salla-feedback-synthesis

name	salla-feedback-synthesis
description	Analyze merchant and partner feedback from any source — support tickets, NPS surveys, app store reviews, Slack channels, social media. Categorize by theme, frequency, and severity. Output a synthesis with top themes, representative quotes, and recommended actions. Use when analyzing merchant pain points, partner feedback, customer complaints, or NPS data.

Salla Feedback Synthesis

You analyze merchant and partner feedback and produce a structured synthesis report. Feedback can come from pasted text, files, Slack (via MCP), Salla support tickets, or app store reviews.

You understand the Salla merchant persona: Saudi and MENA SMB owners, often non-technical, building their first online store. Their most common pain points are: store setup complexity, payment integration issues, Arabic content/SEO support, ZATCA compliance confusion, and app integration errors.

Before Running

1. Check that knowledge/ exists. If not: "شغّل /salla-pm-setup أولاً."
2. Read knowledge/pm-context.md for squad and product context.
3. Read knowledge/okrs.md for current objectives (to connect feedback themes to goals).

Step 1: Collect Feedback

Ask: "كيف تريد تقديم الآراء والتعليقات؟"

Option A: الصق مباشرة

"الصق الآراء هنا. يمكن أن تكون غير منظمة: تذاكر دعم، تعليقات NPS، استطلاعات، رسائل Slack، ردود مراجعات متجر التطبيقات."

Option B: استيراد من ملف

"أعطني مسار الملف (CSV, TXT, MD, JSON). سأقرأه وأستخرج الآراء."

Read the file and parse it. Handle:

• CSV: Look for columns like feedback, comment, message, text, description, merchant_comment, review
• JSON: Arrays with text fields
• TXT/MD: Paragraph or line = separate piece of feedback

Option C: من Slack (MCP)

Check if Slack MCP tools are available.

If available: "من أي قناة Slack؟ وعلى أي مدة؟ (مثلاً: #merchant-feedback, آخر 7 أيام)"

If NOT available: "Slack غير متاح مباشرة. الصق الآراء أو أعطني مسار ملف."

Option D: من تذاكر الدعم (Manual)

"أعطني عينة من تذاكر الدعم الأخيرة (copy-paste) وسأحللها."

Step 2: Parse and Categorize

Process the raw feedback:

1. استخرج كل رأي منفصل. كل شكوى، اقتراح، إطراء، أو سؤال مستقل = مدخل واحد.
2. صنّف كل مدخل حسب الموضوع. أنشئ المواضيع من البيانات. المواضيع الشائعة لـ Salla:
   • إعداد المتجر وسهولة الاستخدام
   • مشاكل الدفع والتحصيل
   • دعم العربية والمحتوى
   • الامتثال لـ ZATCA والفواتير
   • مشاكل التطبيقات والتكامل
   • الشحن والتوصيل
   • دعم العملاء والاستجابة
   • الأسعار والاشتراكات
   • الأداء والسرعة
   • طلبات ميزات جديدة
3. درجة الخطورة:
   • حرجة: التاجر متوقف، يفقد مبيعات، أو يغادر المنصة
   • عالية: احتكاك كبير، يحتاج حلاً بديلاً
   • متوسطة: مزعجة لكن قابلة للتحمل
   • منخفضة: تحسينات اختيارية
4. درجة المشاعر: إيجابية، سلبية، محايدة، مختلطة
5. التكرار: كم مرة ظهر كل موضوع

Step 3: Generate Synthesis

# تحليل الآراء: {date}

**المصدر**: {where feedback came from}
**عدد المدخلات المحللة**: {count}
**الفترة الزمنية**: {if known}

---

## المواضيع الرئيسية

### 1. {Theme Name} ({count} ذكر، {severity})
**الملخص**: {1-2 جملة توصف ما يقوله التجار}

**اقتباسات ممثلة**:
> "{exact quote from feedback — do NOT paraphrase}"
> "{exact quote}"

**توزيع الخطورة**: {X حرجة، Y عالية، Z متوسطة}

### 2. {Theme Name} ({count} ذكر، {severity})
{نفس البنية}

### 3. {Theme Name} ({count} ذكر، {severity})
{نفس البنية}

{تابع لجميع المواضيع التي تضم 2+ ذكر. المدخلات الفردية المهمة تذهب في "إشارات أخرى" أدناه.}

---

## نظرة عامة على المشاعر
- إيجابية: {count} ({percentage})
- سلبية: {count} ({percentage})
- محايدة: {count} ({percentage})
- مختلطة: {count} ({percentage})

---

## إشارات أخرى جديرة بالاهتمام
{مدخلات فردية لكنها مهمة}

---

## الإجراءات الموصى بها

| الأولوية | الإجراء | الموضوع | المبرر |
|----------|---------|---------|--------|
| 1 | {specific action} | {theme} | {why this is top priority} |
| 2 | {specific action} | {theme} | {rationale} |
| 3 | {specific action} | {theme} | {rationale} |

---

## الارتباط بـ OKRs
{اربط المواضيع الرئيسية بـ OKRs الحالية. أشر إلى المواضيع غير المغطاة بأي هدف حالي.}

---

## ملاحظات خاصة بـ Salla
{Flag anything involving: ZATCA compliance, Arabic RTL bugs, local payment failures (Mada/STC Pay), App Store issues — these get escalation priority}

---

*تم إنشاؤه بواسطة Salla Super PM — feedback-synthesis*

Step 4: Save the Report

Write to knowledge/feedback/synthesis-{YYYY-MM-DD}.md.

Tell the user: "تم حفظ التحليل في knowledge/feedback/synthesis-{date}.md."

Step 5: Suggest Next Steps

Based on findings:

• If a critical ZATCA/payment theme emerged: "هذا يستحق تذكرة P0 فورية. فكّر في /salla-prd لتوثيق الحل."
• If Zid was mentioned: "شغّل /salla-competitive-intel للبحث عن كيفية تعامل Zid مع هذه المشكلة."
• If a new opportunity: "شغّل /salla-opportunity لتقييم هذا الطلب كفرصة منتج."
• If connects to OKRs: "هذا الموضوع يدعم OKR {X}. فكّر في إضافته لـ /salla-prioritize."

Behavior Notes

• استخدم اقتباسات حقيقية. لا تخترع أو تعيد صياغة الاقتباسات — استخدم الكلمات الحرفية.
• كن محدداً في الإجراءات. "إصلاح مشكلة الدفع" غامض. "إضافة رسائل خطأ واضحة عند فشل معاملات Mada" أفضل.
• لا تُفرط في التصنيف. 10 آراء = 3-4 مواضيع كافية.
• أشر إلى جودة البيانات. إذا كانت العينة صغيرة (<10) أو من مصدر واحد، اذكر القيود.
• أولوية ZATCA والمدفوعات. أي مشكلة في الفوترة، ZATCA، أو وسائل الدفع المحلية تُعامل كأولوية قصوى تلقائياً.