Avec AI call scoring, vérifiez à grande échelle la qualité des performances de vos commerciaux par rapport à votre méthodologie, et identifiez les meilleures opportunités de coaching pour faire progresser votre équipe.

Dans cet article, vous apprendrez à formuler des questions efficaces pour évaluer objectivement les appels de votre équipe grâce à l’IA.

Utilisez l’IA pour améliorer vos questions

Lorsque vous configurez votre modèle AI call scoring, vous pouvez profiter de l’assistance de l’IA pour bien formuler vos questions.

Un bouton “Améliorer la question” est disponible pendant l’écriture. En cliquant dessus, l’IA vous proposera une reformulation plus précise, respectant les bonnes pratiques de prompting. Cela rendra la question plus compréhensible pour le modèle IA et donc les réponses fournies seront plus pertinentes et fiables.

💡 Astuce

Utilisez systématiquement l’aide de l’IA pour affiner vos questions : c’est le meilleur moyen de garantir leur qualité dès le départ !

Suivez les bonnes pratiques de nos experts pour écrire vos questions

Clarté et précision

Formulez des questions directes et spécifiques pour que le modèle puisse facilement identifier si elles ont été traitées pendant l’appel.

Exemple :
- ❌ “Le commercial a-t-il posé des questions sur la situation du prospect ?” (Trop vague)
- ✅ “Le commercial a-t-il demandé quels sont les principaux défis actuels du prospect ?” (Précis)

Évitez les questions subjectives

Posez des questions objectives, basées uniquement sur ce qui est explicitement dit dans l’appel, et non sur une interprétation.

Évitez les mots comme "efficacement", "correctement", "clairement", etc.
Exemple :
- ❌ “Le commercial a-t-il compris efficacement les besoins du prospect ?”
- ✅ “Le commercial a-t-il demandé quels étaient les besoins du prospect ?”

Notation binaire et scorable

Les questions doivent pouvoir recevoir une réponse vrai / partiel / faux en se basant uniquement sur le contenu de la transcription.

Utilisez des critères observables et explicites.
Exemple :
- ❌ “Le commercial a-t-il détaillé le processus de décision du prospect ?”
- ✅ “Le commercial a-t-il demandé quels étaient les critères de décision du prospect ?”

Ajoutez des précisions, sans orienter l’IA

Ajoutez des clarifications si nécessaire, mais évitez les exemples trop spécifiques qui pourraient brouiller ou biaiser l’analyse IA.

Objectif : rendre la question plus claire, pas plus restrictive.
Exemple :
- ❌ “Le commercial a-t-il fait un suivi ?” (Ambigu)
- ✅ “Le commercial a-t-il pris une action pour relancer le prospect après l’échange ?” (Plus clair)

⚠️ Attention : les exemples peuvent orienter l’interprétation du modèle. Privilégiez les reformulations.

Une seule idée par question

Chaque question doit se concentrer sur un seul comportement à évaluer, pour éviter toute confusion.

Évitez les formulations du type “2-en-1”.
N’intégrez pas de dépendance entre les questions.
Exemples :
- ❌ “Le commercial a-t-il présenté le produit et répondu aux objections ?”
- ✅ “Le commercial a-t-il présenté le produit ?”
- ✅ “Le commercial a-t-il répondu aux objections du prospect ?”

Adaptez la question au type d’appel

Alignez vos questions avec le contexte spécifique de l’appel (ex : découverte, qualification, closing).

Ciblez uniquement les actions du commercial

Vos questions doivent se concentrer sur ce que dit ou fait le commercial, et non le prospect.

Évitez les formulations ambiguës sur “qui parle”.
Exemple :
- ❌ “Des objectifs ont-ils été évoqués pendant l’appel ?”
- ✅ “Le commercial a-t-il demandé quels étaient les objectifs du prospect ?”