Шаги работы с отзывами с помощью нейросетей на примере ChatGPT с примерами промтов:

1) Сбор отзывов и данных обратной связи

Внутренние источники: CRM, собственные соцсети.
Внешние: публичные комментарии на картах, соцсети конкурентов, отзывы.

Соберите текст этих отзывов в один файл или скопируйте

2) Предварительная сортировка
Если массив огромный, например вы просто скопировали отзывы, то загрузите в нейросеть весь массив и попросите создать таблицу (так можно делать с любым набором информации).

Промт: Преобрази этот бессвязный текст в таблицу с отзывами

3) Классификация отзывов по тональности

Промт: Вот список отзывов. Для каждого определи тональность: позитивный, нейтральный или негативный — и кратко поясни, почему ты так решил (какие слова или фразы подсказали). Выдай список, где напротив каждого отзыва будет указана тональность и обоснование. Не выдумывай, используй только загруженную информацию, посчитай доли по тональностям

4) Выделение болей и негативных моментов

Промт: Проанализируй следующие отзывы клиентов и найди общие проблемы или жалобы, которые повторяются. Сгруппируй их по категориям и укажи, сколько раз каждая проблема встречается. Не выдумывай, основываясь на загруженной информации»


5) Выделение потребностей и запросов

Промт: «Изучи отзывы и выдели, о каких новых функциях или улучшениях просят пользователи. Сформулируй их как предложения. Не выдумывай, основываясь на загруженной информации»


6) Анализ позитивных отзывов

Промт: Извлеки из этих отзывов, что пользователям особенно понравилось. Сгруппируй по категориям (качество продукта, цена, сервис и т.д.) и поясни, почему они считают это сильной стороной

Пользуйтесь и делитесь результатами)