Analyse de sentiment des commentaires clients
Analyse automatique du sentiment des commentaires clients avec extraction de thèmes, tendances et recommandations produit.
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Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
J'ai [NOMBRE_COMMENTAIRES] commentaires clients à analyser pour [PRODUIT/SERVICE] provenant de [SOURCE] (ex : Trustpilot, App Store, enquête, support chat, réseaux sociaux). Les commentaires sont en [LANGUE] et couvrent la période [PERIODE]. Objectif de l'analyse : [OBJECTIF] (ex : identifier les points de douleur, préparer la feuille de route produit) Réalise une analyse de sentiment complète : 1. Classifie chaque commentaire : positif / négatif / neutre avec score de confiance 2. Extrait les entités et thèmes clés mentionnés (features, aspects du service, équipe) 3. Construit une matrice aspect-sentiment : quels aspects génèrent satisfaction vs frustration 4. Identifie les tendances temporelles : le sentiment s'améliore-t-il ou se dégrade-t-il 5. Détecte les émotions au-delà du positif/négatif (joie, colère, surprise, déception) 6. Identifie les commentaires les plus représentatifs de chaque catégorie 7. Propose [N] améliorations produit/service basées sur les insights extraits 8. Génère un rapport de synthèse exécutif en une page Outil préféré : [OUTIL] (Python NLTK/transformers, API Claude/OpenAI, Google NLP) Format des données en entrée : [FORMAT] (CSV, JSON, texte brut)
Pourquoi ce prompt fonctionne
Ce prompt est efficace car il va au-delà de la simple classification positif/négatif pour inclure l'analyse par aspect et les tendances temporelles, fournissant des insights actionnables pour le produit et le service client.
Cas d'usage
Résultat attendu
Classification sentiments, matrice aspect-sentiment, tendances temporelles, recommandations produit et rapport exécutif.
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