Automatyczna Analiza Sentymentu Opinii Klientów

Monitorowanie opinii online, identyfikacja problemów i reagowanie na nastroje rynkowe dzięki automatyzacji z Airtable i Make.com.

Klient i Kontekst Biznesowy

Projekt został zrealizowany dla średniej wielkości firmy z branży cateringu dietetycznego (diety pudełkowe). Firma dynamicznie rozwijała się, ale brakowało jej zautomatyzowanego sposobu na śledzenie i reagowanie na rosnącą liczbę opinii klientów w internecie.

Wyzwanie: Efektywne Monitorowanie i Reagowanie na Opinie

Głównym wyzwaniem było stworzenie systemu do ciągłego monitorowania opinii online pojawiających się w różnych kanałach (media społecznościowe, portale z recenzjami, formularze na stronie). Kluczowe było szybkie identyfikowanie problemów (np. dotyczących jakości posiłków, punktualności dostaw, obsługi klienta), zrozumienie ogólnego zadowolenia oraz wykorzystanie pozytywnego feedbacku. Manualne śledzenie opinii było czasochłonne i nie pozwalało na szybką reakcję.

  • Potrzeba agregacji opinii z wielu źródeł online.
  • Konieczność automatycznej klasyfikacji wydźwięku opinii (pozytywny, negatywny, neutralny).
  • Wymóg szybkiego powiadamiania odpowiednich działów o problemach lub pochwałach.
  • Chęć wykorzystania danych do poprawy jakości usług i działań marketingowych.
  • Ograniczone zasoby ludzkie do manualnego monitoringu.

Rozwiązanie: Automatyzacja z Airtable, Make.com i AI

Wdrożono zautomatyzowany system oparty na platformie Make.com i bazie danych Airtable. System agreguje opinie z wybranych źródeł, przeprowadza analizę sentymentu za pomocą modeli OpenAI z rodziny GPT-4 (wywoływanych przez API), a następnie klasyfikuje i zapisuje wyniki w Airtable. W zależności od wykrytego sentymentu, system automatycznie inicjuje odpowiednie działania (np. alerty, tworzenie zadań). Rozwiązanie było z powodzeniem testowane również na innych modelach językowych, takich jak Gemini i Claude.

Zastosowane Technologie:

  • Make.com (dawniej Integromat): Platforma automatyzacji pełniąca rolę "mózgu" operacji. Odpowiada za:
    • Integrację ze źródłami danych (API mediów społecznościowych, Google Reviews, formularze).
    • Orkiestrację procesu: pobieranie opinii, wysyłanie do analizy, zapis wyników, uruchamianie akcji.
    • Wywołanie analizy sentymentu: Przekazanie tekstu opinii do API modeli OpenAI (GPT-4).
    • Logikę warunkową definiującą działania w zależności od wyniku analizy.
  • Airtable: Elastyczna baza danych w chmurze, służąca jako:
    • Centralna baza danych opinii (treść, źródło, data, autor, sentyment, słowa kluczowe, status).
    • Interfejs do zarządzania i analizy danych dla zespołów.
    • Panel kontrolny do wizualizacji trendów sentymentu.
  • Modele OpenAI (GPT-4) i Odpowiednio Przygotowany Prompt: Analiza sentymentu realizowana jest poprzez wywołanie API modeli GPT-4 z precyzyjnie skonstruowanym promptem, który instruuje model, jak klasyfikować wydźwięk emocjonalny tekstu (pozytywny, negatywny, neutralny) oraz identyfikować kluczowe tematy lub słowa w opinii.

Proces Obiegu Danych (Data Flow):

  1. Monitorowanie Źródeł: Scenariusze Make.com cyklicznie sprawdzają źródła (social media, recenzje, formularze).
  2. Pobranie Danych: Make.com pobiera treść nowej opinii i metadane.
  3. Analiza Sentymentu: Make.com wysyła treść opinii wraz z odpowiednim promptem do API OpenAI (GPT-4).
  4. Odbiór Wyników: API OpenAI zwraca wynik (np. 'Negatywny', 'Pozytywny', 'Neutralny') oraz ewentualnie zidentyfikowane słowa kluczowe/tematy.
  5. Zapis w Airtable: Make.com tworzy nowy rekord w bazie "Opinie Klientów" z wszystkimi danymi.
  6. Uruchomienie Akcji Warunkowych: Na podstawie sentymentu Make.com inicjuje dalsze działania.

Sposób Reakcji w Zależności od Wykrytego Sentymentu:

  • Sentyment Negatywny:
    • Natychmiastowy alert (Slack/e-mail) do obsługi klienta/managera jakości.
    • Automatyczne utworzenie zadania (np. w Airtable lub Trello) z wysokim priorytetem.
    • Oznaczenie rekordu w Airtable jako wymagający interwencji.
  • Sentyment Pozytywny:
    • Powiadomienie dla marketingu (Slack/e-mail) jako inspiracja lub social proof.
    • Oznaczenie rekordu w Airtable jako 'Pozytywny' (łatwe filtrowanie testimoniali).
    • Opcjonalnie: Oflagowanie do wysłania podziękowania.
  • Sentyment Neutralny:
    • Archiwizacja w Airtable do analizy trendów i kontekstu.
    • Opcjonalnie: Identyfikacja pytań/sugestii i oflagowanie do przeglądu.

Kluczowe Korzyści dla Klienta

  • Szybkość Reakcji: Błyskawiczne identyfikowanie i reagowanie na negatywne opinie, minimalizowanie kryzysów.
  • Efektywność Operacyjna: Automatyzacja monitorowania i klasyfikacji, oszczędność czasu pracowników.
  • Lepsze Zrozumienie Klienta: Łatwa analiza trendów i problemów dzięki centralizacji danych w Airtable.
  • Wsparcie Marketingu: Szybki dostęp do pozytywnych opinii i testimoniali.
  • Poprawa Jakości: Systematyczny feedback wspierający doskonalenie usług.
  • Skalowalność: Możliwość łatwej rozbudowy o nowe źródła i funkcje.

Najczęściej Zadawane Pytania (FAQ)

Dzięki elastyczności Make.com, system można zintegrować z wieloma źródłami posiadającymi API lub możliwość eksportu danych. Typowe źródła to: strony firmowe na Facebooku, profile na Instagramie, recenzje Google Moja Firma, Trustpilot, Capterra, formularze kontaktowe na stronie WWW, dedykowane adresy e-mail do zbierania opinii, a nawet fora internetowe czy grupy dyskusyjne (w zależności od dostępności API).

Modele z rodziny GPT-4 oferują bardzo wysoką dokładność w analizie sentymentu, również w języku polskim. Kluczem jest jednak odpowiednie sformułowanie promptu, który instruuje model. Mimo wysokiej dokładności, modele mogą nadal mieć trudności z niuansami językowymi jak sarkazm czy ironia. System pozwala na łatwe przeglądanie wyników w Airtable i ewentualne manualne korekty lub dostosowanie promptu w przyszłości.

Tak, modele OpenAI GPT-4 doskonale radzą sobie z przetwarzaniem i analizą języka polskiego. Nie ma potrzeby stosowania dodatkowych narzędzi do tłumaczenia przed analizą.

Airtable oferuje bardzo elastyczne możliwości wizualizacji i analizy danych. Można tworzyć różne widoki (np. siatka, kalendarz, kanban, galeria), filtrować i sortować opinie według sentymentu, źródła, daty czy słów kluczowych. Wbudowane aplikacje (Airtable Apps) pozwalają tworzyć wykresy (np. kołowe, słupkowe) pokazujące rozkład sentymentu w czasie, najczęstsze tematy negatywnych opinii itp. Dane można również łatwo eksportować do innych narzędzi analitycznych.

Tak, to jedna z głównych zalet wykorzystania Make.com. Platforma ta posiada setki gotowych konektorów do popularnych systemów CRM (np. HubSpot, Salesforce, Pipedrive) i Helpdesk (np. Zendesk, Jira Service Management). Możemy skonfigurować scenariusze, które np. automatycznie tworzą zgłoszenie w systemie Helpdesk na podstawie negatywnej opinii lub aktualizują kartę klienta w CRM informacją o jego ostatniej opinii.

Koszt wdrożenia zależy od liczby źródeł do zintegrowania i złożoności wymaganej logiki reakcji. Koszty utrzymania obejmują subskrypcje Make.com i Airtable (oba oferują plany darmowe i płatne) oraz koszty API OpenAI, które są rozliczane na podstawie liczby przetworzonych tokenów (zazwyczaj bardzo konkurencyjne cenowo). Całość jest często bardziej opłacalna niż dedykowane platformy do monitoringu mediów lub koszt pracy manualnej.

Tak. Odpowiednio skonstruowany prompt dla modelu GPT-4 może nie tylko klasyfikować sentyment, ale również identyfikować i wyodrębniać kluczowe tematy, słowa kluczowe lub konkretne zgłaszane problemy (np. "jakość posiłku", "dostawa", "obsługa"). Te informacje mogą być zapisywane w osobnych polach w Airtable, co ułatwia filtrowanie, analizę i raportowanie konkretnych typów problemów.

Chcesz lepiej rozumieć swoich klientów
dzięki analizie sentymentu?

Jeśli chcesz zautomatyzować monitorowanie opinii, szybko reagować na feedback i wykorzystywać dane do rozwoju biznesu – skontaktuj się ze mną. Pomogę zaprojektować i wdrożyć system analizy sentymentu dopasowany do potrzeb Twojej firmy, wykorzystując potencjał Airtable, Make.com i AI.

Porozmawiajmy o Analizie Sentymentu