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介面概念示意——並非已交付產品
定價與商品 · ML
評論 NLP 令新品開發命中率倍增
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公開評論早已寫出買家想要而未得到的東西，問題是沒有人讀得完五萬條。本項目以規模化方式讀完，並把反覆出現的投訴轉成產品規格。
流程
收集評論語料
從你自己與品類頭部的公開頁面抓取評論，保留評分、規格、日期與是否已驗證購買。
清洗與分層
先做語言判別、去重與誘導式評論過濾，因為滿是樣板讚美的語料訓練不出任何東西。
挖掘主題
NLP pipeline 把句子聚類成投訴與讚賞主題，再按出現頻率、對評分的影響與時間趨勢評分。
對住實證寫規格
頭部主題轉成具體產品要求——尺碼、包裝、耐用度、說明書——每一項可追溯回支持它的評論原句。
追蹤下一版
同一條 pipeline 在新版上市後重跑，讓你看見投訴主題是否真的下降，而非假設它下降了。
你需要提供
- 你的產品頁網址及作對照的競品組
- 品類與規格結構，供主題分組
- 一位可以據結論行動的產品負責人
你會得到
- 已清洗並附主題標籤的評論語料
- 按產品線排序的投訴與需求主題
- 每個優先主題一份規格簡報，附來源原句
時程
三至五星期，視語料規模而定。