客户评论分类

DataForce 帮助数据科学家从客户评论中提取有价值的见解。

问题

我们的客户是一家专注于家用电器的领先零售公司，希望通过从客户评论中提取关键见解来更好地了解他们的产品。他们渴望了解客户的体验，包括他们的语言问题、个人或文化差异以及对平台可用性的想法。最终，分析这些响应将使他们能够调整他们的产品并提供不断改进的用户体验。

解决方案

我们根据对产品的先验知识以及所需语言（包括法语、德语、意大利语、波兰语、葡萄牙语和西班牙语）在内部人才库中筛选专家。然后，我们针对这项特定任务对他们进行了培训，并提供了来自客户的必要指导。尽管有 62 个类别和 241 个相应的响应子类别，我们还是能够根据项目要求和时间表成功地对所有提供的客户评论进行分类。

我们与客户密切合作，专注于直接的审查，同时还计划并适应任何使审查者的意图不那么明显的文化和/或语言主观差异。然后，我们密切监控新的反馈趋势并调整类别标签以反映新出现的用户兴趣。

通过使用我们自己开发的 DataForce 平台，我们能够保持工作流程的灵活性——无论这批数据有 200 个类别还是 20 个类别，我们都可以根据收到的任何反馈快速高效地重新处理数据。

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