Разбор отзывов на товары по тональности со сводкой в чат

Сценарий каждые десять минут забирает свежие отзывы, определяет тон каждого, записывает их в таблицу и присылает в чат сводку: сколько хороших, плохих и нейтральных.

  • Плохой отзыв виден в тот же час
  • Каждый отзыв сохранён с тоном и товаром
  • Сводка показывает общую картину, а не отдельные крики
  • Работает пачками — большой поток отзывов не ломает разбор
Поставить себеScriptera

Как это работает

Чтобы данные из Microsoft SQL автоматически попадали в express, достаточно готового сценария — без выгрузок руками.

  1. Запуск: Запуск каждые 10 мин
  2. Затем: Установить домен WooCommerce
  3. Затем: Получить отзывы late
  4. Проверка: Обработать отзывы пакетами
  5. Затем: Анализировать тональность отзыва
  6. Проверка: Данные отзывов и ИИ Merge
  7. Затем: Объединить результаты
  8. Проверка: Проверить тип тональности
  9. Если да — Сохранить отзыв в Airtable
  10. Проверка: Сводка Merge с Workflow
  11. Затем: Тональности Summarize
  12. Затем: Отправить сводку в Slack

Настроить такую автоматизацию (Microsoft SQL + express) можно в Scriptera — без кода: опишите задачу, остальное сделают за вас.

Похожие сценарии