Les attributs Fin permettent à Fin de comprendre et de classer en temps réel le sujet d'une conversation. Cela permet à Fin d'appliquer des valeurs d'attribut structurées - comme le type de problème, le sentiment ou l'urgence - qui alimentent un triage, un routage et un reporting plus intelligents.

Avantages clés

Attributs personnalisés qui reflètent votre entreprise : Entraînez Fin à détecter des attributs comme le type de problème, l'urgence, le sentiment ou le statut de spam.
Détection adaptative en temps réel : Fin évalue continuellement le contexte et met à jour les valeurs au fur et à mesure de l'évolution de la conversation.
Routage et escalade intelligents : Combinez les attributs Fin avec workflows et règles d'escalade pour acheminer les conversations vers la bonne équipe au bon moment.
Structure prête pour le reporting : Toutes les données d'attribut détectées alimentent les rapports Fin pour une analyse approfondie—aucun marquage manuel requis.
Transparence et contrôle complets : Visualisez, validez et modifiez la logique des attributs Fin à tout moment.

Note : Si vous utilisez déjà AI Category Detection, découvrez comment les attributs Fin se comparent et comment effectuer la transition.

Comment Fin applique les attributs

Par défaut, lorsque Fin est impliqué dans une conversation, il classifie les attributs activés à des moments clés :

Lors du transfert à un coéquipier.
Lorsque le client exprime une résolution (retour positif).
Lorsqu'un client devient inactif.

Si vous configurez des règles d'escalade, Fin réévaluera la conversation après chaque message, permettant une classification plus dynamique et en temps réel.

Note : Fin peut exécuter la classification des attributs plusieurs fois rapidement au début d'une conversation. Chaque passage utilise le contexte complet disponible à ce moment, et un passage ultérieur écrase la valeur précédente (dernier écrit gagne). Cela signifie qu'une valeur d'attribut peut encore se stabiliser dans les premières secondes d'une nouvelle conversation. Si vous utilisez un attribut Fin dans une branche de workflow qui s'évalue immédiatement au début de la conversation, concevez la branche pour gérer toute valeur possible — y compris les valeurs transitoires — ou déclenchez la branche plus tard dans la conversation après stabilisation de la valeur.

Comment configurer les attributs Fin

Étape 1 : Décidez ce que vous voulez classifier

Réfléchissez aux types d'informations structurées que vous souhaitez que Fin détecte. Exemples courants :

Type de problème (ex. : Facturation, Projets, Gestion de compte)
Sentiment (Positif, Neutre, Négatif)
Urgence (Urgent, Élevé, Normal, Faible)
Détection de spam (Spam, Légitime)
Type de dossier (un champ standard Salesforce Case pouvant être synchronisé comme attribut Fin)

Étape 2 : Créez un nouvel attribut (ou convertissez un attribut existant)

Pour créer un nouvel attribut Fin :

Allez dans Train > Attributes.
Cliquez sur Nouveau.
Remplissez le Nom et la Description de votre attribut
Ajoutez des Valeurs (avec des descriptions claires pour chacune).

Astuce : Apprenez à créer des noms et descriptions d'attribut efficaces pour aider Fin à classifier vos conversations de support avec une grande précision

Pour convertir un attribut existant :

Allez dans Paramètres > Données de conversation, cliquez sur modifier un attribut de type liste, puis cliquez sur Laisser Fin détecter.
Une fois converti, l'attribut apparaîtra sous Train > Attributes.

Note :

Une fois converti en attribut Fin, un attribut ne peut pas être rétabli - mais vous pouvez le mettre en pause si nécessaire.
Les attributs de type liste synchronisés depuis Zendesk supportent jusqu'à 1 000 options. Cependant, les attributs Fin sont limités à 250 options. Si un attribut dépasse cette limite, vous ne pourrez pas l'enregistrer comme attribut Fin. Pour le convertir, envisagez de consolider les entrées ou de réduire le nombre total d'options.

Étape 3 : Prévisualisez avant d'activer

Avant d'activer un attribut, utilisez l'aperçu intégré dans Train > Attributes pour :

Tester les valeurs d'attribut avec des exemples de messages clients
Vérifier la précision avec laquelle Fin applique la bonne valeur
Itérer sur les noms et descriptions avant activation

[Optionnel] Étape 4 : Ajouter des règles conditionnelles

Utilisez les Conditions pour créer des règles qui contrôlent précisément quand Fin doit détecter un attribut spécifique. Cela permet une classification plus précise, conduisant à un routage et un reporting plus propres.

Les conditions fonctionnent en reliant les attributs entre eux, créant une relation parent/dépendant. Fin ne tentera de détecter l'attribut dépendant qu'après avoir identifié l'attribut parent et sa valeur.

Comment ça fonctionne

La logique des Conditions est une simple instruction Si/Alors :

Si Fin détecte une valeur spécifique pour un attribut parent, alors il tentera de détecter l'attribut dépendant.

Vous pouvez configurer ces règles dans le panneau latéral des paramètres d'attribut sous l'onglet Conditions. Pour chaque règle, vous définirez :

Définissez la valeur de l'attribut parent.
Choisissez la condition qui doit être déclenchée lorsque cette valeur parent est détectée.
Spécifiez quelles valeurs de condition sont autorisées.

Exemples :

Si Type de problème = Refund request → alors détecter la raison de Refund request.
Si Sentiment = Sentiment négatif → alors détecter l'Urgence.

Lorsque cette logique est en place, Fin détectera d'abord l'attribut parent. Si la valeur définie correspond, Fin tentera ensuite de détecter les conditions liées.

Note :

La logique des conditions est respectée dans Règles d'escalade. Si une condition est référencée dans une règle d'escalade, Fin réévaluera la conversation après chaque message client pour vérifier si les valeurs parent et condition correspondent.
La détection d'attribut Fin dépendant (conditionnel) est une tentative au mieux, non garantie. Fin effectue une tentative de classification distincte et non déterministe après avoir identifié l'attribut parent, et peut retourner null même lorsque la valeur parent est correctement définie.

Astuce : Si un attribut doit être défini de manière déterministe en fonction d'une valeur parent, utilisez plutôt le branching de Workflow — la valeur de l'attribut parent est définie de manière fiable, donc le branching dessus est garanti.

Que se passe-t-il lorsque je mets en pause un attribut Fin ?

Lorsque vous mettez en pause un attribut Fin, Fin cesse de détecter cet attribut dans les conversations. Lorsque vous avez de nouveau besoin de la détection, vous pouvez réactiver l'attribut Fin pour reprendre la détection.

Surveillance et révision des attributs Fin

Une fois vos attributs activés, Fin fournit des statistiques en temps réel pour vous aider à comprendre comment les attributs sont appliqués.

Vous verrez :

Conversations → le nombre de conversations que Fin a détectées pour chaque attribut et valeur d'attribut spécifique.
Résolu → le pourcentage de ces conversations que Fin a pu résoudre complètement.
Routé → le pourcentage de conversations acheminées avec succès en utilisant cet attribut.

Vous pouvez également examiner les conversations individuelles pour vérifier comment Fin a appliqué un attribut et valider la précision. Cela vous permet de surveiller la précision de l'attribut appliqué, de revoir les conversations où l'attribut est incorrect et de mettre à jour les descriptions d'attribut en fonction des tendances.

Note : Le texte de raisonnement affiché dans le panneau d'attribut est généré à la demande à chaque consultation — il n'est pas stocké comme un enregistrement fixe. Cela signifie que la formulation peut varier légèrement entre les consultations, même pour une conversation clôturée sans activité supplémentaire. Pour des raisons d'audit, l'enregistrement fiable de la décision de Fin est la note Fin ajoutée à la timeline de la conversation au moment de l'application de l'attribut. Cette note est un instantané fixe et ne change pas.

Astuce : Apprenez à utiliser les attributs Fin dans les workflows, rapports et lors de l'analyse des conversations.

Exemples d'attributs Fin

Voici quelques exemples de façons dont les clients utilisent les attributs Fin dans les conversations.

Exemple d'attribut Type de problème :

Projets - Les projets sont un ensemble de tâches et d'activités liées visant à atteindre un objectif ou un livrable spécifique, pouvant impliquer la collaboration entre coéquipiers, le suivi du temps, des jalons ou objectifs, et le statut.
Facturation - La facturation englobe la gestion des plans d'abonnement, factures, méthodes de paiement, remises, fonctionnalités des plans, essais, restrictions de compte, remboursements, et plus encore pour une expérience de facturation fluide.
Gestion de compte - La gestion de compte couvre les discussions liées aux comptes utilisateurs, y compris la création, suppression, mise à jour des informations personnelles et de paiement, et plus.

Exemple d'attribut Sentiment :

Positif - Un sentiment positif signifie que l'utilisateur qui a écrit le message semble généralement heureux ou satisfait et ressent probablement une émotion positive.
Négatif - Un sentiment négatif signifie que l'utilisateur qui a écrit le message semble généralement mécontent ou insatisfait et ressent probablement une émotion négative.
Neutre - Un sentiment neutre signifie que l'utilisateur qui a écrit le message semble ni heureux ni mécontent et il est difficile de deviner son émotion.

Exemple d'attribut Détection de spam :

Spam - Spam automatisé envoyé aux agents du support client. Cela inclut les répondeurs automatiques, newsletters, articles invités, et autres messages généraux de spam pouvant être ignorés par l'analyste CS.
Légitime - Conversations légitimes où l'utilisateur a un problème réel qui doit être traité par un analyste support client.

FAQs

Qu'est-ce que Fin utilise pour détecter les attributs ?

Fin utilise le nom de l'attribut, sa description, ainsi que les noms et descriptions des valeurs lors de l'évaluation de la valeur d'attribut à appliquer. Assurez-vous que tous ces champs sont rédigés de manière lisible et facile à interpréter pour Fin.

Que faire si l'attribut appliqué n'est pas précis ?

Nous recommandons de vérifier les noms et descriptions. Utilisez nos meilleures pratiques et testez avec de vrais messages clients dans l'outil de prévisualisation.

Astuce pro : Pour vous aider à revoir vos étiquettes et descriptions de valeurs d'attribut, vous pouvez essayer d'utiliser un outil d'écriture IA comme Chat GPT ou Claude.

Exemple de prompt :

You are an expert in customer-support AI. You are evaluating a taxonomy used by a LLM to classify customer support conversations. For each attribute (e.g., Topic, Sentiment), the LLM chooses the most appropriate attribute based on a combination of the attribute name and its description. This taxonomy will directly impact the LLM's ability to classify real customer support conversations. Your task is to assess the quality of this setup using the following best practices: Create clear, concise names - Choose short, descriptive names that immediately convey the attributes purpose. Write comprehensive descriptions - Take the time to write detailed descriptions and include all relevant information about what belongs in the attribute. Think about every type of conversation that should fall under this attribute and describe them in the description. Providing a detailed description will help Fin classify conversations correctly. You can include keywords and examples of customer questions. Make attributes distinct - Avoid creating attributes that overlap too much. Your attributes should be clearly different from each other, making it easy to determine which one best fits a given situation. This should be checked within each attribute only. It's fine for different attributes to apply to the same conversation. It shouldn't affect the score. Overlap with values in other attributes is allowed and does not affect this score. Ignore Archived Attributes - If a attribute is marked as archived, do not evaluate or score it. Add 5 Columns to the CSV Clarity/Conciseness (1–5), Description Comprehensiveness (1–5), Attribute Distinction (1–5), Final Score, Comment Assess each parameter for each attribute, and write a comment of why you applied this rating. Then calculate the overall score for this setup. After you've done this add one more column: Overlapping Attributes. If you think any given attribute overlaps with other attributes - list these attributes there.

Que faire si Fin ne détecte pas de valeur ?

Fin retournera une valeur nulle si aucun des attributs ne s'applique, ce qui laissera l'attribut vide. Vous pouvez inclure une option « Autre » pour capturer les conversations non classifiées si vous préférez.

J'utilise la détection de catégorie IA - dois-je passer aux attributs Fin ?

Les attributs Fin sont la prochaine génération de détection de catégorie IA. Ils fonctionnent automatiquement, nécessitent moins de maintenance de workflows, et fonctionnent parfaitement avec les règles d'escalade, vous donnant un contrôle total sur les conversations que Fin transmet à votre équipe.

Votre configuration actuelle ne changera pas, mais nous recommandons d'en apprendre davantage et de passer aux attributs Fin pour un produit et une expérience améliorés.

Que se passe-t-il lorsque je convertis un attribut de détection de catégorie IA existant en attribut Fin ?

Lorsque vous convertissez un attribut de conversation de détection de catégorie IA existant en attribut Fin, Fin utilise simplement le même attribut de conversation sous-jacent. Cela signifie :

L'attribut converti continuera de fonctionner dans vos workflows et rapports existants sans interruption.
Lorsqu'il est activé, Fin commencera à classer les valeurs d'attributs aux moments clés, vous pouvez donc voir ces attributs mis à jour deux fois au début (une fois par AI Category Detection, une fois par Fin).
Pour simplifier, vous pouvez finalement supprimer vos blocs de workflow AI Category Detection une fois que vous êtes satisfait de la manière dont Fin applique les attributs.
La conversion est une action unidirectionnelle - les attributs ne peuvent pas être ramenés à AI Category Detection, mais ils peuvent être mis en pause si nécessaire.

Dois-je impliquer Fin dans chaque conversation pour utiliser les Fin Attributes ?

Oui. Les Fin Attributes sont appliqués par Fin lorsqu'il est présent dans une conversation. Cela signifie que Fin doit être inclus dans vos workflows pour classer les conversations.

Si vous préférez que Fin ne réponde pas dans certains cas, vous pouvez utiliser les Escalation Rules. Cela permet à Fin de classer la conversation puis de sortir immédiatement, en fonction des attributs de conversation ou d'utilisateur de votre choix.

Par exemple, vous pourriez :

Escalate toutes les conversations où Channel = Email
Escalate toutes les conversations où Attribute = Billing

De cette façon, vous bénéficiez d'une classification cohérente sur toutes les conversations, tout en gardant un contrôle total sur le moment où Fin répond ou non.

Comment créer des attributs Fin