ニューラルネットワークのデータ作成
AIアシスタントでレビューをダイアログボックスにアップロードする前に、システム化する必要があります。 簡単なテーブルにあなたのCRMや市場の個人的なアカウントからデータをアップロードするのに十分です. レビューテキスト、評価、日付を1つのファイルにまとめます。 システムの破片および顧客情報からデータをクリーンアップして下さい。 データベースが巨大な場合は、50-100レビューの部分に分割します。 コンテキストを失わずにモデルプロセス情報を処理し、最も正確な分析結果を提供します。
トーン分析のためのプロンプトを作成する
テキストを読むだけでなく、構造化された分析を生成するために、それは明確な指示を必要とします。 経験豊富なサポートアナリストなどの特定の役割をモデル化します。 フィードバックの3つのカテゴリで彼女を信頼:肯定的、中立的、負。 データ出力の形式を必ず指定してください。 ネガティブグループにおける顧客不満の主な理由を特定するためにモデルを尋ねます。 製品やサービスの弱点を即座に強調します。
トピックの自動タグ付けとグループ化
顧客は、多くの場合、同様の問題の訴え:長い配達、結婚、または貧しい包装。 各レビューにテーマタグを自動的に割り当てるために、ニューラルネットワークを割り当てます。 長時間読書ではなく、統計情報を取得します。 たとえば、ネガティブの40%が宅配便の速度に関連していると判断し、サービスの品質に10%が関連している。 これは、直感的な推測ではなく、実際の数値に基づいて迅速な管理決定を行うことができます。
レビューで隠されたパターンを検索
時には、ビジネスを改善するために隠されていない考えのレビューの多くで. AIアシスタントに提案リストを作成し、顧客の指示を依頼してください。 これらは、新しい機能、設定の変更、または範囲を拡大するためのアイデアを要求することができます。 神経ネットワークは、これらの情報を慎重に収集し、構造化されたリストとして提示します。 高価なマーケティングリサーチなしで製品開発に既製のガイドを取得します。
回答テンプレートの生成とレビュー
最終的なステップは、顧客のための答えを作成することです。 各レビューカテゴリのニューラルネットワークコンポートテンプレートを作成するプロンプトを作成します。 ネガティビティのために、標準のunsubscriptionsを避けて、問題を解決するための特定の方法を提案するためにモデルを尋ねます。 肯定的なコメントのために、AIは再購入する簡単な呼び出しで誠実な感謝を発生させます。 マネージャーをアンロードし、次のレベルに視聴者の忠誠をとります。