Промт для анализа диалогов в контакт-центре и структурирования данных

Кому нужен этот промт и как он работает?

Этот промт предназначен для специалистов, управляющих контакт-центрами, и аналитиков, которые хотят быстро и качественно анализировать коммуникацию между клиентами и операторами. Он помогает выявить ключевые моменты из диалога, такие как настроения собеседников, эмоциональные реакции, важные аспекты обсуждения и задачи, требующие дальнейших действий. За счёт структурирования данных в формате JSON облегчается автоматическая обработка и интеграция результатов в CRM-системы или аналитические отчёты.

Принцип работы промта прост: он разбивает каждый диалог на отдельные реплики, затем для каждой из них определяет эмоциональный фон, выявляет основные темы и ключевые слова, формулирует вопросы и обязательные действия. Такой подробный анализ помогает быстрее принимать решения и улучшать качество обслуживания.

Готовый к использованию промт

Как использовать промт и на что обращать внимание

Для эффективного использования промта следуйте рекомендациям:

• Передаваемый диалог лучше форматировать чётко с указанием говорящего (например, Customer, Support Rep), чтобы избежать путаницы.
• Используйте небольшие диалоги (до 10 реплик), чтобы нейросеть смогла предоставить полный и точный анализ.
• Обратите внимание, что глубокий контекст или неоднозначные фразы могут потребовать дополнительных уточнений для улучшения качества результатов.
• Если вы планируете массово анализировать диалоги, настройте парсинг JSON-ответов для автоматической загрузки в аналитические системы.

Некоторые ограничения:

• В длинных диалогах может снижаться точность определения эмоций и аспектов.
• Если в диалоге присутствуют редкие или специфические термины, система может не всегда правильно их трактовать.

Примеры использования

Рассмотрим два уникальных кейса для применения промта.

Первый пример решает задачу определения эмоциональной составляющей в обращениях клиентов, чтобы выявить недовольство и оперативно реагировать.

Второй пример помогает выявить ключевые запросы клиента для автоматизированной постановки задач оператору.

Пример вывода нейросети

Ниже приведён пример структурированного JSON-анализа для изначального диалога. Это демонстрирует, как информация организуется для дальнейшей обработки.

✅ Example: {
«messages»: [
«Здравствуйте, я только что разговаривал с оператором, но звонок прервался. Можете помочь с дальнейшими действиями?»,
«С удовольствием помогу. Давайте сначала проверим, доступен ли мой коллега для переадресации, так как он уже знаком с вашим делом и сможет быстрее решить вопрос.»,
«Почему вы не можете помочь?»,
«Если коллега будет недоступен, я помогу. Но лучше, если я вас соединю с ним, чтобы не объяснять ситуацию заново и продолжить с того места, на котором вы остановились.»
],
«sentiments»: [
«нейтральное»,
«позитивное»,
«негативное»,
«позитивное»
],
«emotions»: [
«недовольство»,
«готовность помочь»,
«сомнение»,
«поддержка»
],
«aspects»: [
«прерванный звонок»,
«переадресация»,
«возможности оператора»,
«обслуживание»
],
«keywords»: [
«звонок», «оператор», «помощь», «переадресация», «коллега», «дело»
],
«questions»: [
«Можете помочь с дальнейшими действиями?»,
«Почему вы не можете помочь?»
],
«action_items»: [
«проверить доступность коллеги»,
«соединить клиента с коллегой при возможности»
]
}

Примечание: результат является приблизительным и может варьироваться в зависимости от конкретного диалога и формулировок.

Итог: зачем использовать этот промт?

Использование этого промта позволяет быстро превращать текстовые диалоги в структурированные данные. Это экономит время при анализе звонков, помогает выявлять ключевые проблемы и улучшает управление контакт-центром. В итоге улучшается качество поддержки клиентов и повышается эффективность работы команды.

Главное преимущество: ускоренный и точный анализ диалогов с автоматической классификацией и выявлением важных данных