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自然言語処理を活用し、ECプラットフォーム上のユーザー提出後の販売問い合わせや苦情チケットを意味的に分析します。物流の遅延、商品の破損、返金紛争などの問題タイプを自動的に特定し、主要なエンティティを抽出し、その後の手動介入や自動化されたワークフローのための構造化データを提供し、カスタマーサービスの対応効率とユーザー満足度を向上させます。
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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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以下のECアフターセールスチケットテキストを分析し、物流問題、製品品質の問題、アフターセールスサービスの態度、または返金紛争など、問題のカテゴリを特定してください。注文番号、商品名、ユーザーの要望、感情の傾向などの主要なエンティティを抽出してください。最後に、カスタマーサービスチームが迅速に対応できるよう、構造化された分類結果と推奨される処理優先度を出力してください。
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