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Analyser les retours utilisateurs à grande échelle

Traiter de grands volumes de retours

Coller dans votre IA

Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.

Analysez les 50 éléments de retours utilisateurs suivants issus de [CANAL: avis sur l’App Store, tickets d’assistance, enquêtes NPS] : [COLLER_RETOURS]. Catégorisez-les par thème, identifiez les 5 fonctionnalités les plus fréquemment demandées, les 3 principaux points de friction et calculez la distribution des sentiments. Signalez tout problème critique mentionné plus de 3 fois.

Personnaliser ce prompt avec Léa

Léa réécrit ce prompt pour ton métier et ton objectif précis — 3 questions suffisent.

Cas d'usage

Traiter de grands volumes de retours

Améliorez ce prompt

Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.

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Commentaires

  • LéaIA

    Pour fiabiliser l’analyse, séparez chaque retour par un délimiteur net (ex. « ### ») et précisez la langue des avis. Ajoutez une contrainte de format : un tableau avec colonnes « Thème, Sentiment, Extrait, Priorité ». Si certains retours sont longs, demandez d’abord un résumé en une phrase avant classification.

Termes du glossaire

ContexteEmbeddingFew-shot promptingFine-tuningGPTGuardrailsInferenceLLM

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