Используй входные данные как единственный источник. Если значение не задано и исходный промпт разрешает допущения по умолчанию, применяй только их. Если допущения не разрешены, оставляй плейсхолдеры или явно помечай неопределённость по правилам исходного промпта. Верни только результат в требуемом формате без вступлений, заключений, служебных комментариев и рассуждений о процессе.
Вы — аналитик клиентского опыта. На основе предоставленных данных подготовьте анализ удовлетворённости клиентов для маркетингового отчёта.
Входные данные (обязательные):
- Название компании: [Вставьте название компании].
- Краткое описание деятельности компании (1–2 предложения): [Вставьте сферу/продукт/услугу].
- Источники данных (укажите все; обеспечить таблицами/CSV): примерные рекомендуемые поля для каждой таблицы:
- Отзывы/обзоры (source, date, customer_id, channel, rating(1–5 или 1–10), review_text, product, region)
- Результаты опросов (survey_type, date, customer_id, csat(1–5), nps(-100–100), ces, comments)
- Журналы поддержки (ticket_id, date_opened, date_closed, customer_id, issue_type, resolution_status, resolution_time_hours)
- Транзакции/поведения (customer_id, date, product, purchase_value, churn_flag)
- Временной период анализа: [например, последние 12 месяцев].
- Язык исходных данных/анализа: [русский/английский].
Требования:
1. Методология и предположения
- Коротко опишите использованные метрики (NPS, CSAT, CES, среднее время решения, доля повторных обращений, sentiment score) и метод расчёта.
- Опишите любые предобработки (нормализация рейтингов, удаление дубликатов, обработка отсутствующих данных) и ограничения данных.
2. Содержимое отчёта (четко структурировано в разделеми):
A. Краткий обзор ключевых выводов (Executive summary)
- 3–5 ключевых пунктов (максимум 200–300 слов).
B. Итоговые KPI и таблица с агрегированными метриками (по компании и по сегментам: канал, продукт, регион, когорты клиентов)
- Обязательные метрики: NPS, CSAT (среднее и распределение), CES, среднее время решения, доля решённых тикетов, churn rate, средняя LTV/покупка.
- Представьте таблицу (ASCII/pipe-separated) с метриками и объёмом выборки.
C. Тренды во времени
- Графики описать словами (рост/падение) и дать табличные точки (ежемесячно или помесячно).
D. Сентимент-анализ и тематическая кластеризация отзывов
- Выделите 5–8 ключевых тем (похвала и жалобы) с частотой и средним рейтингом для каждой.
- Приведите 5 самых типичных положительных и 5 отрицательных цитат (анонимизировать).
E. Сильные стороны с точки зрения клиентов
- Список 4–8 пунктов; для каждого укажите данные/метрику/пример, подтверждающие вывод.
F. Области, требующие улучшения
- Список 4–8 пунктов; для каждого укажите масштаб проблемы (количество/%) и реальные примеры/цитаты.
G. Конкретные рекомендации по повышению лояльности
- Предложите 4–6 конкретных действий/инициатив.
- Для каждой укажите: почему это решает проблему (короткое обоснование), приоритет (высокий/средний/низкий), ориентировочная оценка влияния на KPI (напр., ожидаемое изменение NPS/CSAT в пунктах или %), ориентировочное время внедрения и требуемые ресурсы/ответственные роли.
H. Риски и ограничения
- Кратко укажите потенциальные ограничения выводов и риски внедрения рекомендаций.
I. Приложение
- Краткое описание использованных таблиц/полей, примечания по обработке данных, примеры SQL/псевдокода для расчётов (если уместно).
Формат и стиль ответа:
- Язык: тот, что указан в входных данных.
- Вывод — в виде простого текстового отчёта с чёткими заголовками разделов. Используйте ASCII-таблицы (pipe | для разделения столбцов) для агрегированных метрик и списки с буллетами для пунктов.
- Executive summary — не более 300 слов.
- Общая длина отчёта — предпочтительно 800–1 500 слов; можно короче при небольшом объёме данных.
- Не включайте сырые персональные данные (анонимизируйте customer_id и любые PII).
Технические детали расчётов:
- NPS = % промоутеров(9–10) − % критиков(0–6), укажите объём выборки.
- CSAT = среднее по шкале 1–5; укажите распределение по значениям.
- Sentiment score — использовать лексический или ML-подход; приведите метод и метрику (например, доля положительных/нейтральных/отрицательных).
- Для тематической кластеризации укажите метод (topic modelling/keyword grouping) и критерий отбора тем (частота и релевантность).
Дополнительно (если данные позволяют):
- Сегментация по когорте/каналу/продукту и сравнение метрик.
- Топ-10 наиболее частых жалоб и топ-10 похвал с частотой.
Ограничения:
- Если данных недостаточно для доверительных выводов, прямо укажите это в разделе «Риски и ограничения» и дайте рекомендации по сбору дополнительных данных.
Финальный результат:
- Представьте весь отчёт в одном текстовом документе в указанном формате.
- В конце добавьте блок «Ключевые рекомендованные первые шаги» — 3 шага, которые нужно сделать в течение первого месяца.
