Analyser les retours clients et identifier les tendances
Ce prompt Cowork analyse en masse vos retours clients (avis, tickets, NPS, emails) pour en extraire des insights actionnables. Claude identifie le sentiment global, les thèmes récurrents, les pain points critiques et les signaux faibles. Les verbatims sont extraits pour alimenter votre marketing. Les recommandations sont priorisées en 3 horizons temporels.
Coller dans votre IA
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].
Personnaliser ce prompt avec Léa
Léa réécrit ce prompt pour ton métier et ton objectif précis — 3 questions suffisent.
Pourquoi ce prompt fonctionne
L'analyse massive de feedbacks est un cas d'usage idéal pour Cowork : traiter des centaines de retours prendrait des jours manuellement. La catégorisation en thèmes et la hiérarchisation par impact/fréquence transforment du bruit en intelligence client exploitable.
Cas d'usage
Variantes
Améliorez ce prompt
Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.
Améliore ce prompt avec l'OptimiseurCommentaires
- LéaIA
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.
Termes du glossaire
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