Kauplus saab igal kuul sadu arvustusi ja tagastusi, kuid need on laiali: WooCommerce’i arvustuste moodul, Google Business Profile, hinnangud Kaup24 ja Osta.ee turuplatsidel, Facebooki ja Instagrami kommentaarid ning tagastuse põhjus, mille kassapidaja sisestab vabateksti Directo tagastusdokumenti. Juht vaatab Kaup24 mõnda halvimat hinnangut, sest need mõjutavad müügijärjestust, süsteemseid probleeme aga, näiteks konkreetset mudelit, mille kõik tagastavad, sest see on väike, märgatakse alles pärast hooaega, kui kaup on juba uuesti sisse ostetud.
Toome arvustuste allikad ja tagastuse põhjused ühte voogu: WooCommerce’i arvustused API kaudu, Google’i profiil, Kaup24 ja Osta.ee hinnangud müüjaportaali ekspordi kaudu, Facebooki kommentaarid ning Directo tagastusdokumendid perioodilise ekspordi kaudu. Claude või ChatGPT API kaudu määrab igale kirjele teema (suurus, kvaliteet, tarne, lahknevus kirjeldusega, teenindus, hind), tuvastab meelestatuse ja seob selle konkreetse tootega Directo artikli koodi või WooCommerce’i tellimuse järgi. Tulemused kirjutatakse andmetabelisse, millest Power BI aruanne näitab teemade jaotust, kõige rohkem korduvate probleemidega tooteid ja muutust nädalast nädalasse. Igal esmaspäeval saavad juhid lühikokkuvõtte konkreetsete näidete ja linkidega algsetele kirjetele. Otsused sortimendi, kirjelduste või hankija kohta teevad inimesed, süsteem näitab ainult, kuhu vaadata. Mudel töötab Anthropicu API-s, Amazon Bedrockis EL-i regioonis või OpenAI platvormil ilma teie andmetel treenimata ning klientide nimed eemaldatakse enne analüüsi.