Агент разбора отзывов

100 отзывов клиентов — это 100 точек роста, спрятанных в шуме. Читать все руками — 2.5 часа. Агент разделяет шум и сигнал за 5 минут: тон, темы, жалобы, идеи, срочные.

🎯 После урока сможешь: собрать агента, который разбирает отзывы на тон, темы, жалобы и срочное.

Что извлекаем из отзыва

  Тон (sentiment)   сколько % позитив / нейтрал / негатив
  Темы              продукт / сервис / цена / доставка
  Жалобы            прямые претензии → отдел качества
  Похвалы           соц. доказательства → в маркетинг
  Идеи              что добавить в продукт
  Срочность         требует личного ответа сейчас?

Промпт-классификатор (ответ в JSON)

Не пугайся фигурных скобок ниже. JSON — это просто способ записать ответ так, чтобы его понимала программа (пары «поле: значение»). Читать его вручную не нужно: пайплайн сам разбирает JSON и складывает данные в таблицу или сводку. Мы просим агента отвечать в JSON именно для того, чтобы результат можно было посчитать автоматически.

Ты — аналитик отзывов. Тебе дан отзыв. Верни JSON:
{
  "sentiment": "positive | neutral | negative",
  "topics": ["продукт", "цена", ...],
  "complaints": ["..."],
  "praises": ["..."],
  "suggestions": ["..."],
  "needs_response": true | false,
  "urgency": "high | medium | low"
}
Отвечай ТОЛЬКО JSON, без пояснений.

Для разбора отзывов берём Haiku: задача массовая и простая, Sonnet здесь избыточен. Разобрать 100 отзывов на Haiku стоит около 5 копеек.

Сводка по партии (агент-агрегатор)

После разбора каждого отзыва второй агент (уже Sonnet) строит управленческий отчёт:

  📋 Отчёт по отзывам (за период)
  1. Общая картина: тон, доля позитива/негатива
  2. ТОП-5 проблем — что чинить в первую очередь
  3. ТОП-5 сильных сторон — что продвигать
  4. Идеи клиентов — обсудить с продуктом
  5. Срочные ответы — сколько требуют реакции
  6. Рекомендации маркетингу — что взять в контент

Источники отзывов: Яндекс.Карты (API), 2GIS (парсинг), свой сайт (из базы), маркетплейсы WB/Ozon (парсинг или платные API вроде mpstats).

Контрольный вопрос. Почему разбор отзывов делают на Haiku, а не на Opus?

АЗадача массовая и простая — Haiku дешёвая и быстрая, качества хватает

БOpus не умеет читать отзывы

ВHaiku точнее Opus во всём

Подсказка: Массовая простая классификация.

Онлайн-проверка ответа появится позже

Контрольный вопрос. Зачем просить агента возвращать строго JSON?

АСтруктурированный ответ можно посчитать и агрегировать программой

БJSON красивее текста

ВТак требует Telegram

Подсказка: Машинно-читаемый формат для агрегации.

Онлайн-проверка ответа появится позже

Контрольный вопрос. Что полезно извлекать из отзыва? Отметь всё.

Выберите все верные варианты.

АТон (позитив/негатив)

БКонкретные жалобы и похвалы

ВСрочность ответа

ГДомашний адрес автора отзыва

Подсказка: Личные данные извлекать не нужно.

Онлайн-проверка ответа появится позже

Что дальше

Голос клиента слышен. Соберём главный ритуал маркетинга — еженедельный отчёт, который агент готовит сам.

← Назад  ·  ↑ В начало урока  ·  ⌂ В начало курса  ·  Вперёд →