Анализ обратной связи клиентов
Промпты закрывают задачу систематической обработки клиентских отзывов, жалоб и комментариев. Помогают превратить неструктурированный массив данных в конкретные выводы и приоритеты для улучшений.
Что это даёт
На выходе вы получаете структурированный анализ с выделенными категориями проблем, частотой упоминаний и тональностью обратной связи. Это позволяет принимать решения на основе данных, а не ощущений. Руководитель видит, где теряется клиент и что нужно исправить в первую очередь.
Готовые промпты
Базовый анализ массива отзывов
Ты аналитик клиентского опыта. Проанализируй следующие отзывы клиентов компании [название компании / сфера бизнеса]: [вставить отзывы или краткое описание массива данных] Выполни следующее: 1. Разбей все упоминания на категории (продукт, сервис, цена, доставка, коммуникация и другие). 2. Для каждой категории укажи: количество упоминаний, преобладающую тональность (позитив / негатив / нейтрально), типичные формулировки клиентов. 3. Выдели топ-3 проблемы, которые встречаются чаще всего. 4. Выдели топ-3 сильные стороны, которые клиенты отмечают как плюс. 5. Сформулируй 3 конкретные рекомендации по улучшению на основе анализа. Ответ оформи в виде структурированного отчёта с таблицей категорий и итоговым резюме.
Продвинутый анализ с приоритизацией и планом действий
Ты эксперт по клиентскому опыту и продуктовому развитию. Перед тобой обратная связь от клиентов компании [название компании], которая работает в сфере [описание бизнеса / продукт]. Целевая аудитория клиентов: [описание ЦА]. Текущий фокус бизнеса: [например, удержание клиентов / рост NPS / снижение оттока]. Данные обратной связи: [вставить отзывы, результаты опросов, тикеты поддержки или их краткое описание] Проведи глубокий анализ по следующей структуре: 1. Сегментация обратной связи: разбей по типу клиента, если это прослеживается, и по этапу пути клиента (покупка, использование, поддержка, повторная покупка). 2. Тональность и динамика: определи общий эмоциональный фон. Если есть данные за разные периоды, укажи изменения. 3. Карта боли: составь список проблем клиентов с оценкой критичности по шкале от 1 до 5 (где 5 - блокирует повторную покупку). 4. Скрытые инсайты: выяви запросы или ожидания, которые клиенты не формулируют прямо, но которые прослеживаются в формулировках. 5. Приоритизация: расставь проблемы по матрице "частота x критичность" и укажи, что нужно решить в первую очередь. 6. План действий: предложи конкретные шаги для каждой приоритетной проблемы с указанием ответственного отдела [список отделов: например, продукт, поддержка, маркетинг, логистика]. Завершай каждый раздел кратким выводом в одном предложении.
Как использовать
Вставьте промпт в ChatGPT, Claude или другой LLM-инструмент. Замените все плейсхолдеры в квадратных скобках на реальные данные вашей компании и вставьте массив отзывов напрямую в поле для данных. Чтобы улучшить качество ответа, добавьте контекст: откуда собраны отзывы (Google, опрос, CRM) и за какой период.
Советы
- Чем больше отзывов вы вставите, тем точнее будет анализ: оптимально от 20 до 50 единиц за один запрос.
- Если отзывов очень много, разбейте их на тематические пакеты и анализируйте отдельно, а потом попросите свести итоги.
- Уточните язык отчёта и формат вывода (таблица, список, слайд-структура), чтобы сразу получить документ, готовый к презентации.
Кому полезно
Руководителям отделов продаж, маркетинга и клиентского сервиса, а также продакт-менеджерам и собственникам малого и среднего бизнеса, которые хотят системно работать с обратной связью и принимать решения на основе данных.
Рабочие промпты теряются в чатах. ENGRAM хранит библиотеку промптов и знания команды в единой ИИ-памяти с поиском по смыслу - нашли один раз, под рукой у всех.