为神经网络准备数据
在将评论与AI助手上传到对话框之前,需要将其系统化. 从您的客户关系管理或市场的个人账户上传数据到一个简单的表格就足够了。 将审查文本、评估和日期汇编成一个文件。 清理系统碎片和客户个人信息的数据。 如果数据库庞大,则将其分为50-100个评论的部分. 这将有助于模型处理信息而不失去上下文,并提供最准确的分析结果.
创建音调分析的提示
为了使神经网络不仅能够读取文字,而且能够产生结构化的分析,它需要明确的指令. 赋予模型一个具体的角色,如经验丰富的支助分析师. 委托她提供三类反馈:正面反馈,中性反馈和负面反馈. 确定指定数据输出的格式 。 要求模型识别负面集团中客户不满的主要原因. 这种方法将立即突出您的产品或服务的弱点。
主题的自动标记和分组
顾客经常抱怨类似的问题:分娩时间长、结婚或包装不良。 指定神经网络为每次评审自动指定主题标记. 而不是读很久, 你会得到统计。 例如,模型将确定40%的负数与快递速度有关,10%与服务质量有关. 这将允许您根据真实数字而不是直观的猜测做出快速的管理决定.
在评论中寻找隐藏模式
有时在评论的批量中隐藏着改善业务的不明显的理念. 要求AI助手提供一份建议和希望清单,供顾客通过提及. 这些可以是请求新的特性,改变配置或想法来扩大范围. 神经网络将仔细收集这些位点的信息,并作为结构化列表呈现. 你会得到一个现成的 产品开发指南 不昂贵的营销研究。
生成审查答复模板
最后一步是为顾客创造答案. 写出一个提示,使神经网络为每个审查类别编写礼貌的模板。 对于否定性,请模型提出解决问题的具体方法,避免标准的不订阅. 对于积极的评论,请大赦国际以轻而易举的回购呼吁来表示真诚的感谢。 这将卸下你的经理 并让观众忠于下一级。