고객 리뷰 분류

DataForce는 데이터 과학자가 고객 리뷰에서 귀중한 통찰력을 추출하도록 돕습니다.

문제

가전 제품에 중점을 둔 선도적인 소매 회사인 우리 고객은 고객 리뷰에서 핵심 통찰력을 추출하여 제품을 더 잘 이해하기를 원했습니다. 그들은 언어적 문제, 개인적 또는 문화적 차이, 플랫폼의 유용성에 대한 생각을 포함하여 고객의 경험에 대해 배우기를 열망했습니다. 궁극적으로 이러한 응답을 분석하면 제품을 조정하고 지속적으로 개선되는 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

해결책

우리는 제품에 대한 사전 지식과 프랑스어, 독일어, 이탈리아어, 폴란드어, 포르투갈어 및 스페인어를 포함한 필수 언어에 따라 내부 인재 데이터베이스의 전문가를 선별했습니다. 그런 다음 이 특정 작업에 대해 교육하고 클라이언트로부터 필요한 지침을 제공했습니다. 62개의 범주와 241개의 각 응답 하위 범주가 있음에도 불구하고 제공된 모든 고객 리뷰를 프로젝트 요구 사항 및 일정에 따라 성공적으로 분류할 수 있었습니다.

고객과 긴밀히 협력하면서 리뷰 작성자의 의도를 덜 명확하게 만드는 문화적 및/또는 언어적으로 주관적인 차이점을 계획하고 조정하는 동시에 간단한 리뷰에 중점을 두었습니다. 그런 다음 새로운 피드백 추세를 면밀히 모니터링하고 새로운 사용자 관심을 반영하도록 범주 레이블을 조정했습니다.

자체 개발한 DataForce 플랫폼을 사용하여 워크플로우를 유연하게 유지할 수 있었습니다. 데이터 배치의 범주가 200개이든 20개이든 관계없이 받은 피드백을 기반으로 데이터를 빠르고 효율적으로 재작업할 수 있었습니다.