Вступ
EnderGPT допомагає аналізувати великі обсяги дзвінків і чатів та перетворювати зміст розмов на корисні бізнес-висновки. За його допомогою можна, наприклад, відповісти на такі запитання:
Які запитання або занепокоєння клієнтів зустрічаються найчастіше?
Чому клієнти негативно реагують на продукт, послугу або пропозицію?
Які проблеми згадуються повторно?
У яких ситуаціях агенти демонструють найбільші прогалини у знаннях?
Які повторювані проблеми у процесах або комунікації можна виявити?
Які позитивні та негативні закономірності повторюються у розмовах?
Мета полягає не в тому, щоб проаналізувати якомога більше даних. Потрібно вибрати саме ті розмови, які можуть відповісти на ваше бізнес-запитання, і надати EnderGPT чіткі інструкції.
EnderGPT призначений саме для аналізу розмов. Це не універсальний чат-бот і не інструмент для завдань, які не пов’язані з дзвінками та чатами.
Основні переваги аналізу розмов в EnderGPT
Економія часу: аналізуйте закономірності у великій кількості розмов значно швидше, ніж під час ручного перегляду кожного дзвінка або чату.
Фокус на релевантних даних: використовуйте Topics, Tags, фільтри та Summaries, щоб прибрати зайву інформацію і зосередитися лише на потрібних розмовах.
Краще прийняття рішень: знаходьте повторювані занепокоєння клієнтів, проблеми процесів, прогалини у знаннях та інші закономірності, які можуть підтримувати бізнес-рішення.
Різні кути аналізу: аналізуйте один і той самий масив розмов з різних перспектив — наприклад, реакції клієнтів, поведінку агентів або проблеми процесу.
Гнучкість: змінюйте вибірку даних, запитання, обмеження та формат відповіді залежно від мети аналізу.
Масштабованість: використовуйте структуровані дані розмов для ефективного аналізу більших вибірок, особливо коли доступні відповідні Summaries.
Концепція
EnderGPT працює найкраще, коли аналіз готується за принципом воронки:
Усі розмови → Topics → Tags і фільтри → Summary → Prompt → Відповідь
Topic описує, про що йдеться у розмові. Tag визначає додаткову характеристику розмови. Фільтри, наприклад діапазон дат, допомагають ще більше звузити вибірку. Summary містить структуровану інформацію, витягнуту з розмови, і за можливості його варто використовувати замість повного транскрипту.
Що релевантніша і точніше сфокусована вибірка, то кращою буде якість аналізу. Навіть хороший prompt не може повністю компенсувати нерелевантний або надто шумний набір даних.
Покрокова інструкція
Щоб виконати аналіз в EnderGPT, підготуйте:
чітке бізнес-запитання;
релевантну вибірку розмов;
відповідний Summary, якщо він доступний;
структурований prompt.
1. Визначте бізнес-запитання
Спочатку чітко сформулюйте, що саме ви хочете дізнатися.
Хороший приклад: Які найпоширеніші причини незадоволення клієнтів цим процесом?
Уникайте надто широких запитів на кшталт: «Проаналізуй усе».
Сфокусоване запитання полегшує вибір потрібних розмов і допомагає отримати кориснішу відповідь.
2. Виберіть релевантні розмови
Перед написанням prompt звузьте вибірку розмов.
Використовуйте Topics, щоб вибрати розмови про тему, яку потрібно проаналізувати.
Використовуйте Tags, якщо вони допомагають точніше звузити вибірку.
Застосовуйте діапазон дат та інші доступні фільтри лише тоді, коли вони роблять вибірку релевантнішою.
Не додавайте більше розмов лише заради збільшення вибірки. Більша кількість даних не означає автоматично кращу відповідь.
3. Використовуйте Summary, якщо він доступний
Summary містить структуровану інформацію, витягнуту з розмови. Якщо відповідний Summary існує, за можливості використовуйте його замість повного транскрипту.
Точніше: сфокусований структурований контент зменшує кількість шуму.
Швидше: потрібно обробляти менше тексту.
Економніше: для обробки потрібно менше токенів.
Якщо відповідного Summary немає, EnderGPT може аналізувати повні транскрипти розмов. Аналіз повного вмісту містить значно більше тексту та шуму, тому в такому випадку особливо важливо ретельно звузити вибірку. Без Summary в одному запиті можна обробити менше розмов через обмеження контекстного вікна моделі.
4. Побудуйте prompt
Корисний prompt зазвичай містить п’ять елементів:
Role (Роль): визначте аналітичну перспективу, з якої EnderGPT має виконувати завдання.
Context (Контекст): поясніть, які дані аналізуються та хто бере участь у розмовах.
Task / Questions (Завдання / Запитання): чітко вкажіть, що саме потрібно з’ясувати.
Guidelines and Constraints (Правила та обмеження): поясніть, чого EnderGPT не повинен припускати або вигадувати.
Response Format (Формат відповіді): вкажіть, як саме має бути організована фінальна відповідь.
Приклад prompt
РОЛЬ: Ти — аналітик клієнтського досвіду.
КОНТЕКСТ: Ти аналізуватимеш вибрані Summaries розмов між агентами та клієнтами щодо певної послуги.
ЗАВДАННЯ: Визнач найпоширеніші позитивні та негативні реакції клієнтів, повторювані запитання або занепокоєння, а також повторювані проблеми у комунікації чи процесах.
ПРАВИЛА ТА ОБМЕЖЕННЯ: Використовуй лише інформацію з вибраних даних розмов. Не вигадуй відсутні факти та не подавай припущення як факти. Якщо даних недостатньо для висновку, чітко зазнач це.
ФОРМАТ ВІДПОВІДІ: Надай загальний підсумок, основні позитивні реакції, основні негативні реакції, повторювані запитання або занепокоєння, проблеми процесів або комунікації та ключові висновки.
5. Запустіть аналіз і перевірте результат
Перевірте, чи відповідає результат початковому бізнес-запитанню.
Якщо відповідь некорисна, спочатку перегляньте вибірку розмов, а не робіть prompt значно довшим. Приберіть нерелевантні Topics або Tags, звузьте надто широкий діапазон дат, зробіть запитання конкретнішим або додайте відсутній Context чи Guidelines.
Найкращі практики для роботи з EnderGPT
Тримайте вибірку сфокусованою: вибирайте лише ті розмови, які можуть відповісти на бізнес-запитання.
Використовуйте Summaries, коли це можливо: структуровані Summaries зменшують шум і роблять аналіз швидшим та ефективнішим.
Будьте конкретними у prompt: чітко визначайте завдання, важливі обмеження та очікуваний формат відповіді.
Не просіть модель вигадувати відсутню інформацію: якщо дані не підтримують висновок, відповідь повинна прямо це зазначити.
Використовуйте уточнювальні запитання: якщо EnderGPT знайшов важливу закономірність, поставте додаткове запитання, щоб дослідити її детальніше.
Для точних цифр використовуйте структуровані дані: EnderGPT найкраще підходить для трендів, повторюваних закономірностей, якісних висновків та загальної картини. Для точних числових показників за можливості використовуйте структуровані дані платформи (Charts) та графіки на основі Tags і структурованих Summaries.
Ключовий принцип простий: виберіть правильні розмови, поставте чітке запитання та надайте EnderGPT чіткі інструкції.