Неправильный подход. Пытаться анализировать всю коммуникацию с клиентом за шесть месяцев с помощью единственного запроса в чат-бот.
Правильный подход.
Шаг 1: «Проанализируй эти сообщения клиента и выдели все вопросы, которые он задавал в течение последних двух месяцев».
Шаг 2: «На основе выявленных вопросов определи основные темы, которые беспокоят клиента».
Шаг 3: «Для каждой выявленной темы спрогнозируй потенциальные возражения, которые могут возникнуть на следующей встрече».
Шаг 4: «Для каждого потенциального возражения подготовь два-три убедительных контраргумента».
В ситуациях, когда анализируемая переписка имеет значительный объем, целесообразно применять методику разбиения общей задачи на логические сегменты: на первом этапе просим искусственный интеллект выявить и систематизировать все значимые вопросы, которые клиент задавал в ходе предшествующих коммуникаций. Затем в следующем запросе предлагаем боту провести более глубокий анализ: «Теперь, основываясь на ранее выявленных вопросах, сформулируй обоснованные предположения о том, какие дополнительные вопросы или возражения этот клиент мог бы задать на следующем этапе нашего взаимодействия». Современная языковая модель обладает способностью логически связывать результаты обоих последовательных аналитических этапов.
При работе с некоторыми языковыми моделями существует возможность задать специфический запрос: «Пожалуйста, перед формулированием окончательного ответа представь развернутое предварительное рассуждение». При таком подходе искусственный интеллект стремится «логически» артикулировать процесс формирования своих выводов, как бы «рассуждая вслух», прежде чем представить финальную рекомендацию.
Пример неэффективного промпта. «Какие возражения может иметь этот клиент?»
Пример эффективного промпта с «размышлением вслух». «Пожалуйста, проанализируй эту переписку с клиентом шаг за шагом. Для начала выдели ключевые фразы, которые могут указывать на потенциальные возражения или опасения. Затем для каждой такой фразы рассмотри возможные причины этого опасения, учитывая контекст бизнеса клиента. После этого составь список наиболее вероятных возражений, которые могут возникнуть на следующей встрече, и объясни, почему ты считаешь, что они вероятны».
Такой методологический прием существенно помогает в более глубоком выявлении потенциальных возражений и скрытых опасений. Однако важно учитывать, что многие бесплатные версии языковых моделей могут иметь технические ограничения на максимальную длину генерируемого ответа.