Insights IA Trustpilot : Automatisation de l'analyse des avis clients

Insights clients assistés par IA à partir des avis Trustpilot

Difficulté à extraire des insights exploitables d'une montagne d'avis Trustpilot ? Ce workflow n8n automatise entièrement le processus, de la collecte de données à l'analyse par IA, vous aidant à comprendre rapidement le sentiment client, identifier les sujets tendance et révéler les axes d'amélioration.

Fonctionnalités clés

• Scraping automatisé des avis : Récupérez facilement les avis clients récents directement depuis Trustpilot pour n’importe quelle entreprise spécifiée.
• Stockage intelligent des données : Utilisez une base vectorielle Qdrant pour gérer efficacement et rendre les embeddings des avis consultables.
• Regroupement assisté par IA : Appliquez un clustering K-means avancé pour grouper les avis similaires, révélant les thèmes communs et les points de douleur.
• Génération d’insights via LLM : Exploitez les modèles linguistiques OpenAI pour résumer les clusters d’avis, déterminer le sentiment et suggérer des améliorations pratiques.
• Reporting simplifié : Exportez automatiquement des insights complets et les données brutes d’avis vers Google Sheets pour un suivi et un partage facilités.

Fonctionnement

1. Initialiser & nettoyer : Le workflow commence par effacer tout avis existant pour l’entreprise spécifiée dans la base vectorielle Qdrant afin d'assurer une analyse fraîche. 2. Récupérer les avis Trustpilot : Il extrait ensuite les avis récents de la page Trustpilot de l’entreprise cible, récupérant les détails clés comme l’auteur, la note, le texte et la date. 3. Intégrer & stocker : Ces avis extraits sont traités, convertis en vecteurs numériques via OpenAI, puis stockés dans votre base vectorielle Qdrant. 4. Déclencher le sous-flux d’insights : Un sous-flux distinct est activé pour gérer la partie analytique, en passant l’ID de l’entreprise et une plage de dates (par ex. : le mois en cours) pour une analyse ciblée. 5. Récupérer & regrouper les avis : Dans ce sous-flux, les vecteurs d’avis pertinents sont extraits de Qdrant, et un algorithme de clustering K-means regroupe les avis similaires. Seuls les clusters avec un nombre significatif d’avis (ex. : 3+) sont analysés. 6. Générer les insights IA : Pour chaque cluster valide, un modèle de langage OpenAI analyse les avis groupés, produisant un résumé concis, le sentiment général, et des suggestions pratiques. 7. Exporter les résultats : Enfin, ces insights générés par IA, accompagnés des données brutes d’appui, sont ajoutés proprement à la feuille Google Sheets désignée, offrant une vision claire des tendances de retour client.