تحلیل احساسات مشتری در اکسل با هوش مصنوعی؛ ۰ تا ۱۰۰ عملی

خلاصه

با کمک اکسل کوپایلوت می‌توانید در چند دقیقه نظرات مشتریان را بخوانید، احساسشان را بسنجید و دسته‌بندی کنید تا تصمیم‌تان سریع و دقیق شود.

چرا تحلیل احساسات مهم است؟

متن‌های مشتری نشان می‌دهد کدام بخش کسب‌وکار رضایت‌بخش است و کدام قسمت نیاز به اصلاح دارد.

مزیت‌های کلیدی

• شتاب: دیگر لازم نیست هزاران نظر را دستی بخوانید.
• دقت: هوش مصنوعی مغفول‌مانده‌ها را هم می‌بیند.
• اقدام: گروه‌بندی شکایت‌ها برای برنامه بهبود فراهم است.

آماده‌سازی فایل برای Copilot

فقط کافی‌ست فایل اکسل را در OneDrive یا SharePoint ذخیره کنید؛ سپس تب Home > Copilot را باز کنید.

ساختار داده مناسب

اجرا تحلیل احساسات با Copilot

در کادر Copilot بنویسید: «احساس هر نظر را مثبت، منفی یا خنثی مشخص کن»؛ در چند ثانیه ستون جدید می‌سازد.

دستورهای پرکاربرد

• «نظرات منفی مربوط به ارسال را پیدا کن»
• «موضوعات تکراری را دسته‌بندی و تیتر کن»

استفاده از پایتون برای پیشرفت

در سلول تایپ کنید =py و بعد کدهای آماده wordcloud یا heatmap را بگذارید تا تصویر گرافیکی از کلمات پرتکرار بسازید.

نمونه کوتاه ساخت wordcloud

import pandas, matplotlib.pyplot as plt, wordcloud
 txt = data['نظر']
 w = wordcloud.WordCloud(font_path='IRANSans.ttf')
 w.generate(' '.join(txt))
 plt.imshow(w)

نمایش نتایج با نمودار

Insert > PivotChart بزنید؛ درگ‌انداز کنید احساس را در محور ریشه و تعداد نظرات را در مقادیر؛ در یک نگاه سهم رضایت مشخص می‌شود.

کاربرد واقعی در کسب‌وکار

اگر ۳۰٪ شکایت‌ها به «زمان ارسال» اشاره دارد، تیم لجستیک هدف‌گیری شود؛ اگر کیفیت ستوده می‌شود، در بازاریابی برجسته شود.

چک‌لیست اقدام سریع

• فیلتر نظرات منفی ۲ ستاره
• خروجی پیوست گزارش هفتگی مدیر
• تخصیص بودجه به بخش‌های پرنقیص

نکته پایانی

هر روز نظرات جدید را در همان فایل الصاق کنید؛ Copilot خودش تحلیل را به‌روز می‌کند و هیچ نظری بی‌پاسخ نمی‌ماند.