Chuẩn bị dữ liệu cho mạng thần kinh
Trước khi bạn tải lên bản đánh giá vào hộp thoại với một trợ lý AI, họ cần phải được hệ thống hóa. Đủ để tải dữ liệu từ tài khoản CRM hoặc cá nhân của thị trường lên một bảng đơn giản. Thu thập văn bản đánh giá, đánh giá và ngày tháng vào một tập tin. Dọn sạch dữ liệu từ các mảnh vỡ hệ thống và thông tin cá nhân của khách hàng. Nếu cơ sở dữ liệu lớn, hãy chia nó thành các phần của 50-100 đánh giá. Điều này sẽ giúp đỡ các thông tin xử lý mô hình mà không mất ngữ cảnh và cung cấp các kết quả phân tích chính xác nhất.
Tạo ra dấu nhắc phân tích sắc thái
Để một mạng thần kinh không chỉ đọc văn bản, mà còn để tạo ra những phân tích có cấu trúc, nó cần những chỉ dẫn rõ ràng. Hãy nêu gương, chẳng hạn như một nhà phân tích kinh nghiệm. Hãy tin tưởng cô ấy bằng ba loại phản hồi: tích cực, trung lập và tiêu cực. Hãy chắc chắn để xác định định định định dạng đầu ra dữ liệu. Yêu cầu mô hình để xác định lý do chính khiến khách hàng bất mãn trong nhóm tiêu cực. Phương pháp này sẽ làm nổi bật ngay những yếu kém trong sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn.
Tự động đánh dấu và nhóm chủ đề
Những người khách hàng thường than phiền về những vấn đề tương tự như: giao hàng dài, kết hôn hoặc đóng gói ít đồ đạc. Chỉ định mạng thần kinh để tự động gán thẻ điện tử cho mỗi đánh giá. Thay vì đọc trong một thời gian dài, bạn sẽ có được số liệu thống kê. Thí dụ, mô hình này sẽ xác định 40% những điều tiêu cực liên quan đến tốc độ của những người đưa thư, và 10% có liên quan đến chất lượng công việc. Điều này sẽ cho phép bạn đưa ra các quyết định quản lý nhanh dựa trên số thực hơn là phỏng đoán trực giác.
Tìm kiếm các mẫu ẩn trong đánh giá
Đôi khi trong hàng loạt bài phê bình ẩn những ý tưởng vô căn cứ để cải thiện kinh doanh. Yêu cầu trợ lý AI lập danh sách các đề nghị và mong muốn khách hàng đề cập đến việc qua đời. Đây có thể là yêu cầu cho các tính năng mới, thay đổi trong cấu hình hoặc ý tưởng để mở rộng phạm vi. Mạng lưới thần kinh sẽ cẩn thận thu thập những thông tin này và trình bày nó như một danh sách cấu trúc. Bạn sẽ có một hướng dẫn sẵn sàng để phát triển sản phẩm mà không cần nghiên cứu tiếp thị đắt tiền.
Comment
Bước cuối cùng là tạo câu trả lời cho khách hàng. Viết một dấu nhắc sẽ làm cho mạng thần kinh soạn thảo khuôn mẫu lịch sự cho mỗi phân loại xem xét. Đối với tiêu cực, yêu cầu mô hình gợi ý cách cụ thể để giải quyết vấn đề, tránh các bản thảo chuẩn. Cho những nhận xét tích cực, hãy để AI tạo ra lòng biết ơn chân thành với một cuộc gọi dễ dàng để mua lại. Việc này sẽ giúp người quản lý của các bạn dỡ bỏ và đưa sự trung thành của khán giả lên một tầm cao mới.