การตั้งราคาและสินค้า · ML
เพิ่มอัตราความสำเร็จของสินค้าใหม่เป็นสองเท่าด้วย NLP บนรีวิว
2×
รีวิวสาธารณะบอกไว้แล้วว่าผู้ซื้อต้องการอะไรและไม่ได้อะไร ปัญหาคือไม่มีใครอ่านห้าหมื่นรีวิวไหว โครงการนี้อ่านทั้งหมดในระดับสเกล แล้วแปลงคำร้องเรียนที่เกิดซ้ำให้เป็นสเปกสินค้า
กระบวนการ
รวบรวมคลังรีวิว
ดึงรีวิวจากหน้าสินค้าสาธารณะทั้งของคุณและผู้นำหมวด โดยเก็บคะแนน ตัวเลือกสินค้า วันที่ และสถานะซื้อจริงไว้ครบ
ทำความสะอาดและแบ่งชั้นข้อความ
ตรวจภาษา ตัดข้อความซ้ำ และกรองรีวิวจ้างก่อน เพราะคลังที่เต็มไปด้วยคำชมสำเร็จรูปไม่ได้สอนอะไรโมเดล
ขุดหาธีม
NLP pipeline จัดกลุ่มประโยคเป็นธีมคำร้องเรียนและคำชม แล้วให้คะแนนแต่ละธีมตามความถี่ ผลต่อคะแนนรีวิว และแนวโน้มตามเวลา
เขียนสเปกจากหลักฐาน
ธีมอันดับต้นกลายเป็นข้อกำหนดสินค้าที่จับต้องได้ ทั้งขนาด บรรจุภัณฑ์ ความทนทาน และคู่มือ โดยแต่ละข้อย้อนกลับไปยังรีวิวที่รองรับได้
ติดตามรุ่นถัดไป
รัน pipeline เดิมซ้ำหลังเปิดตัว เพื่อดูว่าธีมคำร้องเรียนลดลงจริงหรือไม่ แทนที่จะสันนิษฐานเอง
สิ่งที่เราต้องการจากคุณ
- URL หน้าสินค้าของคุณและชุดคู่แข่งที่ใช้เทียบ
- โครงสร้างหมวดหมู่และตัวเลือกสินค้าเพื่อจัดกลุ่มธีม
- เจ้าของสินค้าที่ลงมือตามผลได้
สิ่งที่คุณจะได้รับ
- คลังรีวิวที่สะอาดพร้อมป้ายกำกับธีม
- ธีมคำร้องเรียนและความต้องการเรียงลำดับตามไลน์สินค้า
- เอกสารสเปกหนึ่งฉบับต่อธีมสำคัญ พร้อมข้อความอ้างอิง
กรอบเวลา
สามถึงห้าสัปดาห์ ขึ้นกับขนาดคลังรีวิว