Az ügyfélvéleményekben rejlő titkos mintázatok és összefüggések gyakran elkerülik a figyelmünket, amikor manuálisan olvassuk át őket. A modern mesterséges intelligencia segítségével azonban olyan rejtett problémákat, panaszokat és lehetőségeket fedezhetünk fel, amelyek a felszínen nem láthatók. Érdekes kérdés, hogy valójában mi rejtőzik a negatív értékelések mögött, és hogyan járulhat hozzá a mesterséges intelligencia ezek feltérképezéséhez.
A videó bemutatja, miként készíthetünk teljesen egyedi, mesterséges intelligencia alapú dashboardot, amely több ezer ügyfélértékelés elemzésén keresztül emel ki visszatérő témákat. Ezek a témák lehetnek panaszok vagy akár dicséretek is, így több irányból is megérthetjük ügyfeleink igényeit. Szóba kerül, hogyan alakíthatunk ki fejlesztési akcióterveket a mesterséges intelligencia által feltárt problémák alapján, és hogyan rangsorolhatjuk a legégetőbb ügyfélproblémákat.
Praktikus eszközök kerülnek bemutatásra, például az Appify, amely lehetővé teszi Google vagy Yelp értékelések nagyszámú, automatikus összegyűjtését. A folyamat következő lépéseként a mesterséges intelligencia – jelen esetekben a ChatGPT, Claude és Gemini modellek – képesek kiemelni a leggyakoribb panaszokat, majd konkrét válaszlépéseket javasolnak a helyzet javítására. Felvetődik a kérdés: milyen típusú prompting és modellek adják a leghasznosabb eredményeket akár nagyvállalati, akár kisvállalkozói környezetben?
A mesterséges intelligencia elemző képességei nemcsak értékelésekre, hanem egyéb, strukturálatlan adatokra is kiterjeszthetők: például ügyfélszolgálati jegyek, értékesítési hívások szövegei vagy közösségi média megnyilvánulások esetén is működhet ez a módszer. A tartalom arra invitálja a nézőt, hogy gondolja át saját vállalkozása adatforrásait, ahol a rejtett mintázatok felfedezése komoly üzleti előnyhöz juttathatja.
