Ассистент службы поддержки электронной коммерции

Дом

Список AI-промптов

Автоответ службы поддержки E-commerce

${:__('collect %s',Автоответ службы поддержки E-commerce)}$

Генерируйте профессиональные, эмпатичные и точные ответы службы поддержки на основе базы знаний о продукте, чтобы улучшить скорость ответа и удовлетворенность.

Содержание промпта

Копировать

Act as a senior e-commerce customer service expert. Based on the provided product knowledge base and user inquiry, generate a professional, friendly, and accurate response. The reply should directly address the user's issue, avoid complex jargon, maintain a natural and fluent tone, and include necessary after-sales guarantee information to ensure the user feels valued and served professionally.

Копировать

Действуйте как старший эксперт по обслуживанию клиентов в сфере электронной коммерции. На основе предоставленной базы знаний о продукте и запроса пользователя сгенерируйте профессиональный, дружелюбный и точный ответ. Ответ должен напрямую решать проблему пользователя, избегать сложного жаргона, сохранять естественный и плавный тон, а также включать необходимую информацию о послепродажной гарантии, чтобы убедиться, что пользователь чувствует себя ценным и получает профессиональное обслуживание.

Копировать

Поделиться Нажмите, чтобы скопировать ссылку

Комментарии (1)

0/300

Представлять на рассмотрение

WillieJones

31 августа 2026 г., 19:26:33 GMT+03:00

このプロンプトはECカスタマーサービスの自動返信に最適ですね。専門的な知識ベースとユーザーの問い合わせを組み合わせることで、プロフェッショナルで親しみやすい返信を生成できるのが良いです。特に、複雑な用語を避け、アフターサービスの保証情報を自然に含めるよう指示されているのが実用的で、実際の運用でも使いやすそうです。

Рекомендация

Классификация тикетов поддержки

Analyze the following customer message received by e-commerce support, determine its business category based on semantics such as return/exchange inquiry, logistics query, product quality complaint, or account issue, and output the corresponding category label along with a brief handling suggestion, ensuring accurate classification that aligns with customer service standards.

Классификатор тикетов E-commerce

Analyze the following customer service message from an e-commerce platform and determine its business category. The possible categories are: Logistics Inquiry, Return/Exchange Request, Product Quality Complaint, Price Dispute, Account Issue, and Other. Output only the category name without any explanation. The customer message is: 'The package I received three days ago shows as delivered, but I have not received any physical item. The logistics information is stuck at the transit center. Please verify this and expedite a reshipment or refund.'

Классификатор тикетов E-com

Классификация Тикетов

Act as a data analysis assistant for an e-commerce customer service system. Read the current list of pending customer inquiry tickets, automatically categorize them into four major categories based on the nature of the issue: logistics inquiry, product quality, return/exchange application, or complaint/suggestion. Extract key entities such as order numbers, product SKUs, and user sentiment tendencies, and finally output structured classification results for subsequent manual review or automatic routing.

Классификатор тикетов EC

Act as an intelligent customer service assistant for an e-commerce platform. Receive the raw text of a user's inquiry, analyze its core intent and urgency, and categorize it into one of four types: pre-sales consultation, after-sales rights protection, logistics inquiry, or complaint/suggestion. Extract key entities such as order numbers, product names, and problem descriptions. Finally, output a structured classification result and handling suggestions, ensuring the response is accurate and complies with corporate customer service standards.

Классификатор тикетов E-commerce

Please analyze the following e-commerce customer service ticket content and classify it into one of four categories: 'Logistics Inquiry', 'Return/Exchange Request', 'Product Quality Complaint', or 'Other Inquiry' based on predefined business rules. If the ticket involves multiple issues, prioritize the most urgent or core issue category. Ensure the classification result is accurate and aligns with actual business scenarios to enable the customer service team to respond quickly.