Как мы за пару часов обработали почти тысячу отзывов пользователей

Отчеты, презентации, аналитика – нейросети стали неотъемлемой частью наших трудовых будней. На просторах сети можно встретить много различных комбинаций AI-инструментов, один из которых – GPT + Google Sheets.

Product marketing manager корпоративной платформы eXpress Никита поделился идеей практического применения нейроинструмента, который позволил сократить время обработки большого объема данных от пользователей с целой недели до пары рабочих часов.

Мы составили пошаговое руководство на своем личном опыте для тех, кому нужно быстро и с минимальными трудозатратами проанализировать большой объем обратной связи от пользователей своего продукта или сервиса.

Как мы за пару часов обработали почти тысячу отзывов пользователей

Какая стояла задача

Для развития нашего продукта очень важно обращаться к пользовательскому опыту. На платформе eXpress сегодня работают почти миллион корпоративных пользователей. Мы решили выгрузить из мобильных сторов отзывы и проанализировать их, чтобы понять:

  • какие преимущества отмечают,
  • о каких багах пишут чаще всего,
  • какие новые фичи хотят видеть.

Всего в общую выгрузку попали около 1000 записей.

С точки зрения маркетинга такая аналитика помогает определить, в какую сторону необходимо направить развитие продукта: какие задачи пользователей уже решает продукт, что стоит улучшить, какие новые возможности добавить. Ведь отзывы – это бесплатный источник инсайтов.

Как ИИ может помочь

Мы понимали, что обработка такого массива данных «руками» займет не меньше рабочей недели. Все отзывы требовалось привести к единой структуре и выделить повторяющиеся элементы, чтобы получившийся результат было легко анализировать и делать обоснованные выводы.

Так как с отзывами надо работать на регулярной основе, хотелось этот процесс еще и автоматизировать, чтобы в будущем он не занимал много времени. На "подумать": просто сравните стоимость рабочей недели маркетолога или аналитика продукта и подписки на ChatGPT.

Дальше – дело техники

Для работы нам потребуется Google-таблица, браузер Google Chrome, расширение GPT for Sheets and Docs, ключ API ChatGPT.

1. Запускаем Google таблицы, загружаем все наши отзывы в столбец А.

2. Далее идем в Google Workspace Marketplace – это интернет-магазин для веб-приложений, доступный любым пользователям. Находим там расширение GPT for Sheets and Docs и скачиваем его.

3. Возвращаемся к нашей таблице, во вкладке "Расширение" открываем GPT for Sheets and Docs и выбираем Set API key. Это уникальный секретный ключ для доступа к искусственному интеллекту на платформе компании-разработчика GPT.

4. Чтобы его получить, потребуется зарегистрироваться на платформе OpenAI, переходим на сайт OpenAI.com. На платформе генерируем новый ключ (о том, как его получить по шагам, есть немало видео, например, вот).

В расширении GPT for Sheets and Doc для браузера Google Chrome есть бесплатный режим, он может обработать около 100 коротких отзывов, для большего количества потребуется платная версия.

5. После запуска Set API key у нас появляется окно интерфейса GPT for Sheets and Docs, куда добавляем свой ключ и запускаем работу.

6. Ставим задачу для ИИ. После того, как мы установили расширение в онлайн-таблицах, появилась новая формула =GPT. С помощью этой функции начинаем обработку текстовой информации из таблицы: в столбце В запускаем функцию =GPT и пишем промпт. Лучше использовать английский язык, так как инструмент обучается на английском, русский язык в запросе повысит стоимость обработки и может повлиять на качество ответов GPT.

Например:

Как мы за пару часов обработали почти тысячу отзывов пользователей

Рекомендуем «скармливать» инструменту по 100 отзывов, так как весь объем данных в нашем случае он обработать не смог.

7. Получаем результат.

На основании нескольких сотен отзывов пользователей мы получили список с преимуществами нашего продукта и, что более ценно, необходимыми доработками решения в разных аспектах: функциональность, работа ВКС, нотификации, совместимость и т.д.

Перечень передали команде развития продукта в специальный внутренний чат, где каждый коллега (ведь мы сами активно пользуемся своей платформой и тестируем новые фичи в первую очередь) или корпоративный пользователь из компании-заказчика может предложить идею по развитию eXpress. Такой анализ планируем проводить регулярно, тем более благодаря ИИ этот процесс занимает около часа и всего пару кликов.

7
2 комментария

Крутой инсайт!

1
Ответить

Спасибо, надеемся, что пригодится в работе

Ответить