通过调查了解客户情绪通常颇具挑战性。受访者可能会在开放式文本字段中提供模糊或冗长的答案，这使得分析他们对您的产品或服务的真实感受变得困难。为了有效简化此流程，可以考虑利用Power Automate 的 AI 调查合成功能。此工具可帮助您将这些模糊的回复转换为清晰的情绪评分，从而增强您分析反馈的能力。以下是如何优化客户调查分析的分步指南。
第 1 部分：设置客户调查回复电子表格
使用 Power Automate 的第一步是创建一个结构化电子表格来捕获客户调查回复。根据调查的格式，有多种方法。通常，您需要以下列：
- 调查回复 ID：每个调查提交的标识符。
- 开放文本回复：受访者可以输入反馈的字段。
对于本指南，我们将使用以下列进行说明：
- 反馈编号
- 反馈（开放式文本回复）
- 情绪（记录结果）
您可以手动创建此 Excel 电子表格进行测试，也可以将 Microsoft Forms 与 Excel 同步以自动执行此过程，只需添加一个用于情绪的附加列即可。您的表单可能如下所示：
第 2 部分：利用 Power Automate 进行情绪分析
为了简化反馈分析，Power Automate 可以将冗长的回复压缩为简洁的情绪指标，从而更轻松地实现数据可视化和解读。以下是在 Power Automate 中设置工作流的方法：
步骤 1：Power Automate步骤 2：
步骤3：
步骤4：
步骤5：
步骤6：步骤7：
步骤8：
步骤9：
步骤10：
步骤11：
步骤12：
步骤13：
步骤14：
成功连接到您的 Excel 文件后，工作流程将为您提供客户调查的全面情绪分析，并将每个回复分类为“积极”、“消极”或“中立”。请注意，此过程可能需要一些时间。
探索其他分析选项
如果您渴望深入了解数据洞察，可以考虑将自定义 GPT 提示与 Power Automate 结合使用。这种方法可以让您构建更复杂的流程，涵盖多种响应，并将大量文本压缩为单个单词的情绪。但是，请确保您的 AI 提示设计清晰，能够引出直接的输出。
当您掌握这些高级功能时，熟悉 Power Automate 至关重要。
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