarque dans les analyses que « politique de retour » est demandé des dizaines de fois par semaine et récolte beaucoup de « je n’aime pas ». Elle ajoute une page claire sur les retours au jeu de données ; en quelques jours, la même question commence à recevoir des réponses appréciées — et le tableau de bord le montre.
Ce que couvrent les chiffres
Les analyses résument les 30 derniers jours et excluent le trafic provenant de l’aperçu du tableau de bord. Chaque réponse enregistre aussi les tokens utilisés, qui alimentent la consommation affichée sur votre compte. Une même personne utilisant deux navigateurs compte pour deux utilisateurs uniques.