Recenzije kupaca najlakše je obraditi tako da ih numerirate, zalijepite AI-ju i zatražite teme s brojevima recenzija uz svaku temu. Tada svaki zaključak možete provjeriti u izvornim komentarima. Najčešća pogreška u takvim analizama je miješanje dviju brojki: koliko je recenzija spomenulo problem i koliko je puta problem spomenut. Ako jedna recenzija dvaput spomene čekanje, u broju recenzija o toj temi računa se samo jednom.
Što vam treba
- Recenzije kopirane u tekst, svaka u svom retku s rednim brojem.
- AI asistent. Za dvadesetak kratkih recenzija dovoljna je besplatna verzija.
- Petnaestak minuta za provjeru.
Imena i fotografije recenzenata ne trebaju vam za analizu, pa ih ne kopirajte. Ako recenzija spominje nekog zaposlenika imenom, ime zamijenite oznakom, primjerice „[konobar]”.
20 oglednih recenzija
Izmišljene recenzije jednog kafića:
1. Kava je odlična, a konobarica vrlo ljubazna. Vraćam se.
2. Čekali smo kavu dvadeset minuta, iako je kafić bio poluprazan.
3. Najbolji kapućino u kvartu, a kolač od jabuka bio je svjež.
4. Lijepo mjesto, ali 3,80 eura za kavu s mlijekom je previše.
5. Usluga je spora. Nakon narudžbe nitko nas nije pogledao pola sata.
6. Osoblje je ljubazno, kava dobra, terasa ugodna.
7. Spora usluga. Prvo smo čekali da netko uzme narudžbu,
a onda opet dugo na račun.
8. Cijene su više nego u drugim kafićima u ulici.
9. Kava je fina, ali Wi-Fi stalno prekida pa nisam mogao raditi.
10. Glazba je preglasna, nismo se mogli normalno razgovarati.
11. Konobar je bio jako ljubazan i ispričao se što čekamo,
ali posluživanje je trajalo predugo.
12. Preglasno. Glazba je glasna, a kad je gužva, buka je nepodnošljiva.
13. Odlični kolači i dobra kava. Preporučujem.
14. Wi-Fi ne radi, a na kavu smo čekali dugo.
15. Skupo za ono što dobijete.
16. Ugodno osoblje i odličan espresso.
17. Subotom je glazba preglasna.
18. Dugo čekanje na posluživanje, inače sve u redu.
19. Kolač je bio suh, a cijena visoka.
20. Kava je uvijek jednako dobra, to cijenim.
Upit
Ispod je 20 numeriranih recenzija našeg kafića. Analiziraj ih ovako:
1. Grupiraj sadržaj u teme i za svaku temu označi je li riječ o pohvali ili pritužbi.
2. Za svaku temu navedi broj recenzija koje je spominju i brojeve tih recenzija.
3. Broj recenzija nemoj miješati s brojem spominjanja: ako jedna recenzija istu temu spominje više puta, računa se kao jedna recenzija, a broj spominjanja navedi u zasebnom stupcu.
4. Rezultat prikaži kao tablicu: tema | pohvala ili pritužba | broj recenzija | brojevi recenzija | broj spominjanja.
5. Zatim napiši tri zaključka. Uz svaki navedi brojeve recenzija na kojima se temelji.
6. Ne izmišljaj uzroke problema koje gosti nisu napisali i ne citiraj ništa čega nema u recenzijama.
[zalijepite recenzije]
Kontrolna tablica
| Tema | Recenzija | Brojevi recenzija |
|---|---|---|
| Kava (pohvala) | 7 | 1, 3, 6, 9, 13, 16, 20 |
| Spora usluga (pritužba) | 6 | 2, 5, 7, 11, 14, 18 |
| Ljubazno osoblje (pohvala) | 4 | 1, 6, 11, 16 |
| Visoke cijene (pritužba) | 4 | 4, 8, 15, 19 |
| Preglasna glazba i buka (pritužba) | 3 | 10, 12, 17 |
| Wi-Fi (pritužba) | 2 | 9, 14 |
| Kolači (pohvala) | 2 | 3, 13 |
| Kolači (pritužba) | 1 | 19 |
Broj spominjanja ovisi o tome što odlučite brojiti: pojedinu riječ, rečenicu ili opisani događaj. U našem kontrolnom primjeru dva odvojena čekanja u recenziji 7 brojimo kao dva spominjanja, a opis glasne glazbe i opis buke zbog gužve u recenziji 12 također odvajamo. Tako je broj spominjanja veći od broja recenzija kod dvije teme. Recenzija 7 čekanje spominje dvaput, na narudžbu i na račun, pa spora usluga ima 6 recenzija i 7 spominjanja. Recenzija 12 dvaput govori o buci, pa buka ima 3 recenzije i 4 spominjanja. Za odluke je važniji broj recenzija: 6 od 20 oglednih recenzija, odnosno 30 posto, sadrži pritužbu na sporu uslugu.
Što je AI napravio u našem pokušaju
Upit smo 25. listopada 2026. isprobali u besplatnom ChatGPT-u bez prijave. Teme i brojevi recenzija uz svaku temu bili su točni. No u stupcu „broj recenzija” za sporu uslugu pisalo je 7, a za visoke cijene 5, iako je uz te teme naveo samo šest, odnosno četiri broja recenzija. U napomeni ispod tablice sam je napisao da je riječ o šest i četiri recenzije, ali tablicu nije ispravio. U zaključcima je zatim koristio točne brojke. Broj spominjanja brojao je drukčije od nas: osam za sporu uslugu i pet za buku.
Upravo zato tražite brojeve recenzija, a ne samo zbrojeve. Kada uz temu stoje brojevi, pogrešan zbroj otkrit ćete prebrojavanjem. Bez njih biste u izvještaj prepisali da 35 posto analiziranih recenzija sadrži pritužbu na uslugu, umjesto 30 posto.
Provjera u tri koraka
- Prebrojite brojeve. Za svaku temu prebrojite navedene brojeve recenzija i usporedite ih sa stupcem „broj recenzija”.
- Pročitajte dvije recenzije po temi. Otvorite nasumično odabrane recenzije i provjerite govore li doista o toj temi. Recenzija 4 počinje pohvalom „Lijepo mjesto”, ali je uglavnom pritužba na cijenu.
- Provjerite zaključke. Uz svaki zaključak moraju stajati brojevi recenzija. Ako zaključak govori o uzroku, primjerice „premalo konobara”, potražite tu tvrdnju u recenzijama. Ako je nema, riječ je o nagađanju i zaključak treba obrisati.
Kada nešto ne štima, recite to izravno: „Za sporu uslugu naveo si šest recenzija, a u stupcu piše 7. Ispravi tablicu i provjeri ostale retke.”
Koliko recenzija je dovoljno
Dvadeset recenzija pokazuje što gosti spominju, ali ne i što misle svi gosti. Ljudi češće pišu kada su vrlo zadovoljni ili nezadovoljni. Postotke zato čitajte kao znak na što obratiti pozornost, a ne kao rezultat ankete. Kod većeg broja recenzija ponovite analizu svaka dva-tri mjeseca i usporedite teme, a ne pojedinačne komentare. Kratak upit za analizu recenzija naći ćete i u zbirci 40 korisnih promptova za svakodnevni posao.
Izvori
Anthropic: Best practices for prompt engineering
OpenAI Help Center: Prompt engineering best practices for ChatGPT
