Classification des avis clients

DataForce aide les data scientists à extraire des informations précieuses des avis clients.

Le problème

Notre client, une entreprise de vente au détail de premier plan spécialisée dans les appareils électroménagers, souhaitait mieux comprendre ses produits en extrayant des informations clés des avis des clients. Ils étaient impatients d'en savoir plus sur les expériences de leurs clients, y compris leurs préoccupations linguistiques, leurs distinctions personnelles ou culturelles et leurs réflexions sur la convivialité de la plateforme. À terme, l'analyse de ces réponses leur permettrait d'adapter leurs produits et de proposer des expériences utilisateur toujours meilleures.

La solution

Nous avons sélectionné les experts de notre base de données de talents interne en fonction de leur connaissance préalable du produit ainsi que des langues requises, notamment le français, l'allemand, l'italien, le polonais, le portugais et l'espagnol. Nous les avons ensuite formés pour cette tâche spécifique et avons fourni les directives nécessaires du client. Malgré 62 catégories et 241 sous-catégories respectives de réponses, nous avons réussi à catégoriser tous les avis clients fournis en fonction des exigences et du calendrier du projet.

Travaillant en étroite collaboration avec le client, nous nous sommes concentrés sur des critiques simples tout en planifiant et en nous adaptant à toute distinction culturelle et/ou linguistique subjective qui rendait les intentions des critiques moins qu'évidentes. Nous avons ensuite surveillé de près les nouvelles tendances de rétroaction et adapté les étiquettes de catégorie pour refléter les intérêts émergents des utilisateurs.

En utilisant notre plate-forme DataForce maison, nous avons pu maintenir la flexibilité du flux de travail : que le lot de données contienne 200 catégories ou 20, nous avons pu retravailler les données rapidement et efficacement en fonction des commentaires reçus.