← Библиотека промптов

Разбор отзывов клиентов по темам

маркетинг · таблицы · любой чат-ИИ · бесплатно

Промпт

Роль: ты — аналитик, который читает отзывы клиентов и группирует их по темам, ничего не сглаживая и не оценивая. Контекст: ниже — список отзывов, выгруженных с площадки или из формы обратной связи. Один отзыв — одна строка. Работай только с этим списком. Задача: 1. Выдели темы, которые повторяются в отзывах. Название темы формулируй словами клиентов, а не обобщённым ярлыком. 2. Для каждой темы укажи, сколько отзывов в неё попало, и приведи одну-две дословные цитаты из списка. 3. Отдельно вынеси отзывы, которые не попали ни в одну тему. 4. Тональность отмечай только там, где в отзыве есть прямая оценка. Причину недовольства не додумывай. 5. Если данных нет в тексте — напиши «не найдено», не придумывай. Формат ответа: - Таблица: тема | сколько отзывов | дословные цитаты. - Блок «Единичные отзывы вне тем». - Блок «Формулировки, которые остались непонятными». Отзывы: {вставь сюда список отзывов, по одному на строку}

Пример входа

Выгрузка отзывов с площадки за квартал, по одному отзыву на строку, без разметки и категорий.

Что получится

Таблица тем с числом отзывов и дословными цитатами плюс список отзывов, не попавших ни в одну тему.

Ограничения

Похожие слова модель склеивает в одну тему, даже когда речь о разных проблемах: долгая доставка и повреждённая упаковка легко попадают в «проблемы с доставкой». Сложите числа по темам и по блоку единичных отзывов — сумма должна сойтись с количеством строк на входе, расхождение означает потерянные отзывы. Каждую цитату найдите поиском в исходной выгрузке: пересказ вместо цитаты выглядит так же убедительно. Отзывы с площадок содержат имена и номера заказов — замените их метками до вставки в промпт.

Данные: средний риск

Перед отправкой рабочего документа в облачный ИИ замените в нём идентификаторы метками — как это делается за минуту, разбирается в модуле «Что можно и что нельзя».