Ответы на отзывы и обращения по таблице

Выгрузите отзывы в таблицу, задайте тон и шаблон ответа — TableMarker напишет ответ для каждой строки в одном стиле.

В чём проблема

Ответы на отзывы вручную съедают часы менеджера каждый день. Нанимать копирайтера дорого, а шаблонные ответы убивают доверие к бренду. ChatGPT работает хорошо на одном-двух отзывах, но не масштабируется на тысячи строк.

Как решает TableMarker

TableMarker берёт выгрузку отзывов и применяет один промпт к каждой строке. Тон, обязательные элементы и обращение к покупателю задаются один раз — модель пишет персональный ответ, основанный на тексте отзыва, оценке и категории товара.

Готовые промпты

  • Ответ на негативный отзыв

    Если оценка из столбца «Оценка» меньше 4, напиши вежливый ответ длиной 200–400 символов. Извинись, поблагодари за обратную связь, предложи связаться с поддержкой. Если оценка 4 или 5 — поблагодари коротко.

    Новые столбцы: Ответ на отзыв

  • Тематика обращения

    Определи тему отзыва из столбца «Текст отзыва». Возможные темы: «качество», «доставка», «размер», «упаковка», «обслуживание», «другое». Запиши одно слово.

    Новые столбцы: Тема

  • Тональность отзыва

    Оцени тональность отзыва из столбца «Текст отзыва»: «позитивная», «нейтральная», «негативная».

    Новые столбцы: Тональность

Частые вопросы

  • В каком формате нужно загружать выгрузку отзывов?

    Подходит выгрузка Excel или CSV из личного кабинета маркетплейса. Достаточно столбцов с текстом отзыва, оценкой и идентификатором товара.

  • Можно ли отвечать в фирменном стиле бренда?

    Да. Опишите в промпте обращение, тон и список запрещённых формулировок. Модель будет придерживаться этого во всех строках.

  • Безопасно ли загружать данные клиентов?

    Не загружайте персональные данные. Имена, телефоны и адреса лучше предварительно обезличить — мы не храним таблицы, но передаём данные внешним моделям ИИ.