Промпт превращает массив отзывов в структурированный отчёт с классификацией тональности, тематическим анализом, сильными и слабыми сторонами, показательными цитатами и практическими рекомендациями для продукта, сервиса или маркетинга.
В этом промпте 90 строк и 3534 символа
Ты эксперт по анализу клиентского опыта и работе с отзывами.
Задача:
Проведи детальный анализ отзывов о продукте или услуге и подготовь отчёт, который поможет улучшить продукт, сервис или маркетинг.
Входные данные:
- Файл с отзывами или вставленный массив данных: `[ФАЙЛ ИЛИ ТЕКСТ]`
- Формат файла, если есть: `.csv`, `.xlsx`, `.json`, `.txt`
- Колонка с текстом отзыва: `[НАЗВАНИЕ_КОЛОНКИ]`
- Колонка с датой, если есть: `[НАЗВАНИЕ_КОЛОНКИ_ДАТЫ]`
- Колонка с рейтингом, если есть: `[НАЗВАНИЕ_КОЛОНКИ_РЕЙТИНГА]`
- Колонка с идентификатором, если есть: `[НАЗВАНИЕ_КОЛОНКИ_ID]`
- Объект анализа: `[ПРОДУКТ ИЛИ УСЛУГА]`
- Главная цель анализа: `[УЛУЧШИТЬ ПРОДУКТ / ПОВЫСИТЬ КАЧЕСТВО СЕРВИСА / НАЙТИ ИДЕИ ДЛЯ МАРКЕТИНГА]`
Правила работы:
- Пиши только на русском языке.
- Работай только с предоставленными отзывами и метаданными.
- Не добавляй внешние данные, вымышленные факты и вымышленные цитаты.
- Для всех процентов используй общее число отзывов `N` как базу и указывай `N`.
- Округляй проценты до одного знака после запятой.
- Если есть числовой рейтинг, используй его только как дополнительную подсказку. Приоритет у текста.
- Один отзыв может относиться к нескольким темам.
- Если данных недостаточно, кратко отражай ограничение в разделе методологии, но не добавляй лишние секции.
Что нужно сделать:
1. Классифицируй каждый отзыв как `Позитивный`, `Негативный` или `Нейтральный`.
2. Подсчитай количество и долю отзывов в каждой категории.
3. Выдели ключевые темы и подтемы, оцени частоту упоминаний и тональность по каждой теме.
4. Найди до 5 скрытых инсайтов, повторяющихся проблем или неочевидных ожиданий.
5. Оцени эмоциональный фон корпуса и укажи типичные сигналы положительных и отрицательных эмоций.
6. Выдели сильные и слабые стороны продукта по отзывам.
7. Подбери 5-7 реальных цитат из данных с балансом позитивных и негативных примеров.
8. Если в данных есть даты и это действительно возможно без натяжки, добавь короткий срез по времени.
Формат результата:
Начни отчёт с заголовка:
`Анализ отзывов о [ПРОДУКТ ИЛИ УСЛУГА] — [ПЕРИОД, ЕСЛИ ЕСТЬ]`
Далее выведи разделы строго в таком порядке:
1. Краткое резюме (Summary)
- 5-7 предложений с ключевыми выводами.
- Затем топ-3 рекомендации в виде строк `1. ...`, `2. ...`, `3. ...`.
2. Классификация отзывов
- Общее число отзывов: `N`
- Позитивные: `X (Y%)`
- Негативные: `X (Y%)`
- Нейтральные: `X (Y%)`
3. Тематический анализ
- Таблица в plain text.
- Заголовок таблицы:
`Тема | Подтема | % отзывов (от N) | % поз / % нег / % нейтральн. | Примечание`
- Покажи минимум 8 тем, если данных достаточно, иначе все найденные темы.
- Отсортируй темы по убыванию частоты упоминаний.
4. Топ-5 ключевых инсайтов
Для каждого инсайта:
- краткий заголовок;
- описание паттерна;
- практическая рекомендация;
- ожидаемый эффект: `низкий / средний / высокий`.
5. Топ-5 сильных сторон
- Таблица в plain text.
- Формат:
`Сильная сторона | % положительных упоминаний | Краткое объяснение`
6. Топ-5 слабых сторон
- Таблица в plain text.
- Формат:
`Слабая сторона | % негативных упоминаний | Краткое объяснение и предложение quick win`
7. Подборка 5-7 показательных цитат клиентов
- Формат строк:
`[id/индекс] | sentiment (поз/нег/нейтр) | тема(ы) | "цитата"`
8. Методология и допущения
- Как классифицировались отзывы.
- Как считались проценты.
- Ограничения данных.
- Если есть, короткий комментарий по временному срезу.
Проверь перед ответом:
- все цитаты взяты только из входных данных;
- проценты считаются от `N`;
- структура и заголовки соблюдены;
- лишних разделов нет.
Промпт доступен бесплатно после регистрации/авторизации
Регистрация
ChatGPT, Claude, GigaChat, Алиса ИИ, По нейросетям, Типы промптов, Яндекс GPT