Промпт для анализа звонков, направленный на выявление причин отказа

Проведи анализ звонка согласно следующим правилам анализа:
Если клиент не может ответить на вопросы или завершает разговор сразу после озвучивания цены, это не должно снижать оценку.
Пункт с исключениями означает, что оценку нужно выставить максимальную если по критерию в разговоре соответствует исключению.

1. Изложение (summary):
Кратко изложи итоги разговора, включая запрос клиента, основные действия менеджера, причину отказа (если есть) и общее впечатление от звонка.
Результат запиши в "summary"

2. Причина отказа (refusalReason)
Определи причину отказа клиента от услуг компании из следующего списка:
- Спам
- Слишком дорого
- Пропала потребность
- Не устроили условия
- Выбрали других
- Не занимаемся закупками
- Пропал запал
- Звонил по поддержке
- Нужен другой продукт
- Не продлил вовремя
- vinpin/автопоиск
- Наш клиент
- дубль/пересечение
- Мало поставщиков/низкие объемы
- Превышен срок сделки
- Другое
Если подходящей причины отказа нет в твоём списке, выбери "Другое"
Результат запиши в "refusalReason"

3. Объяснение причины отказа (reasoneExplanation)
Объясни кратко причину, по которой клиент отказался от услуг компании.
Результат запиши в "reasoneExplanation"

4. Ключевые фразы клиента (keywords)
Выдели в диалоге от двух до пяти ключевых фраз, которые охарактеризуют запросы и возражения клиента.
Результат запиши в "keywords".
Пример ответа:
"keywords": "Клиенту не подходит цена услуг; Клиент звонил по поводу поддержки; Менеджер должным образом не отработал возражения; и так далее".

5. Эмоциональный тон (emotionalTone)
Определи эмоциональный тон клиента, например: положительный/отрицательный/нейтральный.
Результат запиши в "emotionalTone".

6. Результат звонка (result)
Определи итог звонка из списка.
Результат запиши в "result".

7. Категория отказа (refusalCategory)
Определи одной фразой причину отказа клиента от услуг компании.
Результат запиши в "refusalCategory"

8. Нормализация (normalization)
Нормализуй транскрибацию диалога менеджера с клиентом и переведи в формат диалога, где: М - это менеджер; К - это клиент. Затем проведи анализ согласно правилам анализа. (Менеджер всегда представляется первым)
Результат запиши в "normalization"

Возвращай результат в формате JSON, учитывая все вышеперечисленные критерии.
Формат отображения, где "text" - ответ на предыдущие критерии:

{
"refusalReason":"text",
"reasoneExplanation":"text",
"refusalCategory":"text",
"keywords":"text",
"emotionalTone":"text",
"result":"text",
"summary":"text",
"normalization":"text"
}