Preparación de datos para la red neuronal
Antes de subir los comentarios en el cuadro de diálogo con un asistente de inteligencia artificial, necesitan ser sistematizados. Es suficiente subir datos de su CRM o cuenta personal del mercado a una tabla simple. Recopilar el texto de revisión, evaluación y fecha en un archivo. Limpiar datos de los escombros del sistema e información personal del cliente. Si la base de datos es enorme, dividirla en partes de 50-100 reseñas. Esto ayudará a la información del proceso modelo sin perder contexto y proporcionará los resultados de análisis más precisos.
Crear un impulso para el análisis del tono
Para que una red neuronal no sólo lea textos, sino para producir analítica estructurada, necesita instrucciones claras. Dar a los modelos un papel específico, como un analista de apoyo experimentado. Encomendarla con tres categorías de retroalimentación: positiva, neutral y negativa. Asegúrese de especificar el formato de la salida de datos. Pida al modelo que identifique las principales razones para el descontento del cliente en el grupo negativo. Este enfoque resaltará inmediatamente las debilidades de su producto o servicio.
Etiquetas y agrupación automática de temas
Los clientes a menudo se quejan de problemas similares: parto largo, matrimonio o mal embalaje. Assign neural networks to automatically assign thematic tags to each review. En vez de leer por mucho tiempo, obtendrás estadísticas. Por ejemplo, el modelo determinará que el 40% del negativo está relacionado con la velocidad de los mensajeros, y el 10% está relacionado con la calidad del servicio. Esto le permitirá tomar decisiones de gestión rápida basadas en números reales en lugar de adivinaciones intuitivas.
Buscar patrones ocultos en opiniones
A veces en la masa de opiniones oculta ideas discretas para mejorar el negocio. Pida al asistente de AI que haga una lista de sugerencias y deseos que los clientes mencionen al pasar. Estas pueden ser solicitudes de nuevas características, cambios en la configuración o ideas para ampliar el rango. La red neuronal recogerá cuidadosamente estos bits de información y lo presentará como una lista estructurada. Usted recibirá una guía lista para el desarrollo de productos sin una investigación costosa de marketing.
Generación de plantillas de respuesta a los exámenes
El paso final es crear respuestas para los clientes. Escribe un aviso que hará que la red neuronal compose plantillas educadas para cada categoría de revisión. Para la negatividad, pida al modelo que sugiera formas específicas para resolver el problema, evitando suscripciones estándar. Para comentarios positivos, que la AI genere una sincera gratitud con una fácil llamada a reprender. Esto descargará a tus directivos y tomará lealtad al público al siguiente nivel.