分析反饋
執行全面的反饋審查、調查特定的功能請求、了解客戶心聲，然後準備簡潔但可操作的客戶意見簡報。
操作說明
步驟 1：了解可用來源
使用 Amplitude:get_feedback_sources 查看已連接的反饋渠道（調查、客服、應用程式評論等）。
步驟 2：取得主題式洞察
使用 Amplitude:get_feedback_insights 並搭配適當的篩選條件：
- 依類型篩選：
request、complaint、lovedFeature、bug、painPoint - 依日期範圍篩選，取得近期反饋
- 依來源篩選，取得特定渠道的分析
步驟 3：深入了解特定主題
針對主要的洞察結果，使用 Amplitude:get_feedback_mentions 查看驅動每個主題的實際用戶反饋。
步驟 4：連結用戶群體
使用 Amplitude:get_cohorts 了解反饋主題是否與以下因素相關：
- 用戶使用時間（新用戶 vs. 老用戶）
- 方案類型（免費 vs. 付費）
- 使用頻率（重度用戶 vs. 輕度用戶）
步驟 5：呈現發現結果
結構如下：
- 摘要：簡潔的一句話說明分析的反饋來源數量、提及次數，以及分析的主要結論。
- 緊急問題 🚩：客戶指出的主要錯誤、問題或痛點。除非另有提示，否則分享 3-4 個主題。
- 熱門功能請求 💡：客戶指出的主要功能請求。除非另有提示，否則分享 3-4 個主題。
- 讚美 ❤️：客戶指出的主要讚美或喜愛的功能。除非另有提示，否則分享 1-2 個主題。
- 情感分析：非常簡潔地概述主題、情感評分（1-5 分，5 分最高），以及佐證片段。
- 優先級建議：非常簡潔的章節，總結前 3-7 個具體可行的建議（除非另有提示），以便後續跟進。在每個標題前加上 [p0]、[p1]、[p2]、[p3] 以標示優先級，p0 為最緊急，p3 為最低。
最佳實踐
- 在調查和分析時要全面，但在回覆時要簡潔且可操作。
- 不要重複相同的章節或相同的結論。
- 每個主題包含 1-2 句代表性引言。優先選擇最能說明主題的最佳引言。註明收到時間和來源。如果引言很長，只引用與主題相關的部分。
- 在描述主題時，簡潔地包含提及次數、主要來源和時效性。
- 每個主題應採用統一的格式，例如：
簡潔但具描述性的主題名稱（X 次提及）
可操作的一行說明或多個簡潔的要點，說明具體的議題、請求或讚美是什麼，反饋相關的時間段，以及反饋的主要來源
- "支持該主題的客戶引言" - 來源名稱（收到日期）
- "支持該主題的客戶引言" - 來源名稱（收到日期）
- 在優先級建議章節中，每個建議應只是一個簡潔但可操作的要點，而不是冗長的主題概述。
- 不要在最後總結你做了什麼，在簡潔的優先級建議之後直接結束。
- 在可能的情況下，將反饋與行為數據連結起來。