Анализ отзывов от клиентов с ИИ: инсайты, промпты и рекомендации для бизнеса
По данным McKinsey, в 2024 году 78% компаний использовали ИИ в ключевых бизнес-процессах — на 6% больше, чем годом ранее. Тенденция очевидна: все больше компаний применяют ИИ, в том числе и для анализа клиентских данных и обратной связи.
— Не обращать внимания на отзывы — значит игнорировать реальное восприятие продукта. Клиенты уже делятся, что им нравится, что нет и что мешает сделать покупку — важно просто правильно это услышать. Иногда можно найти проблемы и понять, что, например, они связаны не с самим продуктом, а со скоростью обслуживания или доставкой. Или наоборот — можно выявить сильные стороны и использовать это как конкурентное преимущество, — рассказывает Кристина Крук, продакт-маркетолог в RocketData.
Мы выделили три ключевых типа анализа отзывов, которые могут быть полезны компаниям.
Чтобы показать, как как работает на практике каждый из типов анализа, мы собрали в Excel-таблицу 10 отзывов из карточек реальных кафе в 2ГИС, Яндекс Картах и Google за последние 4 месяца. Запросы делали в ChatGPT. 1. Сентимент-анализ — определяет тональность отзывов (позитивная, нейтральная, негативная). Помогает отслеживать общее отношение клиентов и быстро реагировать на негатив. Промпт: Проанализируй эти отзывы по тональности: положительный, нейтральный, отрицательный. Результат: 2. Тематическое моделирование (по ключевым словам) — группирует отзывы по темам (обслуживание, цены, доставка и т.д.). Позволяет выявлять ключевые болевые точки и приоритизировать работу. Промпт: Проведи анализ по ключевым темам, укажи частоту упоминания темы. Результат: 3. Аспектный анализ — показывает, какие именно аспекты бизнеса оцениваются положительно или отрицательно (например, «еда — вкусная», «обслуживание — медленное»). Помогает выявить сильные стороны и приоритеты для улучшения. Промпт: Проведи аспектный анализ отзывов, пропиши, какие аспекты бизнеса вызывают позитивные и негативные впечатления у клиентов. Результат: Сначала выделяем аспекты с низкими оценками. Скорость обслуживания и чистота заведения требуют первоочередного внимания и быстрого решения. Далее смотрим на положительные и отрицательные отзывы. Плюс — персонал получает похвалу за доброжелательность, это ваша сильная сторона. Поддерживайте и развивайте этот ресурс, мотивируя команду через обратную связь. Минусы — официанты плохо знают состав блюд, что говорит о необходимости дополнительного обучения и регулярной проверки знаний. Медленный сервис — нужно понять причины, возможно, увеличить штат или перераспределить сотрудников в часы пик. Подробнее о типах анализа отзывов и о том, как алгоритмы нейросетей оптимизируют работу клиентов RocketData — читайте в нашей статье. ИИ-анализ отзывов помогает бизнесу быстро обрабатывать обратную связь и улучшать продукт или сервис. Он помогает выявить неочевидные проблемы, снижает негатив и усиливает важные для клиентов моменты. Для малого бизнеса с одной-двумя локациями анализ можно проводить вручную через ChatGPT. Для крупных — эффективнее использовать специализированные ИИ-инструменты, которые автоматизируют процесс и работают с большими объемами данных. Анализируйте содержание, тональность и рейтинг ваших отзывов и отзывов конкурентов через RocketData — и улучшайте репутацию вашего бренда. Протестируйте возможности платформы в бесплатной демо-версии 👈
Делаем выводы на базе аспектного анализа
Резюме