Hintergrund der Anforderungen
Produktteams sind oft damit konfrontiert:
- Große Anzahl von Benutzerkommentaren/Fragebogentexten
- Manuelles Sortieren ist zeit- und arbeitsaufwändig
- Schwierigkeiten bei der Quantifizierung emotionaler Tendenzen
Melder Textanalyseprogramm
- Intelligente Klassifizierung
Kosten oder Aufwand=CATEGORIZE(A2,"feedback type",{"功能建议","bug报告","体验抱怨"})Automatische Etikettierung mit einer Genauigkeit von 92% - Sentiment-Analyse
=SENTIMENT(A2)Formelausgabe:
- Positive/negative Bewertung (0-100)
- Stichwort Wolke
- Stimmungsschwankungskurve - Thematisches Clustering
Verwendung von offenen Fragen=THEMES(A2)Automatische Extraktion:
- Top 5 Themen mit hoher Frequenz
- assoziatives Netzwerk
- Bewertung der Dringlichkeit
Bedienungskompetenz
1) Zuerst verwenden=GEN(A2,"生成3个改进建议")AI-Einblicke gewinnen
2) Kombiniert mit Pivot-Tabellenstatistiken über den Prozentsatz jeder Klassifizierung
3) Vorbereitung auf negatives Feedback=IF(SENTIMENT(A2)<30,"紧急","常规")hierarchische Behandlung
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMelder: Add-in zum Hinzufügen von KI-Formeln und Dokumentverarbeitungsfunktionen zu Excel-TabellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Effizienz der Analyse von unstrukturiertem Nutzerfeedback verbessern?
