🗣 30 отзывов клиентов: как найти повторяющиеся проблемы с ChatGPT
🗣 Один клиент недоволен доставкой, другой не понимает, как вернуть товар, третий пишет, что деньги списались, а заказ не появился.
Когда таких сообщений десятки, легко запомнить самый эмоциональный отзыв и пропустить проблему, которая повторяется чаще.
ChatGPT может помочь разобрать отзывы по темам и собрать сводку. Но полезный результат должен позволять проверить каждый вывод: какие сообщения попали в группу, сколько их и что именно написали клиенты.
Разберём этот подход на файле с 30 вымышленными отзывами о тестовом интернет-магазине.
📁 Как подготовить отзывы
Для начала достаточно трёх столбцов:
— ID отзыва;— оценка;— полный текст.
Один отзыв — одна строка. ID нужен, чтобы после анализа быстро вернуться к исходному сообщению.
ChatGPT поддерживает анализ таблиц XLSX и CSV. OpenAI рекомендует использовать понятные заголовки столбцов и отдельную строку для каждой записи. Доступные возможности зависят от модели, тарифа и настроек аккаунта.
Перед загрузкой рабочих данных уберите имена, телефоны, адреса и другие сведения, которые не нужны для анализа. Используйте только материалы, которые разрешено передавать в выбранный сервис.
💡 Готовый запрос для ChatGPT
Загрузите файл и отправьте:
Изучи все 30 отзывов на листе «Отзывы». Лист «Инструкция» не включай в подсчёт.
Сначала составь таблицу по каждому отзыву: ID, одна основная тема, тональность и отметка о неоднозначности. Тональность: положительная, отрицательная, смешанная или неясная.
Объедини похожие проблемы. Выведи сводку: тема, количество отзывов, все ID и короткая дословная цитата с её ID.
Полностью положительные отзывы покажи отдельно. Если отзыв содержит и похвалу, и жалобу, сохрани отметку о смешанной тональности, но не считай его дважды.
Если тем несколько, кратко объясни выбор основной. Если определить её нельзя — используй группу «Неоднозначно».
Предложи 3 действия для проверки и улучшения сервиса. Для каждого укажи, на какие отзывы оно опирается. Не придумывай причины жалоб и не выдавай предположения за факты.
Проверь полноту: в таблице по отзывам должны быть все 30 исходных ID без пропусков и повторов. Сумма групп, включая положительные и неоднозначные отзывы, должна равняться 30. Если не удалось прочитать весь файл — сообщи об этом.
📊 Что получается на тестовом файле
Ниже — контрольная группировка по содержимому файла. Это один из вариантов распределения по основной теме: спорные случаи можно отнести иначе, если объяснить правило.
Основная темаКоличествоID отзывовПример из файлаДоставка и отслеживание81–8ID 6: «Ссылка для отслеживания не работала»Возвраты и возврат денег69–14ID 11: «Заявку на возврат отклонили без объяснения причины»Оплата и корзина515–19ID 16: «Деньги списались, а заказ после оплаты не появился в списке покупок»Работа поддержки420–23ID 23: «Пришлось повторять описание проблемы каждому новому оператору»Качество товара и соответствие ожиданиям324–26ID 25: «Кабель перестал заряжать телефон через несколько дней использования»Полностью положительные отзывы427–30ID 27: «Очень удобный поиск по каталогу»
Проверка: 8 + 6 + 5 + 4 + 3 + 4 = 30.
Самая большая группа здесь связана с доставкой и отслеживанием. Но назвать её «восемь жалоб на задержку» было бы неточно: внутри есть сообщения о неработающей ссылке, статусе заказа и позднем уведомлении.
📌 Название группы должно соответствовать всем отзывам, которые в неё включили.
🔎 Где легко ошибиться
Отзыв затрагивает несколько тем. В ID 4 клиент пишет, что статус заказа не менялся, а поддержка не смогла назвать дату доставки. Здесь есть и доставка, и работа поддержки. В нашей сводке основной темой выбрана доставка, но вторую проблему стоит сохранить в примечании.
Похвала соседствует с жалобой. В ID 3 товар понравился, но посылка ехала дольше обещанного. Это смешанный отзыв. Если записать его только в положительные, жалоба на доставку потеряется.
Недовольство ещё не объясняет причину. В ID 18 цена изменилась после ввода промокода. Из текста нельзя установить, была ли ошибка расчёта, непонятное условие акции или другое обстоятельство. Нужно проверить конкретный сценарий.
Поэтому совпадения итоговой суммы с числом 30 недостаточно. Проверьте также сами ID, выбранные темы и цитаты.
🛠 Какие действия можно предложить
Для этого тестового набора я бы начал с трёх проверок.
1. Проверить оплату и создание заказа.
ID 16 описывает списание денег без появления заказа, ID 19 — несколько попыток оплаты и неопределённость со списанием. В реальной ситуации стоит сопоставить платежи и заказы, проверить возможные повторные списания и понять, какое подтверждение видит покупатель.
2. Разобрать доставку на отдельные проблемы.
По ID 1–8 проверить соблюдение обещанных сроков, работу отслеживания и момент отправки уведомлений. Затем исправлять подтверждённый сбой: например, неработающую ссылку или запоздалое сообщение о переносе.
3. Пройти путь возврата глазами клиента.
По ID 9–14 проверить инструкцию, создание этикетки, отображение статуса и сообщения о возврате денег. Так можно установить, на каком шаге человеку не хватает информации или мешает техническая ошибка.
Это направления проверки. Сами отзывы ещё не доказывают, какой внутренний процесс сломан.
⚠ Частота жалоб не определяет приоритет автоматически
В нашей группировке доставка встречается чаще оплаты. При этом сообщение «деньги списались, заказ не появился» может требовать более срочной реакции из-за последствий для клиента.
Перед решением оцените:
— что произошло и подтверждается ли это;— какие последствия возникли;— продолжается ли проблема сейчас;— сколько людей она могла затронуть.
И учитывайте границы выборки: 30 отзывов — это 30 сообщений, а не обязательно 30 разных клиентов. По такой таблице нельзя определить долю недовольных среди всех покупателей.
📎 В Telegram-канале «РаботAI» опубликован Excel-файл с этими 30 вымышленными отзывами. Можно загрузить его в ChatGPT, попробовать запрос и проверить результат по ID.
Источник по возможностям инструмента: OpenAI — анализ данных с ChatGPT.