Контекст проблемы
В современном онлайн-мире отзывы пользователей, вероятно, являются лучшим способом оценить продукт в любой отрасли. Взаимосвязанный цифровой мир предоставил потребителям мощные средства для свободного выражения своего мнения о продуктах, продаваемых через онлайн- и офлайн-каналы. Компании тоже находят горько-сладким опыт работы с отзывами в Интернете, поскольку они оказывают непосредственное и каскадное влияние на репутацию компании в Интернете, влияя на ее продажи и прибыль.
Однако из-за большого количества мнений и оценок эта информация может быть ошеломляющей как для клиентов, так и для компаний. Предприятия тратят огромное количество времени и ресурсов, пытаясь получить пользовательский контент с различных веб-сайтов, стремясь улучшить качество обслуживания клиентов. Клиенты также считают, что это не только отнимает много времени, но и сбивает с толку необходимость просматривать сотни отзывов пользователей, иногда даже противоречивых мнений, прежде чем купить желаемый продукт.
Постановка задачи
При интерпретации отзывов пользователей возникает множество проблем. От определения источников до обработки томов и получения регулярных обновлений, среди прочего, наиболее сложной и сложной задачей является разбивка неструктурированного обзора на компоненты, которые можно классифицировать и структурировать в форму, которая может быть легко использована предприятиями. . Благодаря структурированному пониманию компании могут сразу приступить к исправлению, улучшению или усовершенствованию всех тех функций, о которых «говорят», не теряя времени на выход на рынок, и увидеть прямое влияние этих изменений за счет повышения удовлетворенности и качества обслуживания клиентов. Обобщение и классификация этого океана отзывов, жалоб и благодарностей, связанных с продуктом, в краткой и структурированной форме является ключом к тому, чтобы увидеть немедленное влияние на потребительский опыт и подходы к улучшению бизнеса.
Важность
Огромный массив неструктурированной информации в виде отзывов пользователей, разбросанных по различным веб-сайтам, на самом деле содержит решения большинства, если не всех, проблем клиентов и бизнеса. Пользователи излагают свои положительные или отрицательные впечатления от продукта упрощенным языком, и использование этих данных будет иметь решающее значение для выявления и сужения конкретных областей улучшения и изобретательности, которые всегда ищут компании. Данные должны быть консолидированы, чтобы обеспечить представление на макроуровне с обобщенной статистикой общих аспектов и настроений, указанных в них. Это может быть очень полезно для новых клиентов, которые хотят купить похожие товары, и сэкономит им те дни и недели, которые в противном случае им пришлось бы потратить на чтение отзывов в Интернете, прежде чем принять решение о покупке.
Текущая ситуация
При принятии решения о покупке пользователи сталкиваются с проблемой изобилия. Количество вариантов выбора продуктов, доступных онлайн и офлайн в нескольких розничных и электронных магазинах, делает его достаточно запутанным для потребителей, чтобы выбрать свой идеальный выбор, что приводит к изобилию корзины. Мы имеем в виду изобилие или отказ? Некоторые потребители в конечном итоге просматривают множество отзывов пользователей в течение нескольких дней или даже недель, просто чтобы убедиться, что их желаемый продукт соответствует их цене. Большинство популярных веб-сайтов сегодня оценивают свои продукты по общим категориям, таким как популярность или бестселлеры, но они особо не выделяют, какие функции или аспекты продукта являются наиболее востребованными. Любой клиент, желающий купить продукт, имеет определенные предпочтения в отношении определенных аспектов продуктов, которые, по его мнению, будут наиболее полезными для пользователей. Например, ценовой диапазон популярных или бестселлеров не обязательно подходит для бюджета всех типов клиентов. Учитывая все эти факторы, можно сказать, что текущие показатели бестселлеров или популярных продуктов не всегда помогают среднему покупателю сделать правильный выбор при покупке.
Решение
Вывод многоаспектной информации о настроениях (Multi Aspect Sentiment Insight (MASI) — это возможность анализировать отзывы и мнения клиентов из нескольких источников, собирать и обрабатывать миллионы строк высказываний пользователей и обрабатывать их с помощью своих запатентованных алгоритмов для создания многосторонних аспект (аспект, связанный с продуктом или категорией. Например: смартфоны — дисплей, производительность, камера, аккумулятор, дизайн и соотношение цены и качества).
Эта технология масштабируется на все области (электроника, бытовая техника, товары народного потребления, путешествия, отели, направления, автомобили, рестораны и т. д.) и работает на всех англоязычных рынках. Мы действительно можем понимать написанные слова.
Инновации
В отличие от традиционных подходов к работе с отзывами пользователей вручную, это решение является высокоавтоматизированным и интеллектуальным, чтобы выявлять важные отзывы и содержать ориентировочный язык и аспекты, а также дополнительно структурировать и классифицировать их на основе критичности, настроений и упомянутых аспектов. В нашей технологии SmaartPulse используется уникальный подход к многоаспектному анализу настроений для извлечения количественных данных, таких как количество положительных и отрицательных отзывов, аспекты, упомянутые в обзорах, а также оценки продукта, которые гораздо более эффективны для принятия решительных мер в отношении продукта. Покупатели могут быстро составить представление о положительных и отрицательных сторонах продукта и, соответственно, принять решение о покупке, не читая несколько сотен отзывов. Бизнес тоже в значительной степени выигрывает от этих идей. Они могут быстро определить все те KPI продукта, которые имеют положительную или иную тенденцию, и, соответственно, принять эффективные меры для улучшения или решения этих аспектов продукта, что приведет к улучшению мер по взаимодействию с клиентами. Недавнее исследование, проведенное одной из крупнейших компаний электронной коммерции Индии, показало, что метод оценки тональности SmaartPulse на основе аспектов привел к заметному повышению доверия потребителей к их порталу электронной коммерции и их вовлеченности.
Задачи
- Благодаря нашей технологии SmaartPulse конечные пользователи теперь могут просматривать всю необходимую информацию о продуктах в обзорах пользователей из различных источников в одном месте, в упорядоченном и структурированном виде. Информация со всех веб-сайтов, включая обзоры экспертов и видеообзоры, извлекается напрямую, чтобы предоставить конечным пользователям всю высокоуровневую и детальную информацию в виде моментального снимка, что экономит их время и усилия при просмотре многочисленных экспертных обзоров, чтобы купить продукт. Кроме того, это также позволяет сократить количество корзин, давая им ясность при принятии решения о покупке.
- Без глубокого анализа с помощью машинного обучения и обработки естественного языка работа с неструктурированными свободно текущими данными будет более интригующей и увлекательной, чем со структурированной информацией. SmaartPulse удалось установить общие принципы использования свободно текущих неструктурированных данных и преобразовать их в структурированные значимые количественные данные, которые можно легко использовать для дальнейших приложений. Наш подход к использованию отзывов пользователей для получения аналитических и количественных данных оказался лучшим среди лидеров рынка.
- Подробный сравнительный анализ с ведущими организациями по всему миру доказал, что технология SmaartPulse обладает наибольшей эффективностью при анализе настроений. В то время как другие игроки смогли предоставить анализ настроений только до уровня обзора, Enixta может доказать высочайшую точность даже до уровня фразы, включая отзывы со смешанными настроениями (положительными и отрицательными).
Посмотрите демонстрационное видео
- Мы будем рады предоставить демо-версию этого продукта! -
Свяжитесь с нами по адресу [email protected]
Об Эниксте
Enixta предоставляет технологию для извлечения информации из текстов на естественном языке, созданных потребителями и пользователями. Это достигается за счет портфеля продуктов, включающих в себя аналитические системы с поддержкой искусственного интеллекта, поиск на основе аналитических данных, распознавание изображений и поддержку нескольких каналов общения, включая интеллектуальные чат-боты, технологии преобразования речи в текст и озвучивания текста.
