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ECチケット分類
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自然言語処理を活用し、EC顧客チケットの意図と優先度を分析し、自動ルーティングを実現。応答効率と顧客満足度の向上に寄与します。
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Analyze the provided e-commerce customer ticket text to identify its core intent, such as logistics inquiry, return or exchange request, product quality complaint, or price consultation. Classify the ticket into the corresponding customer service queue based on predefined business rules. Simultaneously, assess the urgency of the ticket; if it involves safety complaints or significant public opinion risks, mark it as high priority and recommend immediate manual intervention. For routine inquiries, extract key entities (e.g., order number, product SKU, problem description) and generate a concise summary to help customer service agents quickly understand the context. The final output should include the classification label, priority level, list of key entities, and a summary of no more than 50 words, ensuring accuracy and facilitating subsequent processing.
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提供されたEC顧客チケットのテキストを分析し、物流問い合わせ、返品・交換リクエスト、製品品質の苦情、価格相談などの核心意図を特定してください。事前に定義されたビジネスルールに基づき、対応するカスタマーサービスキューにチケットを分類してください。同時に、チケットの緊急性を評価し、安全に関する苦情や重大な世論リスクが含まれる場合は、高優先度としてマークし、即時の手動介入を推奨してください。通常の問い合わせについては、主要なエンティティ（注文番号、商品SKU、問題の説明など）を抽出し、カスタマーサービス担当者が文脈を迅速に理解できるよう簡潔な要約を生成してください。最終的な出力には、分類ラベル、優先度レベル、主要エンティティのリスト、および50語以内の要約を含め、正確性を確保し、後の処理を容易にしてください。
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