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Aproveche el procesamiento del lenguaje natural para analizar semánticamente los tickets de consultas y quejas posteriores a la venta enviados por usuarios en plataformas de comercio electrónico. Identifique automáticamente tipos de problemas como retrasos logísticos, daños en productos o disputas de reembolso, extraiga entidades clave y proporcione datos estructurados para intervenciones manuales o flujos de trabajo automatizados posteriores, mejorando así la eficiencia de respuesta del servicio al cliente y la satisfacción del usuario.
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Analyze the following e-commerce after-sales ticket text to identify its problem category, including logistics issues, product quality issues, after-sales service attitude, or refund disputes. Extract key entities such as order numbers, product names, user requests, and sentiment tendencies. Finally, output a structured classification result and suggested handling priority to enable the customer service team to respond quickly.
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Analice el siguiente texto de ticket de servicio postventa de comercio electrónico para identificar su categoría de problema, incluidos problemas logísticos, problemas de calidad del producto, actitud del servicio postventa o disputas de reembolso. Extraiga entidades clave como números de pedido, nombres de productos, solicitudes de usuarios y tendencias de sentimiento. Finalmente, emita un resultado de clasificación estructurado y una prioridad de manejo sugerida para permitir que el equipo de servicio al cliente responda rápidamente.
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