neural Network에 대한 데이터 준비
AI Assistant로 대화 상자에 대한 리뷰를 업로드하기 전에 체계화해야합니다. CRM 또는 개인 계정에서 간단한 테이블에 데이터를 업로드 할 수 있습니다. 리뷰 텍스트, 평가 및 날짜를 하나의 파일로 수집합니다. 시스템 파편 및 고객 개인 정보의 데이터를 정리합니다. 데이터베이스가 거대하면 50-100 리뷰의 부품으로 나눕니다. 컨텍스트를 잃지 않고 모델 프로세스 정보를 돕고 가장 정확한 분석 결과를 제공합니다.
tone 분석을위한 신속한 만들기
신경 네트워크의 경우 텍스트를 읽을뿐만 아니라 구조화 된 분석을 생성하기 위해서는 명확한 지침이 필요합니다. 숙련 된 지원 분석가와 같은 특정 역할을합니다. 피드백의 세 가지 범주로 그녀를 위탁 : 긍정적 인, 중립 및 부정적인. 데이터 출력의 형식을 지정해야합니다. 부정적인 그룹에서 고객 discontent에 대한 주요 이유를 식별하는 모델에 문의하십시오. 이 접근은 즉시 당신의 제품 또는 서비스에 있는 약점을 강조할 것입니다.
화제의 자동 태깅 및 그룹화
고객은 종종 비슷한 문제의 불만 : 긴 배달, 결혼, 또는 가난한 포장. 자동적으로 각 검토에 thematic 꼬리표를 할당하는 신경망. 긴 시간 동안 독서 대신 통계를 얻을 것이다. 예를 들어, 모델은 부정적인의 40 %가 택배의 속도와 관련되며 10 %는 서비스의 품질과 관련됩니다. 이것은 직관적 인 추측보다 실제 숫자를 기반으로 빠른 관리 결정을 할 수 있습니다.
숨겨진 패턴에 대한 검색
때로는 비즈니스를 개선하기 위해 숨겨진 명백한 아이디어의 질량에. AI 조수가 제안 목록을 작성하고 고객이 전달하는 것을 소원하십시오. 이러한 새로운 기능에 대한 요청이 될 수 있습니다, 구성 또는 아이디어의 변경 범위를 확장. 신경 네트워크는 신중하게 정보를 수집하고 구조화 된 목록으로 제시합니다. 비싼 마케팅 연구없이 제품 개발에 준비 된 가이드를 얻을 것이다.
응답 템플릿의 생성에 대한 리뷰
최종 단계는 고객에게 답변을 만드는 것입니다. neural 네트워크가 각 리뷰 카테고리에 대한 polite 템플릿을 구성하는 프롬프트를 작성합니다. negativity를 위해, 문제를 해결하는 특정 방법을 제안하는 모형을, 표준 unsubscriptions 피. 긍정적 인 의견에 대해 AI가 구매하기 쉬운 통화로 감사를 생성합니다. 이 관리자를 언로드하고 다음 단계로 청중 충성도를 취합니다.