Анализ отзывов с помощью ИИ: инсайты, готовые промпты и рекомендации для бизнеса
В 2025 году ИИ перестал быть просто инструментом автоматизации. Он меняет фундаментальные маркетинговые стратегии и подходы к SEO, контенту и работе с сайтом. Зачем использовать нейросети для анализа отзывов и как применить на практике — разбираем в нашей статье.
По данным McKinsey, в 2024 году 78% компаний использовали ИИ в ключевых бизнес-процессах — на 6% больше, чем годом ранее. Тенденция очевидна: все больше компаний применяют ИИ, в том числе и для анализа клиентских данных и обратной связи.
— Не обращать внимания на отзывы — значит игнорировать реальное восприятие продукта. Клиенты уже делятся, что им нравится, что нет и что мешает сделать покупку — важно просто правильно это услышать. Иногда можно найти проблемы и понять, что, например, они связаны не с самим продуктом, а со скоростью обслуживания или доставкой. Или наоборот — можно выявить сильные стороны и использовать это как конкурентное преимущество.
Мы выделили три ключевых типа анализа отзывов, которые могут быть полезны компаниям.
Чтобы показать, как как работает на практике каждый из типов анализа, мы собрали в Excel-таблицу 10 отзывов из карточек реальных кафе в 2ГИС, Яндекс Картах и Google за последние 4 месяца. Запросы делали в ChatGPT.
1. Сентимент-анализ — определяет тональность отзывов (позитивная, нейтральная, негативная). Помогает отслеживать общее отношение клиентов и быстро реагировать на негатив.
Промпт: Проанализируй эти отзывы по тональности: положительный, нейтральный, отрицательный.
Результат:
2. Тематическое моделирование (по ключевым словам) — группирует отзывы по темам (обслуживание, цены, доставка и т.д.). Позволяет выявлять ключевые болевые точки и приоритизировать работу.
Промпт: Проведи анализ по ключевым темам, укажи частоту упоминания темы.
Результат:
3. Аспектный анализ — показывает, какие именно аспекты бизнеса оцениваются положительно или отрицательно (например, «еда — вкусная», «обслуживание — медленное»). Помогает выявить сильные стороны и приоритеты для улучшения.
Промпт: Проведи аспектный анализ отзывов, пропиши, какие аспекты бизнеса вызывают позитивные и негативные впечатления у клиентов.
Результат:
Делаем выводы на базе аспектного анализа
Сначала выделяем аспекты с низкими оценками. Скорость обслуживания и чистота заведения требуют первоочередного внимания и быстрого решения.
Далее смотрим на положительные и отрицательные отзывы.
Плюс — персонал получает похвалу за доброжелательность, это ваша сильная сторона. Поддерживайте и развивайте этот ресурс, мотивируя команду через обратную связь.
Минусы — официанты плохо знают состав блюд, что говорит о необходимости дополнительного обучения и регулярной проверки знаний. Медленный сервис — нужно понять причины, возможно, увеличить штат или перераспределить сотрудников в часы пик.
Подробнее о типах анализа отзывов и о том, как алгоритмы нейросетей оптимизируют работу клиентов RocketData — читайте в нашей статье.
Резюме
ИИ-анализ отзывов помогает бизнесу быстро обрабатывать обратную связь и улучшать продукт или сервис. Он помогает выявить неочевидные проблемы, снижает негатив и усиливает важные для клиентов моменты.
Для малого бизнеса с одной-двумя локациями анализ можно проводить вручную через ChatGPT. Для крупных — эффективнее использовать специализированные ИИ-инструменты, которые автоматизируют процесс и работают с большими объемами данных.
Анализируйте содержание, тональность и рейтинг ваших отзывов и отзывов конкурентов через RocketData — и улучшайте репутацию вашего бренда. Протестируйте возможности платформы в бесплатной демо-версии 👈
Читайте также:
Что нового на картах: апдейт «Геометра» от 2ГИС, новое исследование Яндекс и QR-коды в Google