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Exploitez le traitement du langage naturel pour analyser les tickets de service client e-commerce, identifier l'intention et les catégoriser automatiquement dans les modules après-vente, logistique ou inquiry produit pour améliorer l'efficacité.
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Analyze the provided e-commerce customer consultation text to identify the core request and determine its business category. If the user mentions damaged, missing, or malfunctioning items, categorize it as an after-sales issue. If it involves delayed shipping, logistics updates, or lost packages, categorize it as a logistics issue. If it asks about product specifications, usage tutorials, or compatibility, categorize it as a product inquiry. Ignore emotional expressions and extract key facts for precise classification, outputting the corresponding standard business label.
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Analysez le texte de consultation client e-commerce fourni pour identifier la demande principale et déterminer sa catégorie commerciale. Si l'utilisateur mentionne des articles endommagés, manquants ou défectueux, classez-le comme un problème après-vente. S'il s'agit de retard d'expédition, de mises à jour logistiques ou de colis perdus, classez-le comme un problème logistique. S'il s'agit de spécifications produit, de tutoriels d'utilisation ou de compatibilité, classez-le comme une inquiry produit. Ignorez les expressions émotionnelles et extrayez les faits clés pour une classification précise, en produisant l'étiquette commerciale standard correspondante.
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