Analyses avancées
Vidéo de la fonctionnalité
| À qui est-ce adressé ? | Permissions et licences requises |
|---|---|
| • Aux managers et responsables opérations qui pilotent plusieurs équipes. • Aux organisations qui cherchent une lecture plus profonde que les vues standard. | • Les analyses avancées relèvent du plan Enterprise. • L'accès dépend ensuite de votre périmètre de visibilité sur les données. • Certaines sous-vues plus simples d'usage peuvent rester visibles plus largement selon votre espace. |
Guide d'utilisation
Ouvrir l'espace analytique
Accédez à la vue analytique disponible dans votre environnement Leexi. Leexi propose 6 types d'analyses : Général, Topics, Scorecards, Usage, Reports et Clusters.
Choisir le bon angle de lecture
Travaillez par période, équipe, topic, scorecard ou usage selon la question que vous voulez résoudre. Vous pouvez filtrer par équipe, utilisateur, contact/client, tags, topics, statut du deal, direction de l'appel (entrant/sortant) et bien d'autres critères.
Filtrer le bon périmètre
Affinez les données pour éviter les conclusions trop larges ou trompeuses. Vous pouvez également afficher les appels liés à une métrique en cliquant sur l'encadré correspondant.
Partager l'analyse utile
Exportez ou diffusez les résultats utiles à vos équipes pour guider les actions suivantes. Vous pouvez revenir aux périodes précédentes en utilisant les flèches de navigation.
Pour aller plus loin
- Les analyses avancées aident à objectiver des tendances qui ne se voient pas au niveau d'un seul call.
- Elles prennent de la valeur quand la bibliothèque, les topics et les scorecards sont bien tenus.
- Un bon cadrage analytique commence toujours par une question claire.
- La vue Clusters (BETA) répertorie les défis, objections et questions les plus fréquemment posés par les clients.
- La vue Reports donne accès aux rapports hebdomadaires générés par l'IA pour une équipe ou une personne.
Questions récurrentes
Points de vigilance
- Une analyse mal filtrée peut produire des conclusions trompeuses.
- Comparez des périmètres équivalents avant de tirer une conclusion.
- Plus le cadre de classification est propre, plus les analyses sont fiables.