Оставьте заявку, и мы свяжемся с вами в течение часа
Режим работы: ПН – ПТ с 9.00 до 18.00 (GMT +3)
Всплывающая подсказка - здесь прописываем текст подсказки
Как анализировать отзывы
с помощью ИИ: реальные примеры, инсайты
и рекомендации для бизнеса
Анализ отзывов с помощью ИИ-инструментов — ключ к быстрому и точному пониманию мнения клиентов и выявлению скрытых проблем и трендов. Как использовать искусственный интеллект для анализа отзывов и какие преимущества это дает компании — читайте в нашей статье.
Оглавление
Как ИИ оптимизирует работу бизнеса в 2025 году
В 2025 году искусственный интеллект уже не просто инструмент автоматизации — он влияет на маркетинговые стратегии крупного бизнеса, меняет базовые подходы к работе с сайтом, SEO, контентом, методами, которые работали годами и заставляет компании адаптироваться под изменения.
Согласно исследованию McKinsey, в 2024 году 78% компаний использовали ИИ хотя бы в одной ключевой бизнес-функции. Для сравнения: годом ранее этот показатель составлял 72%, а в 2023-м — всего 55%.
С учетом тенденции все больше компаний начинают использовать ИИ для анализа клиентских данных, в том числе и их обратной связи.
Типы анализа отзывов и какие задачи бизнеса они решают
Анализ отзывов помогает находить слабые места в продукте и усиливать то, что работает. Он показывает, довольны ли клиенты, на что они жалуются, что хвалят и что их раздражает.
— Игнорировать обратную связь — все равно что закрыть глаза на то, как твой продукт работает в реальности. Люди уже рассказывают тебе, что хорошо, что плохо и что мешает им покупать — нужно только уметь это услышать. Можно увидеть, что проблемы не в продукте, а, например, в скорости обслуживания или доставке. Или наоборот — понять, что сильная сторона в атмосфере, а не в цене, и сделать это своим конкурентным преимуществом.
Кристина Крук, продакт-маркетолог RocketData
Мы выделили 3 основных типа анализа отзывов, которые могут быть полезны бизнесу.
Тип анализа
Что делает
Как использовать бизнесу
Пример
Сентимент-анализ (анализ тональности)
Определяет эмоциональную окраску отзыва — позитивную, нейтральную или негативную.
- Отслеживать общую динамику отношения клиентов к продукту или компании (например, ухудшилось ли восприятие после изменения цен).
- Быстро реагировать на поток негатива.
Сеть кофеен выявила, что в конкретном филиале резко увеличилось число негативных отзывов. После анализа выяснилось, что сменился поставщик молока — это повлияло на вкус напитков. Проблему устранили, и рейтинг быстро восстановился.
Тематическое моделирование (по ключевым словам)
ИИ группирует отзывы по темам — например: «обслуживание», «цены», «доставка», «качество продукта». Это помогает оценить картину целиком и понять, с какой частотой клиенты обращают внимание на конкретные направления работы бизнеса.
- Выявлять наиболее часто упоминаемые темы и болевые точки.
- Анализировать сезонные/региональные различия в темах.
Ритейлер электроники решил открыть еще один магазин. Предварительно провел анализ по ключевым словам в других точках продаж и заметил, что чаще всего клиенты оставляют отзывы о доставке. Это помогло сформировать новое УТП — и запустить рекламные кампании с выгодными условиями доставки для потенциальных клиентов нового магазина.
Аспектный анализ (aspect-based sentiment analysis)
Определяет, как именно — положительно или отрицательно — клиенты оценивают тот или иной аспект бизнеса.
Например, «еда — вкусная», «обслуживание — медленное».
Например, «еда — вкусная», «обслуживание — медленное».
- Анализировать сильные и слабые стороны каждого из аспектов бизнеса.
- Приоритизировать доработки продукта или сервиса.
Ресторан понял, что клиенты хвалят блюда, но ругают «время ожидания» и «неприветливый персонал». Было принято решение изменить график смен и улучшить стандарты обслуживания.
— Отзыв — это не просто текст или оценка. Это данные, которые можно превратить в конкретные решения. А решения влияют на репутацию компании. Поэтому компании, которые автоматизируют анализ отзывов, в том числе и с помощью ИИ, развиваются быстрее тех, кто их просто собирает, — подчеркивает Кристина.
Анализ отзывов с ИИ: разбираем
на примере
на примере
Первое, что нужно сделать перед тем, как вы решите анализировать обратную связь с помощью ИИ — собрать все данные в единый документ. Самый удобный вариант — Excel-файл.
Для примера мы собрали 10 отзывов из карточек реальных кафе в 2ГИС, Яндекс картах и Google за последние 4 месяца. В выборку включили негативные, позитивные и нейтральные комментарии с разными оценками и объемом текста без упоминаний бренда и данных персонала.
Для примера мы собрали 10 отзывов из карточек реальных кафе в 2ГИС, Яндекс картах и Google за последние 4 месяца. В выборку включили негативные, позитивные и нейтральные комментарии с разными оценками и объемом текста без упоминаний бренда и данных персонала.
Далее мы будем проводить типы анализа, о которых писали ранее: анализ тональности, анализ по ключевым словам и аспектный анализ. И сделаем выводы.
Анализ тональности
Копируем из Excel-таблицы отзывы и вставляем в ChatGPT или любую другую удобную для вас нейросеть.
Промпт:
Проанализируй эти отзывы по тональности: положительный, нейтральный, отрицательный.
Проанализируй эти отзывы по тональности: положительный, нейтральный, отрицательный.
Результат:
Положительных комментариев достаточно, но нейтральных тоже много — это значит, что впечатление было смешанным и еще есть над чем работать. Чтобы понять, какие направления работы особенно важны для клиентов, переходим к следующему этапу — анализируем отзывы по ключевым словам.
Тематическое моделирование (по ключевым словам)
Промпт:
Проведи анализ по ключевым темам, укажи частоту упоминания темы.
Проведи анализ по ключевым темам, укажи частоту упоминания темы.
Результат:
На данном этапе уже можно выделить несколько направлений, которые явно интересуют гостей. Так, для бизнеса эти направления в работе должны быть приоритетными — качество еды, цена, обслуживание — так как упоминаются чаще всего.
Аспектный анализ
Он позволит рассмотреть более детально, какие аспекты бизнеса упоминаются в негативном и позитивном ключе.
Промпт:
Проведи аспектный анализ отзывов, пропиши, какие аспекты бизнеса вызывают позитивные и негативные впечатления у клиентов.
Проведи аспектный анализ отзывов, пропиши, какие аспекты бизнеса вызывают позитивные и негативные впечатления у клиентов.
Результат:
Делаем выводы на базе анализа
В первую очередь анализируем, какие из аспектов не получили положительных оценок. Скорость обслуживания и чистота в заведении — это приоритетные задачи, которые следует решить как можно скорее.
Затем анализируем положительные и отрицательные отзывы.
В обслуживании хвалят персонал — отмечают, что команда располагает. Это ваша сильная сторона: поддерживайте и усиливайте ее. Мотивируйте сотрудников — хотя бы показывайте им такие отзывы.
Однако есть и проблемы:
Все, за что хвалят — усиливайте. Все, за что критикуют — исправляйте или предупреждайте.
Затем анализируем положительные и отрицательные отзывы.
В обслуживании хвалят персонал — отмечают, что команда располагает. Это ваша сильная сторона: поддерживайте и усиливайте ее. Мотивируйте сотрудников — хотя бы показывайте им такие отзывы.
Однако есть и проблемы:
- Официанты не знают состав блюд — это сигнал, что команде нужно больше обучения и регулярная проверка знаний.
- Медленный сервис — нужно разобраться в причинах. Возможно, стоит увеличить штат или добавить сотрудников в часы пик.
Все, за что хвалят — усиливайте. Все, за что критикуют — исправляйте или предупреждайте.
Как анализ отзывов и алгоритмы нейросетей оптимизируют работу клиентов RocketData
В отчетах RocketData бизнес получает структурированные инсайты: что именно ценят пользователи, какие аспекты вызывают недовольство, как меняется восприятие бренда со временем.
Это помогает бизнесу быстрее реагировать на проблемы, корректировать сервис и подстраивать процессы под реальные ожидания клиентов.
Это помогает бизнесу быстрее реагировать на проблемы, корректировать сервис и подстраивать процессы под реальные ожидания клиентов.
— Мы замечаем, что один из самых востребованных данных в отчетах — анализ тональности. Наши клиенты используют его, чтобы оценить общую эмоциональную картину и выявить слабые места в обслуживании. При этом мы всегда рекомендуем смотреть не только на тон, но и на ключевые слова в отзывах — так компаниям проще отследить направления работы, которые нуждаются в оптимизации.
Елена Цимбалюк, руководитель отдела по работе с ключевыми клиентами
в RocketData
в RocketData
Так выглядит график распределения отзывов по времени и тональности в личном кабинете RocketData
Поиск по ключевым словам в RocketData помогает отслеживать, в каком ключе — позитивном или негативном — ваши клиенты упоминают те или иные важные
для вашего бизнеса ключевые слова в отзывах
для вашего бизнеса ключевые слова в отзывах
Кроме того, встроенные в платформу ответы с нейросетью позволяют клиентам обрабатывать отзывы значительно быстрее, а кастомизация промпта под задачи бизнеса — удерживать высокий уровень клиентского сервиса даже при большом объеме обратной связи.
Так выглядит сгенерированный ответ на отзыв в личном кабинете RocketData: обычный и кастомизированный с учетом задач бренда. Количество генераций не ограничено, а финальный результат можно будет скорректировать вручную
Резюме
Анализ отзывов с помощью ИИ позволяет бизнесу оперативно обрабатывать обратную связь и улучшать продукт или услугу. Это помогает быстро выявлять проблемы, снижать негатив и усиливать важные для клиентов аспекты.
Отзывы можно анализировать вручную через ChatGPT (например, бизнесу с одной-двумя локациями), или использовать специализированные ИИ-инструменты и платформы, которые автоматизируют процесс и позволяют работать с большими объемами данных.
Отзывы можно анализировать вручную через ChatGPT (например, бизнесу с одной-двумя локациями), или использовать специализированные ИИ-инструменты и платформы, которые автоматизируют процесс и позволяют работать с большими объемами данных.
Используете ли вы все возможности Яндекс Карт для продвижения своего бизнеса? Получите бесплатный доступ ко всем функциям платформы на 14 дней.
Протестируйте RocketData
бесплатно!
бесплатно!
