कस्टमर सर्विस की चैट लॉग्स का ढेर लग जाता है—जानना होता है कि यूज़र असल में किस बात पर गाली दे रहा है, किसकी तारीफ़ कर रहा है, और किस स्टेप पर अटक रहा है। इंसान से मैन्युअली छानना सच में इतना थका देता है कि आदमी अपना ही वजूद शक में डाल दे। मेरा आलसी तरीका ये है: “संवाद विश्लेषण” को कुछ छोटे-छोटे कामों में तोड़ दो, थोड़ा KISS रखो, ChatGPT, Claude, Gemini में काम बाँट दो, और आखिर में Midjourney से नतीजों को देखने लायक बना दो।
पहले बातचीत को विषयों के हिसाब से अलग करो, तभी विश्लेषण बढ़ते-बढ़ते गड़बड़ नहीं होगा
सब कुछ एक साथ मॉडल में मत ठूंसो—अक्सर “बहुत सही लेकिन बेकार” किस्म के सार निकलते हैं। मल्टी-कन्वर्सेशन/मल्टी-टॉपिक वाली सोच अपनाओ: रिकॉर्ड्स को ऑर्डर, रिफंड, लॉगिन, इनवॉइस जैसे विषयों के हिसाब से समूह में बाँटो; फिर सबसे बुनियादी सफाई करो—फोन नंबर, पता, ऑर्डर नंबर जैसी संवेदनशील जानकारी हटा दो; प्राइवेसी के मामले में किस्मत पर दाँव मत लगाओ।
ChatGPT मानकीकृत टैग और KPI की परिभाषा के लिए उपयुक्त है
मैं ChatGPT से एक जैसे फ़ील्ड्स आउटपुट करवाता हूँ: इंटेंट, भावना/मूड, समाधान हुआ या नहीं, समय/रुकावट वाले बिंदु, सुझाए गए एक्शन। इसकी ताकत ये है कि “फॉर्मैट के हिसाब से असाइनमेंट जमा करना” बहुत स्थिर रहता है—क्वालिटी चेक शीट और डैशबोर्ड के मेट्रिक्स-डिफिनिशन के लिए बढ़िया।
Claude लंबी बातचीत बेहतर पढ़ता है—रूट कॉज़ निकालने के लिए ठीक
जब 30 राउंड तक खिंचने वाली पेचीदा समस्या हो, Claude पढ़ने में ज़्यादा स्मूद लगता है; वह यूज़र की असली माँग, ट्रिगर पॉइंट, और स्क्रिप्ट/बोलचाल की समस्या साफ़ करके बता देता है। एक बात कहूँ: कभी-कभी वह मैनेजर से भी ज़्यादा मैनेजर जैसा लगता है।
