Отзывы разбираются по тону и теме
Недовольный отзыв уходит в чат качества сразу, хороший копится для статистики, а замаскированный вопрос уходит в поддержку.
Как выглядит сценарий
- Исполнение + данные
- LLM
Отзывы читают пачками раз в неделю, и жалоба, требующая ответа сегодня, лежит в этой пачке третьей снизу. При этом половина недовольных отзывов начинается со «спасибо» — по ключевым словам их не отличить.
Что внутри
- Отзыв о товаре — вход.
- Разбор отзыва — модель возвращает тон, тему и одну фразу, передающую суть.
- Куда это — развилка на три исхода.
- Недовольный уходит в чат качества, хороший ложится в коллекцию, вопрос — в поддержку.
Тон определяется по существу, а не по вежливости: «спасибо, доставили быстро, правда коробка мятая» — это негатив про упаковку. Разбор по словам читает такое как благодарность, и жалоба теряется среди хороших отзывов.
Что настроить под себя
- Темы в описании поля
topic: товар, доставка, упаковка, поддержка, цена. Ваш список наверняка другой, и он же станет разрезом статистики. - Три исхода. Они разные не для красоты: хорошие копятся, плохие требуют человека сейчас, замаскированные вопросы вообще не отзывы. Одна общая ветка «обработать отзыв» смешала бы всё.
- Цитата. Одна фраза из отзыва в сигнале избавляет от необходимости открывать первоисточник, чтобы понять, о чём речь.
Что подключить
Коллекция в разделе «Таблицы», бот Telegram для чата качества и цель «Вебхук», если отзывы приезжают из маркетплейса или с сайта автоматически.