Brand Analytics разработала и внедрила в одноименную систему анализа соцмедиа уникальный для российских систем функционал – продуктовую аналитику Аспекты. Аспекты в один клик покажут какие характеристики продукта важны вашим клиентам и как они их оценивают. Растущий интерес бизнеса к продуктовой аналитике – рыночный тренд. Представленные Аспекты идеально соответствуют как минимум трем основным Agile-принципам: позволяют реализовать клиентоцентричный подход, активно использовать обратную связь и работать короткими циклами.
Автоматический продуктовый анализ стал возможен благодаря использованию набора точных ML-моделей для различных отраслей бизнеса и для ключевых характеристик продуктов. Для обучения моделей было подготовлено более 100 размеченных тематических датасетов с данными соцмедиа, включающими 500+ тыс. сообщений пользователей.
Отношение пользователей к той или иной характеристике продукта в Аспектах выявляется благодаря уникальной системе аспектной тональности, определяющей эмоциональную окраску фразы по отношению не к самому продукту, а к каждой его характеристике.
Аналитика соцмедиа и Agile
Сегодня, когда компании переходят от функциональной структуры к продуктовой, главным локомотивом развития бизнеса становится владелец продукта или CPO (Chief Product Officer). Он не готов для принятия решения месяцами ждать результата классического маркетингового исследования. Ему не нужен от исследователей единственно верная рекомендация – он готов работать с гипотезами, но получить их уже через 3 дня после запроса на аналитику.
В такой ситуации наилучшим решением для CPO является аналитика социальных медиа. Данные соцмедиа «много знают» о нашем с вами потребительском опыте, так как мы часто делимся им в соцсетях и на других источниках соцмедиа таких как отзовики, форумы, геосервисы и т.д. Анализируя мнения пользователей, бизнес может оперативно улучшать свои продукты, реализуя клиентоцентричный подход в стиле Agile.
Так, например, банки развивают мобильные приложения – частыми обновлениями с учетом анализа отзывов пользователей на каждую версию.
Что такое Аспекты и Аспектная тональность
Аспект – это характеристика продукта или сервиса, в отношении которой пользователи выражают свое мнение. Например, клиенты маркетплейса могут высказываться насчет таких аспектов, как качество товара, доставка и ассортимент магазина:
«На днях заказала платье на Супер-Бьюти, привезли очень быстро. Платье качественное, оригинальное, но коллекции неполные в наличии, выбор небольшой (».
Как использовать Аспекты для улучшения ваших продуктов
С помощью Аспектов мы можете автоматически анализировать отношение пользователей к вашим продуктам и к продуктам конкурентов. Система Brand Analytics покажет какие аспекты являются важными для пользователей и как они их оценивают. Вы быстро поймете, что нужно улучшить в вашем продукте или почему клиенты выбирают не вас.
Аспекты можно также использовать для анализа всей товарной категории, чтобы понять как, в принципе, потребитель относится к исследуемому виду товаров или услуг.
Рассмотрим, как работают Аспекты на примере анализа отечественных сервисов такси и выясним, что клиенты думают о такси в целом.
Скорее позитивно в сервисах такси пользователи соцмедиа оценивают:
- удобство: легко ли работать с мобильным приложением, вызвать машину, рассчитать время на дорогу
- чистоту: для авто и салона, отсутствие посторонних запахов
- безопасность: комфортное вождение и возможность добраться в нужную точку в любое время.
Скорее негативно:
- сервис: работу водителей, служб поддержки, диспетчеров
- качество: насколько их удовлетворяет услуга, за которую они заплатили
- цену.
Сравнивая Аспекты конкретно по вашему сервису такси с данными по отрасли или по конкуренту, вы четко понимаете, над чем надо работать, чтобы выиграть конкуренцию и быть лидером данного сегмента рынка. Аспекты дают возможность не только количественного, но и качественного анализа – за счет предоставления доступа к исходным сообщениям, формирующим количественную аналитическую картину.
В момент запуска функционала для продуктового анализа доступно 10 сегментов рынка. Среди них:
- продукты питания
- онлайн-кинотеатры
- маркетплейсы
- отели
- продуктовые магазины
- доставка еды
- рестораны
- такси
- телекоммуникационные услуги
- финансовые услуги.
К примеру, у тематики «Продукты питания» аспектами будут: вкус, консистенция, качество, состав, дизайн, цена, воздействие на здоровье, упаковка, запах, объём.
Отметим, что подобный анализ незаменим при подготовке вывода на рынок нового продукта для его правильного позиционирования.
Аспекты, ML и будущее аналитики соцмедиа
С одной стороны, публичные данные соцмедиа очень перспективны для маркетинговых исследований. С другой, насколько перспективны, настолько и сложны для обработки и анализа из-за больших объемов, неграмотного русского языка, большого количества спама и т.д.
При этом технологии машинного обучения могут успешно применяться для анализа таких сложных данных. ML-модели позволяют значительно сократить, а в ряде случаев и полностью исключить рутинные операции и ручной труд в процессе проведения исследований. ML-модели могут обеспечить более полный и точный сбор информации, эффективную очистки датасета от нерелевантных данных, а также могут использоваться непосредственно для анализа датасета.
Аспекты – показательный пример эффективного использования ML-моделей для анализа соцмедиа и часть глобального плана Brand Analytics по интеграции технологий машинного обучения в аналитическую систему.
Для ознакомления с Аспектами и другими возможностями Brand Analytics достаточно получить тестовый доступ к системе.
■
Токен: Kra23n9spРекламодатель: ООО «ПАЛИТРУМЛАБ»ИНН/ОГРН: 7727796050/1137746018156Сайт: https://br-analytics.ru/
Источник: https://www.cnews.ru/