Face à l’explosion des données non structurées dans les entreprises — e-mails, tickets support, feedback clients, transcriptions commerciales… — il devient essentiel de les exploiter à leur juste valeur. C’est ici qu’intervient Relevance AI, une plateforme puissante qui transforme les textes bruts en insights actionnables grâce à l’intelligence artificielle, sans coder. Dans ce guide, vous allez découvrir comment créer un système d’analyse automatisée des retours clients à partir de vos sources textuelles avec Relevance AI. Vous apprendrez à importer vos données, générer des clusters sémantiques représentatifs, construire des dashboards interactifs et identifier des décisions business en quelques clics. Cet article complet vous accompagne pas à pas dans la mise en place d’une solution IA concrète d’analyse des retours clients, adaptée aussi bien aux startups qu’aux grandes organisations.
Comprendre l’analyse de feedback client avec l’IA et Relevance AI
Pourquoi analyser les retours clients en 2025 ?
Les retours utilisateurs sont une ressource stratégique : ils contiennent des signaux faibles sur la satisfaction, les attentes, les irritants ou les opportunités d’innovation produit. Pourtant, la majorité des entreprises ne les exploitent que superficiellement, voire pas du tout, faute d’outils automatisés. En 2025, l’intelligence artificielle permet non seulement de structurer ces retours textuels, mais aussi de les interpréter dynamiquement pour orienter vos actions marketing, produit ou support.
Relevance AI : aperçu de la plateforme
Relevance AI est une solution no-code conçue pour permettre aux équipes métier, produit ou marketing d’analyser rapidement des données non structurées via l’IA générative et la vectorisation de documents. Elle s’appuie sur :
- La génération automatique d’embeddings (représentations vectorielles) de textes,
- Des outils de clustering sémantique ultra précis,
- La création d’agents IA qui commentent, résument ou priorisent les résultats,
- Des dashboards interactifs pour explorer, filtrer et exporter les insights.
La force de cette plateforme réside dans sa simplicité d’implémentation et sa capacité à industrialiser une démarche d’analyse qualitative à grande échelle.
Étapes clés pour créer un système d’analyse client intelligent avec Relevance AI
1. Collecter et structurer vos sources de feedback client
Commencez par rassembler les données brutes issues de différentes sources :
- Tickets support (Zendesk, Intercom…)
- Formulaires NPS et CSAT
- Transcriptions de call ou de démonstrations clients
- Commentaire de blog, réseau social ou Google Play/App Store
Relevance AI propose des connecteurs directs vers des outils comme Google Sheet, CSV ou API internes pour centraliser facilement toutes vos données textuelles.
2. Créer un projet d’embedding de texte avec Relevance AI
Une fois les données importées dans votre workspace, la plateforme leur attribue automatiquement un vecteur sémantique à l’aide d’un modèle d’IA comme Sentence-BERT ou OpenAI. Cela permet de regrouper les retours similaires même s’ils n’ont aucun mot en commun.
3. Réaliser un clustering sémantique et nommer vos insights
Grâce à la fonction de clustering de Relevance AI, vous pouvez regrouper les retours clients par similarité thématique. Une interface visuelle vous affiche les grands thèmes émergents (par exemple : “problèmes avec la livraison”, “interface peu intuitive”, “attente d’une intégration Slack”, etc.).
La plateforme suggère automatiquement un nom de cluster et permet à l’utilisateur d’éditer manuellement pour coller au contexte business.
4. Ajouter un agent IA pour enrichir les insights
L’un des atouts de Relevance AI est la capacité à créer des “agents IA” génératifs. Ces bots intelligents peuvent :
- Résumer les principaux retours de chaque cluster,
- Formuler des recommandations d’action concrètes,
- Détecter des signaux faibles à surveiller dans les commentaires aux faibles occurrences.
Tout cela de manière automatisée, personnalisable, sans coder.
5. Créer un dashboard d’analyse des retours clients
Relevance AI permet ensuite de visualiser dynamiquement vos résultats : répartition des clusters dans le temps, par produit, par canal, par type de client… Vous construisez un véritable cockpit de pilotage de l’expérience client.
Ces dashboards peuvent être partagés avec les équipes Produit, Support ou Marketing de façon sécurisée, sans export manuel.
Cas d’usage concrets d’analyse clients avec Relevance AI
1. Améliorer un parcours utilisateur web ou mobile
Une scale-up SaaS utilise Relevance AI pour analyser des centaines de tickets clients et détecte un irritant récurrent sur sa page de paiement. Elle corrige le design, réduisant ainsi de 18 % les abandons de panier.
2. Prioriser les demandes produit selon leur potentiel
Une startup B2B collecte les feedbacks issus des commerciaux et du support. Grâce à Relevance AI, elle priorise les demandes les plus fréquentes par segment client. Résultat : la roadmap produit gagne en impact et en vitesse d’exécution.
3. Suivre la perception après lancement d’une nouvelle fonctionnalité
Un éditeur logiciel analyse tous les retours post-lancement d’une nouvelle feature avec Relevance AI, en segmentant par satisfaction client. Il met en évidence un manque de clarté dans l’usage qui n’était pas visible via les métriques quantitatives seules.
Conseils stratégiques pour tirer le meilleur de Relevance AI
Utilisez la granularité pour détecter les signaux faibles
Évitez les clusters trop larges. Jouez sur le niveau de granularité dans l’algorithme pour faire émerger des insights plus fins. Par exemple, au lieu de “bug technique”, préférez “problème de compatibilité Firefox”.
Automatisez une analyse récurrente pour suivre l’évolution
Programmez des imports hebdomadaires pour analyser l’évolution des préoccupations clients au fil du temps : idéal pour détecter une dérive produit ou un impact suite à une mise à jour.
Reliez votre analyse aux données opérationnelles
Vous pouvez enrichir chaque retour client avec des données externes comme la valeur client, le canal d’acquisition ou la fréquence d’achat, pour croiser feedback qualitatif et métriques business.
FAQ – Relevance AI pour l’analyse des retours clients
Relevance AI est-il vraiment no-code ?
Oui, la plateforme permet de créer des analyses, agents intelligents et dashboards sans écrire une ligne de code. Une interface visuelle guide les équipes métier étape par étape.
Quelles données peut-on importer dans Relevance AI ?
Vous pouvez intégrer des fichiers texte, CSV, Google Sheets, mais aussi connecter vos outils via API ou Zapier pour un flux automatisé. Tout format textuel est accepté.
L’outil fonctionne-t-il pour des données multilingues ?
Oui, Relevance AI supporte les données en anglais, français et d’autres langues courantes. Les modèles de vectorisation sont multilingues et les résultats restent cohérents.
Relevance AI peut-il détecter les émotions ou la tonalité des messages ?
Oui, certains modèles intégrés peuvent détecter le sentiment, la frustration ou l’enthousiasme exprimés dans les retours. Cela permet de filtrer les feedbacks urgents ou critiques.
Combien coûte Relevance AI ?
La plateforme propose un essai gratuit et des plans modulables en fonction du volume de données et du nombre d’utilisateurs. Les forfaits évoluent selon votre usage (par projet ou workspace partagé).
Conclusion : passez à l’analyse qualitative augmentée pour 2025
En 2025, l’analyse qualitative ne peut plus être laissée de côté. Vos clients s’expriment chaque jour via des textes riches de sens : encore faut-il savoir les comprendre. Relevance AI démocratise l’accès à l’analyse de feedbacks avancée grâce à une plateforme no-code intuitive, rapide à mettre en œuvre et compatible avec les workflows réels des équipes opérationnelles.
En transformant vos retours clients en clusters exploitables guidés par des agents IA, vous créez un véritable avantage concurrentiel fondé sur l’écoute active. Que vous pilotiez un produit digital, un service client ou une stratégie CX, cette plateforme vous offre l’agilité nécessaire pour prendre les meilleures décisions, à partir des signaux les plus fins.
