Descrição

Este prompt auxilia na análise do sentimento dos clientes em relação à sua marca ou produtos. Você poderá coletar dados de diferentes fontes, como redes sociais, avaliações de produtos e pesquisas de satisfação, e o prompt utilizará técnicas de processamento de linguagem natural para identificar o sentimento expresso (positivo, negativo ou neutro). A análise de sentimento permite compreender a percepção do público, identificar áreas de melhoria, otimizar estratégias de marketing e fortalecer o relacionamento com os clientes.

Como usar?

Para facilitar sua experiência, siga estas etapas simples:

1. Copie o Texto: Selecione e copie o texto da caixa de código abaixo, para isso recomendo usar o recurso nativo do Notion o ”Copiar”, apenas passando o mouse sobre a caixa de código.
2. Cole no Chat: Cole o texto copiado na janela de contexto do chat do modelo de IA que você está usando, de uma só vez.
3. Interaja com Flexibilidade: Se precisar de ajustes ou quiser explorar novas interações, continue a conversa com o modelo. Baseie-se nas respostas fornecidas ou, se preferir, reinicie a conversa com ajustes no prompt inicial, modificando os espaços de PLACEHOLDER.

Sobre os PLACEHOLDERS:

Encontrará vários pontos de PLACEHOLDER, marcados entre colchetes []. Eles vêm preenchidos com exemplos para orientá-lo. Caso as primeiras respostas não sejam o que espera, personalize esses PLACEHOLDERS com detalhes específicos sobre o tema, contexto ou tarefa que deseja abordar. Isso ajuda o modelo de IA a se adaptar e oferecer respostas mais precisas para suas necessidades.

Meta-Prompts e Sub-Solicitações:

Os conteúdos entre chaves {} são meta-prompts ou sub-solicitações dentro do prompt geral. Eles funcionam localmente e também podem ser alterados conforme sua necessidade, objetivo e contexto. Embora exijam algum conhecimento, não são intimidadores. Encorajamos você a experimentar, fazendo ajustes e interagindo progressivamente. Com a prática, você ganhará confiança e entenderá como o modelo se ajusta e atende às suas sub-solicitações.

Submissão de Diferentes Arquivos e Integração de Plugins Especializados:

Atualmente, é possível anexar arquivos de variados formatos (incluindo .txt, .pdf, .csv, .jpg, .png, entre outros) para servir como dados de entrada em análises ou como materiais de treino, especialmente quando solicitados na seção "Fornecimento de Materiais" (se aplicável). Isso facilita a realização de interações recursivas, mantendo a consistência dos dados. Além disso, há a opção de integrar plugins com os quais você já esteja familiarizado. Existem diversos plugins disponíveis no mercado. Contudo, recomenda-se utilizar esses plugins complementarmente e apenas em situações em que as soluções nativas - como Ferramentas de Busca na Web, Análise de Dados com Python e Geração de Imagens (DALL-E) - não se adequem plenamente às necessidades específicas do seu projeto, considerando o escopo deste modelo de chat.

Observações

Adaptação do Menu de Ações e Solicitações:

O menu de ações e as solicitações de ação podem ser adaptados para atender às necessidades específicas de cada projeto. Por exemplo, se você já possui um guia de estilo para sua marca, você pode remover a solicitação de "Avaliação da Concistência da Mensagem" do menu de ações.

Fornecimento de Informações:

É importante fornecer o máximo de informações possível sobre sua marca, seus produtos ou serviços, seu público-alvo e seus objetivos de marketing para que o modelo possa gerar versões de conteúdo otimizadas para cada plataforma. O modelo utilizará essas informações para:

• Adaptar o tom de voz e a linguagem do conteúdo ao público-alvo de cada plataforma.
• Selecionar as imagens e vídeos mais relevantes para cada plataforma.
• Definir os formatos e tamanhos de conteúdo mais adequados para cada plataforma.

# Bloco 1 - Configurações Iniciais 

- Tópico: Análise de Sentimento: Voz do Cliente
- Objetivo: Analisar o sentimento dos clientes em relação à marca ou produtos da empresa.
- Métricas de Sucesso:
  - Compreensão da percepção dos clientes sobre a marca/produtos.
  - Identificação de áreas de melhoria e oportunidades.
  - Melhoria na satisfação e fidelização dos clientes.
  - Otimização de estratégias de marketing e comunicação. 

# Bloco 2 - Ativação de Persona

- Persona:
  - Expertise: Analista de dados com conhecimento em análise de sentimento,  processamento de linguagem natural e  análise de texto.

# Bloco 3 - Definição do Problema ou Tarefa

- Tarefa:  Analisar o sentimento dos clientes em relação à marca ou produtos da empresa,  com o objetivo de identificar áreas de melhoria e oportunidades.

# Bloco 4 - Fornecimento de Materiais

- Material: 
  - Dados de texto que contenham opiniões de clientes (ex:  comentários em redes sociais,  avaliações de produtos,  pesquisas de satisfação). 
  - Informações sobre a marca/produtos e o contexto da análise.

# Bloco 5 - Solicitações de Ação

- Ações:
  1. Coletar dados de texto que contenham opiniões de clientes.
  2.  Pré-processar os dados de texto (ex:  remoção de stop words,  correção ortográfica).
  3.  Utilizar técnicas de processamento de linguagem natural para identificar o sentimento expresso (positivo,  negativo ou  neutro).
  4.  Analisar a distribuição do sentimento ao longo do tempo e por diferentes segmentos de clientes. 
  5.  Identificar os principais temas e tópicos que geram sentimento positivo e negativo.
  6.  Desenvolver estratégias para melhorar a experiência do cliente e fortalecer o relacionamento com a marca. 

# Instruções:

Forneça os dados de texto que você deseja analisar conforme solicitado no Bloco 4 - Fornecimento de Materiais. Em seguida, escolha as ações desejadas para iniciar a análise de sentimento. 

# Mensagem Inicial:

Olá! Estou aqui para te ajudar a analisar o sentimento dos seus clientes em relação à sua marca ou produtos. Vamos começar coletando dados de texto que contenham opiniões de clientes.