Przygotowanie danych dla sieci neuronowej
Przed wysłaniem recenzji do okna dialogowego z asystentem AI, trzeba je usystematyzować. Wystarczy przesłać dane z CRM lub osobistego konta rynku do prostej tabeli. Zbierz tekst przeglądu, ocenę i datę do jednego pliku. Oczyścić dane ze szczątków systemu i danych osobowych klientów. Jeśli baza danych jest ogromna, podziel ją na części 50- 100 recenzji. Pomoże to w uzyskaniu informacji dotyczących procesu modelu bez utraty kontekstu i zapewni najdokładniejsze wyniki analizy.
Tworzenie impulsu do analizy tonu
Aby sieć neuronowa mogła nie tylko czytać teksty, ale także tworzyć uporządkowaną analitykę, potrzebuje jasnych instrukcji. Należy nadać modelowi szczególną rolę, taką jak doświadczony analityk wsparcia. Powierzyć jej trzy kategorie informacji zwrotnych: pozytywne, neutralne i negatywne. Upewnij się, aby określić format wyjścia danych. Poproś model, aby zidentyfikować główne przyczyny niezadowolenia klienta w grupie negatywnej. Takie podejście natychmiast uwypuklić będzie słabości produktu lub usługi.
Automatyczne znakowanie i grupowanie tematów
Klienci często skarżą się na podobne problemy: długą dostawę, małżeństwo lub słabe opakowanie. Przypisz sieci neuronowe do automatycznego przypisywania tagów tematycznych do każdego przeglądu. Zamiast czytać przez długi czas, dostaniecie statystyki. Na przykład model określi, że 40% negatywnych jest związane z prędkością kurierów, a 10% jest związane z jakością usług. Pozwoli to na podejmowanie szybkich decyzji zarządczych w oparciu o liczby rzeczywiste, a nie intuicyjne przypuszczenia.
Szukaj ukrytych wzorców w opinii
Czasami w mszy recenzji ukryte nieomylne pomysły do poprawy biznesu. Poproś asystenta AI, aby sporządził listę sugestii i życzy sobie, aby klienci wspomnieli w trakcie. Mogą to być prośby o nowe funkcje, zmiany w konfiguracji lub pomysły do rozszerzenia zakresu. Sieć neuronowa starannie gromadzi te informacje i przedstawia je jako uporządkowaną listę. Otrzymasz przygotowany przewodnik rozwoju produktu bez kosztownych badań marketingowych.
Tworzenie szablonów odpowiedzi na przeglądy
Ostatnim krokiem jest tworzenie odpowiedzi dla klientów. Napisz sygnał, który sprawi, że sieć neuronowa skomponuje uprzejme szablony dla każdej kategorii recenzji. Dla negatywności, poproś model, aby zasugerować konkretne sposoby rozwiązania problemu, unikając standardowych niesubskrypcji. Dla pozytywnych komentarzy, niech AI generować szczerą wdzięczność z łatwym wywołaniem, aby ponownie-kupić. To rozładuje menedżerów i wziąć lojalność publiczności do następnego poziomu.