Анализ телеграмм чатов клиентов: 2 часть

В этом руководстве мы узнаем, как анализировать отзывы клиентов на тестовом стенде и выявлять ключевые сигналы, такие как лояльность или запросы на возврат средств.

Мы рассмотрим, как использовать сообщения из чатов для оценки рисков и преимуществ работы с разными клиентами. Также обсудим, как оценить затраты на обработку чатов и принять решение о целесообразности использования инструмента.

Давайте начнем

Да, еще кое-что хочу показать.

1

Я на тестовом стенде еще не проанализировал всех нерандомных клиентов. Я взял лояльного к нам клиента — Никиту Маршталлера. Ну и в целом, правда, это означает, что это низкие риски, да? С ним хорошо выделяются различные плюсы. Вот он, например, хвалил наш генератор резюме.

2

3

И вот она действительно нашла. И вот даже сообщения получил нужные. И в противоположность ему можно привести человека, который у нас оформил возврат.

4

Я помню его — это Абеш. Абеш. Абеш.

6

Да, тестовая база загружается долго.

9

Угу. Ну, вот критический сигнал. Вот я специально сделал анализ. Вот высокий балл.

10

В целом, подробнее об эмоциональном фоне.

11

12

Вот тогда возвращаете деньги.

13

14

15

Прям статы его, но здесь еще не рендерится. Ну ладно, подождем еще. О, отлично! Вот возврат баланса. Зачем я плачу?

Вопросы об оплате. Вот не работает. Платформа, кабинет, объем. Ну, в общем, все, что реально, насколько я помню, было в обсуждениях в чате, это транслируется. Вот поэтому, на мой взгляд, даже базово, всё обрабатывает неплохо.

И несколько моментов по поводу кастов. Я посчитал, что сто чатов в среднем обойдутся нам, если обрабатывать их раз в неделю, в четыре-пять долларов. Вот поэтому считаю, что это нормальные деньги за такой инструмент.

16

17

То есть мы не будем платить много за это.