Analizzatore di Feedback dei Clienti
L'Analizzatore di Feedback dei Clienti prende un gruppo di recensioni, risposte ai sondaggi, commenti ai ticket o verbatim NPS e produce un'analisi strutturata con temi ricorrenti, distribuzione del sentiment, raccomandazioni di miglioramento prioritizzate e citazioni dirette come evidenza. Trasforma un cumulo di dati qualitativi in intelligence operativa su prodotto e servizio.
Product manager che analizzano richieste di funzionalità, responsabili del supporto che preparano le review trimestrali, team di customer success che compilano report voice-of-customer e fondatori che cercano di capire perché gli utenti abbandonano usano questo template. Gestisce feedback da qualsiasi fonte: recensioni su app store, recensioni su G2 o Capterra, sondaggi NPS, commenti CSAT, feedback ai ticket, menzioni sui social media o trascrizioni di interviste.
Il prompt funziona perché applica un framework di analisi sistematico invece di leggere i feedback uno alla volta cercando di individuare pattern a occhio. Categorizza per tema, assegna un punteggio al sentiment, distingue tra lamentele frequenti e lamentele ad alto impatto (che spesso sono diverse), e produce una lista di azioni prioritizzate su cui i team di prodotto e supporto possono agire direttamente. L'inclusione di citazioni esatte dei clienti rende l'output credibile per gli stakeholder che hanno bisogno di evidenze, non solo di riassunti.
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The Prompt
Analizza i seguenti feedback dei clienti e produci un report strutturato di insight: **Prodotto/Servizio**: [NOME DEL TUO PRODOTTO O SERVIZIO] **Fonte dei Feedback**: [DA DOVE PROVENGONO QUESTI FEEDBACK, es. "Recensioni App Store (ultimi 90 giorni)", "Sondaggi CSAT post-supporto", "Verbatim NPS detractor Q1 2026", "Recensioni G2"] **Totale elementi di feedback**: [NUMERO APPROSSIMATIVO, es. "47 recensioni"] **Dati dei Feedback**: ``` [INCOLLA QUI I DATI DEI FEEDBACK. Includi quanti più elementi possibile. Ogni elemento dovrebbe idealmente includere: - Il testo del feedback - Un voto o punteggio se disponibile (es. 1-5 stelle, NPS 0-10) - Data (se disponibile) - Segmento del cliente (se noto, es. "Enterprise", "Piano gratuito", "Nuovo utente") Esempio di formato: --- Voto: 2/5 | Segmento: Piano Pro | Data: 2026-03-15 "Il prodotto in generale mi piace, ma la funzione di esportazione non funziona la metà delle volte. L'ho segnalato due volte e ho ricevuto risposte generiche. Comincio a guardare le alternative." --- Voto: 5/5 | Segmento: Piano gratuito | Data: 2026-03-12 "Esattamente quello di cui avevo bisogno. Semplice, veloce, fa il suo lavoro. L'unica cosa che manca è la modalità scura."] ``` **Focus dell'analisi** (opzionale): [QUALSIASI AREA SPECIFICA SU CUI VUOI UN'ANALISI PIÙ APPROFONDITA, es. "Abbiamo appena ridisegnato il flusso di onboarding, concentrati sui feedback relativi all'onboarding", "Stiamo perdendo clienti enterprise, concentrati sui pain point specifici delle enterprise"] Produci quanto segue: ### 1. Sintesi Esecutiva 3-5 frasi: trend generale del sentiment, il singolo punto chiave più importante, e l'azione più urgente. ### 2. Distribuzione del Sentiment Suddividi i feedback per sentiment: - Positivo (che percentuale, cosa elogiano di più) - Misto (che percentuale, cosa apprezzano vs. cosa criticano) - Negativo (che percentuale, principali fattori di insoddisfazione) ### 3. Analisi dei Temi Identifica i primi 5-8 temi ricorrenti. Per ogni tema: - **Nome del tema**: [Etichetta chiara e specifica] - **Frequenza**: Quanti elementi di feedback menzionano questo tema - **Sentiment**: Questo tema è prevalentemente positivo, negativo o misto? - **Citazioni rappresentative**: 2-3 citazioni dirette che catturano questo tema - **Segnale di tendenza**: Questo tema è in crescita, stabile o in calo (se le date sono disponibili)? ### 4. Matrice delle Priorità Classifica i problemi combinando frequenza (quanti clienti lo menzionano) e gravità (quanto incide sulla soddisfazione o sulla fidelizzazione): | Problema | Frequenza | Gravità | Priorità | Azione Consigliata | ### 5. Segnali Positivi Cosa i clienti apprezzano e cosa dovresti proteggere, rafforzare o usare nel marketing. Includi elogi citabili organizzati per tema. ### 6. Segnali di Rischio Pattern nei feedback che indicano rischio di abbandono: menzioni di concorrenti, frasi come "sto guardando le alternative", sentiment in calo da clienti precedentemente soddisfatti, o reclami irrisolti che si accumulano. ### 7. Azioni Consigliate Una lista prioritizzata di 5-7 azioni specifiche, ciascuna con: - Cosa fare - Quale team ne è responsabile (prodotto, supporto, engineering, marketing) - Impatto atteso sulla soddisfazione del cliente - Evidenza a supporto (conteggio citazioni ed esempi rappresentativi)
Usage Tips
- Includi almeno 20 elementi di feedback: L'analisi dei pattern richiede volume. Meno di 20 elementi produce temi inaffidabili. Punta a 50 o più per insight significativi.
- Mantieni voti e metadati allegati: Una recensione da 2 stelle che dice "l'esportazione non funziona" ha un peso diverso da una da 4 stelle che dice la stessa cosa. Voti e segmenti dei clienti aggiungono un contesto cruciale.
- Usa la matrice delle priorità nelle riunioni di prodotto: La matrice frequenza-vs-gravità offre ai team di prodotto un framework basato sui dati per le decisioni di roadmap, invece di affidarsi a chi parla più forte.
- Esegui mensilmente per rilevare le tendenze: Una singola analisi è un'istantanea. L'analisi mensile rivela se i problemi stanno migliorando o peggiorando, il che è spesso più operativo dei problemi stessi.
- Passa i segnali positivi al marketing: La sezione "Segnali Positivi" contiene linguaggio autentico dei clienti che funziona meglio come copy pubblicitario e testimonial di qualsiasi testo inventato da un copywriter.
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