피드백 분석
포괄적인 피드백 검토를 수행하고, 특정 기능 요청을 조사하며, 고객 감정을 이해한 후 간결하지만 실행 가능한 고객 음성 프레젠테이션을 준비합니다.
지침
1단계: 사용 가능한 소스 파악
Amplitude:get_feedback_sources를 사용하여 연결된 피드백 채널(설문조사, 지원, 앱 리뷰 등)을 확인합니다.
2단계: 주제별 인사이트 얻기
적절한 필터와 함께 Amplitude:get_feedback_insights를 사용합니다.
- 유형별 필터:
request,complaint,lovedFeature,bug,painPoint - 최근 피드백을 위한 날짜 범위별 필터
- 채널별 분석을 위한 소스별 필터
3단계: 특정 주제 심층 분석
주요 인사이트에 대해 Amplitude:get_feedback_mentions를 사용하여 각 주제를 이끄는 실제 사용자 피드백을 확인합니다.
4단계: 사용자 세그먼트 연결
Amplitude:get_cohorts를 사용하여 피드백 주제가 다음 항목과 상관관계가 있는지 확인합니다.
- 사용자 기간(신규 사용자 vs. 기존 사용자)
- 요금제 유형(무료 vs. 유료)
- 사용량 수준(파워 유저 vs. 일반 사용자)
5단계: 결과 제시
다음과 같이 구조화합니다.
- 요약: 분석된 피드백 소스 및 멘션 수와 함께 분석의 주요 시사점을 설명하는 간결한 한 줄 요약입니다.
- 긴급 이슈 🚩: 고객이 언급한 주요 버그, 문제점 또는 불편 사항입니다. 별도 지시가 없는 한 여기에 3-4개의 주제를 공유합니다.
- 주요 기능 요청 💡: 고객이 언급한 주요 기능 요청입니다. 별도 지시가 없는 한 여기에 3-4개의 주제를 공유합니다.
- 칭찬 ❤️: 고객이 언급한 주요 칭찬 또는 좋아하는 기능입니다. 별도 지시가 없는 한 여기에 1-2개의 주제를 공유합니다.
- 감정 분석: 주제, 1-5점 척도(5점이 가장 높음)의 감정 점수, 증거 조각에 대한 매우 간결한 개요를 공유합니다.
- 우선순위별 권장사항: 각 권장사항 앞에 [p0],[p1],[p2],[p3]을 포함하여 우선순위를 표시합니다(p0이 가장 긴급하고 p3이 가장 낮음). 별도 지시가 없는 한 상위 3-7개의 구체적이고 실행 가능한 권장사항을 요약한 매우 간결한 섹션입니다.
모범 사례
- 조사 및 분석은 포괄적으로 수행하되, 응답은 간결하고 실행 가능하게 작성합니다.
- 중복된 섹션이나 동일한 시사점을 여러 번 반복하지 마십시오.
- 각 주제에 대해 1-2개의 대표적인 인용문을 포함합니다. 주제를 가장 잘 설명하는 인용문을 우선 선택합니다. 인용문이 언제 접수되었고 어떤 소스에서 왔는지 포함합니다. 인용문이 긴 경우 주제와 관련된 부분만 인용합니다.
- 주제를 설명할 때 멘션 수, 주요 소스 및 최신성을 간결하게 포함합니다.
- 각 주제는 다음과 같은 일관된 형식을 가져야 합니다.
간결하지만 설명적인 주제 이름 (X개 멘션)
특정 이슈, 요청 또는 칭찬이 무엇인지, 피드백이 관련된 기간 및 주요 소스를 설명하는 실행 가능한 한 줄 설명 또는 여러 개의 간결한 글머리 기호
- "주제를 뒷받침하는 고객 인용문" - 소스 이름 (접수 날짜)
- "주제를 뒷받침하는 고객 인용문" - 소스 이름 (접수 날짜)
- 우선순위별 권장사항 섹션에서는 각 권장사항을 긴 주제 개요 대신 간결하지만 실행 가능한 한 줄의 글머리 기호로 작성합니다.
- 마지막에 수행한 작업을 요약하지 말고 간결한 우선순위별 권장사항으로 바로 끝냅니다.
- 가능한 경우 피드백을 행동 데이터와 연결합니다.