🔍 研究分析

用户反馈分析

分类和分析客户反馈、评论和问卷回复

★★☆ 中级 25 min 2025年1月13日

概述

用户反馈来自多个渠道：客服工单、应用商店评论、问卷调查和社交媒体。Cowork 可以整合并分析这些反馈，提取出可执行的洞察。

适用场景

  • 分析应用商店用户评论，了解产品优缺点
  • 整理客服工单，找出常见问题
  • 处理 NPS 问卷结果，评估用户满意度
  • 综合多渠道反馈，制定产品改进计划

操作步骤

1

准备反馈数据

将各渠道的用户反馈数据收集到指定文件夹。

我在 ~/Feedback/ 文件夹有用户反馈数据：
    

  • app_reviews.csv（App Store 和 Play Store 评论）
    • 

  • support_tickets.txt（上个月的客服工单）
    • 

  • nps_survey.xlsx（NPS 问卷回复）
    •
2

执行反馈分析

让 Claude 对反馈进行全面分析。

请分析这些用户反馈：
    

  1. 按主题分类（Bug、功能需求、用户体验、性能）
    2. 

  2. 进行情感分析
    3. 

  3. 按出现频率找出前 10 个痛点
    4. 

  4. 找出需求最高的功能请求
    5. 

  5. 如有日期数据，追踪情感趋势变化
    6. 

  6. 生成 feedback_insights.md 包含改进建议
    7.
3

查看分析报告

Claude 会生成详细的分析报告，包含：

  • 情感概览（正面/中性/负面比例）
  • 主要痛点排名及出现次数
  • 功能需求列表及用户群体
  • 值得注意的用户原话
  • 优先级建议

确保反馈数据已脱敏，不包含用户个人身份信息（如姓名、邮箱、电话）。

如果反馈跨越较长时间段，可以要求 Claude 按月或按季度分析趋势变化，帮助发现问题改善或恶化的模式。

常见问题

Q: Claude 能分析多大规模的反馈数据？ A: Cowork 可以处理数百到数千条反馈记录。对于超大规模数据，建议先筛选最近时间段或最相关的内容。

Q: 支持哪些语言的反馈？ A: Claude 可以分析多种语言的反馈，包括中文、英文、日文等。混合语言的反馈也可以一起分析。

Q: 如何提高分析准确性？ A: 提供产品的功能模块说明或已知问题列表，可以帮助 Claude 更准确地分类反馈。