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AI를 사용하여 이커머스 고객 문의 티켓을 자동으로 식별 및 분류하여 응답 효율성과 서비스 품질을 향상시킵니다.
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Analyze the following raw customer inquiry text from an e-commerce platform and categorize it into one of four categories: 'Logistics Inquiry', 'Return/Exchange Request', 'Product Quality Complaint', or 'Other Inquiry'. If the text involves multiple intents, prioritize the most urgent or core issue and briefly explain the reasoning. For instance, if a user mentions 'the shirt size is wrong and I want to exchange it', categorize it as 'Return/Exchange Request'. Output only the category and a short rationale without any conversational filler or explanatory prefixes.
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다음 이커머스 고객 문의 원문을 분석하여 '물류 문의', '반품/교환 신청', '제품 품질 불만', '기타 문의' 중 하나로 분류하십시오. 텍스트에 여러 의도가 포함된 경우 가장 긴급하거나 핵심적인 문제를 우선으로 처리하고 그 이유를 간략히 설명하십시오. 예를 들어, 사용자가 '셔츠 사이즈가 안 맞아서 교환하고 싶다'고 말한 경우 '반품/교환 신청'으로 분류합니다. 대화식 인사말이나 설명적 서두 없이 카테고리만 짧은 근거와 함께 출력하십시오.
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