Nettoyer un backlog de retours produit avant de planifier la feuille de route
Préparer un grand backlog de retours pour la revue humaine sans faire passer un décompte de thèmes pour une feuille de route.
Corriger les données avant de les classer
Exportez chaque retour avec un identifiant stable, une date, une source, le segment du compte lorsque cela est autorisé et le texte original. Retirez les doublons, commentaires internes, coordonnées et anciens statuts qui biaiseraient le résultat.
Écrivez une taxonomie qui mène à une action réelle : défaut, capacité manquante, difficulté d’utilisation, intégration, prix ou éloge. La catégorie "autre" indique où votre taxonomie doit évoluer.
Tester sur un échantillon étiqueté
Demandez à des personnes produit et support d’étiqueter un petit échantillon séparément. Réglez les désaccords avant d’écrire l’instruction. Un modèle ne rend pas cohérente une politique de classification floue.
Mesurez l’accord par catégorie et lisez les faux positifs. Corrigez une confusion entre défaut et demande de fonctionnalité avant de traiter des milliers de lignes.
Renvoyez category, requested_outcome, affected_workflow, evidence_quote, confidence et needs_human_review.
Catégories autorisées : defect, missing_capability, usability, integration, pricing, praise, other.
Définissez needs_human_review sur true pour les sujets de sécurité, accessibilité, juridique ou spécifiques à un compte.Vérifier ce flux avant de l’étendre
- Entrée
- Exportez une source de retours avec identifiant stable, date, canal, texte original et seul contexte compte autorisé.
- Mise en place
- Classez un échantillon étiqueté dans une taxonomie liée à une action avant d’envoyer un lot JSONL.
- Résultat attendu
- Chaque résultat conserve une citation de preuve et un lien vers le retour original pour la revue produit.
- Arrêter si
- Arrêtez si un défaut devient une demande, si un sujet de sécurité ne va pas en revue ou si des doublons gonflent un thème.
- Étape suivante
- Utilisez les thèmes nettoyés pour préparer une discussion humaine de feuille de route, pas un ordre automatique.
Utiliser un lot pour un travail qui peut attendre
Batch Inference de DigitalOcean traite une collection de requêtes texte de façon asynchrone. C’est adapté à un nettoyage de backlog ou à un test de taxonomie, pas à l’écran d’un agent qui attend une réponse en direct. L’entrée est en JSONL et chaque requête doit avoir un identifiant unique.
Soumettez d’abord un lot représentatif. Rattachez le résultat aux identifiants source et laissez un responsable produit filtrer d’une catégorie au message original.
Transformer les comptes en ordre du jour
Les comptes montrent où regarder. Ils ne prouvent pas la valeur client. Ajoutez le segment, la gravité, la rétention, l’adéquation stratégique et le coût du contournement.
Publiez la version de la taxonomie et la date avec chaque rapport.