Preparação de dados para a rede neural
Antes de enviar comentários para a caixa de diálogo com um assistente de IA, eles precisam ser sistematizados. É suficiente carregar dados de seu CRM ou conta pessoal do mercado para uma tabela simples. Recolher o texto de revisão, avaliação e data em um arquivo. Limpar dados de detritos do sistema e informações pessoais do cliente. Se o banco de dados é enorme, divida-o em partes de 50-100 comentários. Isso ajudará o modelo a processar informações sem perder o contexto e fornecer os resultados de análise mais precisos.
Criando um prompt para análise de tom
Para que uma rede neural não só leia textos, mas produza análises estruturadas, ela precisa de instruções claras. Dar modelos um papel específico, como um analista de suporte experiente. Confie nela com três categorias de feedback: positivo, neutro e negativo. Certifique-se de especificar o formato da saída de dados. Peça ao modelo para identificar as principais razões para o descontentamento do cliente no grupo negativo. Esta abordagem irá destacar imediatamente fraquezas em seu produto ou serviço.
Marcação automática e agrupamento de tópicos
Os clientes muitas vezes se queixam de problemas semelhantes: entrega longa, casamento ou má embalagem. Atribuir redes neurais para atribuir automaticamente tags temáticas a cada revisão. Em vez de ler por muito tempo, você receberá estatísticas. Por exemplo, o modelo determinará que 40% do negativo está relacionado à velocidade dos correios, e 10% está relacionado à qualidade do serviço. Isso permitirá que você tome decisões de gerenciamento rápidas com base em números reais em vez de palpites intuitivos.
Procurar padrões ocultos em revisões
Às vezes, na massa de comentários ocultos idéias não óbvias para melhorar o negócio. Peça ao assistente de IA para fazer uma lista de sugestões e desejos que os clientes mencionam de passagem. Estes podem ser pedidos de novos recursos, mudanças na configuração ou ideias para expandir o intervalo. A rede neural irá recolher cuidadosamente estes bits de informação e apresentá-lo como uma lista estruturada. Você terá um guia pronto para o desenvolvimento de produtos sem pesquisas de marketing caras.
Geração de modelos de resposta para revisões
O passo final é criar respostas para os clientes. Escreva um prompt que fará a rede neural compor modelos educados para cada categoria de revisão. Para a negatividade, peça ao modelo que sugira formas específicas de resolver o problema, evitando as descrições padrão. Para comentários positivos, deixe a IA gerar gratidão sincera com uma chamada fácil de re-buy. Isso descarregará seus gerentes e levará a lealdade do público para o próximo nível.