Перейти к основному содержимому

Анализ клиентских отзывов

Потребности бизнеса​

Основные проблемы, с которыми сталкиваются компании​

  1. Обработка большого объема отзывов: Компании, производящие экологически чистую продукцию, часто получают множество отзывов от клиентов, которые сложно анализировать вручную.
  2. Выявление ключевых тем и проблем: Необходимость выявления основных тем и проблем, которые волнуют клиентов, для улучшения продукции и сервиса.
  3. Сегментация отзывов: Разделение отзывов на категории для более детального анализа и принятия решений.
  4. Оценка удовлетворенности клиентов: Определение уровня удовлетворенности клиентов на основе их отзывов.

Типы бизнеса, которым подходит агент​

  • Производители экологически чистой продукции.
  • Компании, занимающиеся переработкой отходов.
  • Фирмы, предоставляющие экологические услуги.

Решение с использованием ИИ​

Описание ключевых функций агента​

  1. Автоматическая обработка отзывов: Агент автоматически собирает и анализирует отзывы из различных источников (сайты, социальные сети, электронная почта).
  2. Классификация отзывов: Отзывы классифицируются по темам (качество продукции, доставка, упаковка и т.д.) и тональности (положительные, отрицательные, нейтральные).
  3. Выявление ключевых проблем: Агент выявляет основные проблемы, которые волнуют клиентов, и предоставляет рекомендации по их устранению.
  4. Генерация отчетов: Агент формирует отчеты с анализом отзывов, которые помогают принимать обоснованные бизнес-решения.

Возможности одиночного или мультиагентного использования​

  • Одиночное использование: Агент может быть интегрирован в существующие системы компании для автоматизации анализа отзывов.
  • Мультиагентное использование: Несколько агентов могут работать вместе для анализа отзывов из разных источников или для разных продуктов.

Типы моделей ИИ​

  • Natural Language Processing (NLP): Для анализа текста отзывов и классификации по темам и тональности.
  • Машинное обучение: Для выявления ключевых проблем и генерации рекомендаций.
  • Анализ тональности: Для определения уровня удовлетворенности клиентов.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает отзывы из различных источников.
  2. Анализ данных: Отзывы анализируются с использованием NLP и машинного обучения.
  3. Генерация решений: Агент выявляет ключевые проблемы и предоставляет рекомендации по их устранению.
  4. Формирование отчетов: Агент формирует отчеты с анализом отзывов и рекомендациями.

Схема взаимодействия​

  1. Клиент оставляет отзыв на сайте или в социальных сетях.
  2. Агент собирает отзыв и анализирует его.
  3. Агент классифицирует отзыв по теме и тональности.
  4. Агент выявляет ключевые проблемы и предоставляет рекомендации.
  5. Агент формирует отчет и отправляет его в систему компании.

Разработка агента​

Сбор требований​

  • Определение источников отзывов.
  • Определение ключевых тем и проблем, которые необходимо анализировать.

Анализ процессов​

  • Анализ существующих процессов обработки отзывов.
  • Определение точек интеграции агента.

Подбор решения​

  • Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  • Интеграция агента в существующие системы.

Обучение​

  • Обучение моделей ИИ на исторических данных.
  • Тестирование и оптимизация работы агента.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции агента в бизнес-процессы через OpenAPI нашей платформы​

  1. Регистрация на платформе: Зарегистрируйтесь на нашей платформе и получите доступ к API.
  2. Интеграция API: Интегрируйте API агента в ваши системы.
  3. Настройка источников данных: Настройте источники данных для сбора отзывов.
  4. Запуск агента: Запустите агента и начните анализ отзывов.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "source": "website",
  "product_id": "12345",
  "date_range": {
    "start": "2023-01-01",
    "end": "2023-12-31"
  }
}

Ответ:

{
  "analysis": {
    "positive_reviews": 65,
    "negative_reviews": 20,
    "neutral_reviews": 15,
    "key_issues": [
      {
        "issue": "delivery",
        "count": 10
      },
      {
        "issue": "packaging",
        "count": 5
      }
    ]
  }
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "action": "update",
  "data": {
    "product_id": "12345",
    "new_category": "eco-friendly"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Data updated successfully"
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "source": "social_media",
  "product_id": "12345",
  "date_range": {
    "start": "2023-01-01",
    "end": "2023-12-31"
  }
}

Ответ:

{
  "analysis": {
    "positive_reviews": 70,
    "negative_reviews": 15,
    "neutral_reviews": 15,
    "key_issues": [
      {
        "issue": "quality",
        "count": 8
      },
      {
        "issue": "price",
        "count": 7
      }
    ]
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "action": "respond",
  "review_id": "67890",
  "response": "Thank you for your feedback. We will improve our delivery service."
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Response sent successfully"
}

Ключевые API-эндпоинты​

/analyze_reviews​

  • Назначение: Анализ отзывов по заданным параметрам.
  • Запрос: 
    {
      "source": "website",
      "product_id": "12345",
      "date_range": {
        "start": "2023-01-01",
        "end": "2023-12-31"
      }
    }
  • Ответ: 
    {
      "analysis": {
        "positive_reviews": 65,
        "negative_reviews": 20,
        "neutral_reviews": 15,
        "key_issues": [
          {
            "issue": "delivery",
            "count": 10
          },
          {
            "issue": "packaging",
            "count": 5
          }
        ]
      }
    }

/update_data​

  • Назначение: Обновление данных о продукте.
  • Запрос: 
    {
      "action": "update",
      "data": {
        "product_id": "12345",
        "new_category": "eco-friendly"
      }
    }
  • Ответ: 
    {
      "status": "success",
      "message": "Data updated successfully"
    }

/respond_to_review​

  • Назначение: Отправка ответа на отзыв.
  • Запрос: 
    {
      "action": "respond",
      "review_id": "67890",
      "response": "Thank you for your feedback. We will improve our delivery service."
    }
  • Ответ: 
    {
      "status": "success",
      "message": "Response sent successfully"
    }

Примеры использования​

Кейс 1: Улучшение качества продукции​

Компания получила множество отзывов о низком качестве упаковки. Агент выявил эту проблему и предоставил рекоменда