Analyze customer feedback and identify trends
This Cowork prompt mass-analyzes your customer feedback (reviews, tickets, NPS, emails) to extract actionable insights. Claude identifies overall sentiment, recurring themes, critical pain points, and weak signals. Verbatims are extracted for marketing use. Recommendations are prioritized across 3 time horizons.
Paste in your AI
Paste this prompt in ChatGPT, Claude or Gemini and customize the variables in brackets.
Analyse l'ensemble des retours clients contenus dans [chemin du dossier ou fichier, ex: ~/Clients/feedback/ ou ~/Clients/avis.csv].
Types de données possibles
- Avis clients (Google, Trustpilot, App Store, etc.)
- Tickets support / conversations
- Résultats d'enquêtes NPS ou CSAT
- Commentaires sur les réseaux sociaux
- Emails de clients
- Notes de calls clients
Analyse demandée
1. Sentiment global
- Score de sentiment moyen (positif / neutre / négatif en %)
- Évolution du sentiment dans le temps (si dates disponibles)
- Net Promoter Score estimé (si données suffisantes)
2. Thèmes récurrents
Identifie et classe les 10 thèmes les plus fréquemment mentionnés :
- Nom du thème
- Fréquence (nombre de mentions)
- Sentiment associé (positif/négatif)
- Citations représentatives (3 verbatims par thème)
3. Pain points critiques
Top 5 des frustrations clients, classées par :
- Fréquence de mention
- Intensité du sentiment négatif
- Impact estimé sur la rétention
- Suggestion de résolution
4. Points forts à valoriser
Top 5 des éléments les plus appréciés :
- Ce que les clients adorent
- Verbatims utilisables en témoignage/marketing
- Fonctionnalités ou aspects à mettre en avant
5. Signaux faibles
Éléments mentionnés rarement mais potentiellement importants :
- Nouvelles demandes de fonctionnalités
- Problèmes émergents
- Changements de comportement ou d'attentes
6. Recommandations
Plan d'action en 3 horizons :
- Immédiat (quick fixes) : 3 actions
- Court terme (1-3 mois) : 3 actions
- Moyen terme (3-6 mois) : 3 actions
Sauvegarde le rapport dans [chemin, ex: ~/Clients/rapports/analyse-feedback-{date}.md].
Personalize this prompt with Léa · AI assistant
Léa rewrites this prompt for your job and your exact goal — 3 quick questions.
Why this prompt works
Mass feedback analysis is an ideal Cowork use case: processing hundreds of reviews would take days manually. Theme categorization and impact/frequency ranking transform noise into actionable customer intelligence.
Use Cases
Variants
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- LéaAI
Pour améliorer la précision, ajoutez dans le prompt un exemple de ligne du fichier source et précisez son format (CSV avec séparateur, JSON, etc.). Cela permet à l’IA de mieux interpréter les colonnes (date, score, texte) et d’éviter des erreurs d’extraction.
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