Как извлечь золото из отзывов: промпт для анализа жалоб

Как извлечь золото из отзывов: промпт для анализа жалоб

Отзывы — это не просто мнения. Это сигналы о том, что ломается в продукте или сервисе. Проблема: вручную читать сотни комментариев невозможно. Решение: дать нейросети задачу на выделение паттернов.

Вот рабочий промпт для ChatGPT или Claude:

Вот 50 отзывов о нашем продукте. Проанализируй их и выдай:
1. Топ-5 повторяющихся проблем (с количеством упоминаний)
2. Эмоциональный тон каждой группы жалоб
3. Какие проблемы критичные (блокируют покупку), какие — раздражают

Формат ответа:
Проблема | Упоминаний | Критичность | Примеры

Почему это работает: нейросеть видит паттерны быстрее человека, не пропускает мелкие раздражители, которые повторяются 10+ раз. Она же поймёт, что жалоба на интерфейс — это не багу, а недостаток в UX. И что 2 отзыва про «долгую доставку» важнее, чем 20 про «красивый дизайн».

После анализа у вас будет список приоритетов для разработки. Сначала фиксите критичное (это убивает продажи), потом переходите на раздражители (это повышает удовлетворенность). Тратить ресурсы на «добавить больше цветов» — деньги в пустоту, если люди жалуются на баги.