Analyser les retours clients et identifier les tendances

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

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].