Умение слышать своих клиентов и приглядывать за их отношением к конкурентам – очень важный навык для любой компании. И в условиях нынешнего разнообразия и обилия информации из различных источников важно поставить работу с обратной связью «на поток», стандартизовав ее, как операции на заводе Генри Форда. О создании решения «Napoleon IT Отзывы» и его роли в выстраивании процессов работы с отзывами клиентов рассказывает Константин Прайс, коммерческий директор Napoleon IT и номинант на премию Data Award.
- В чем суть решаемой проблемы? Почему это важно?
Работа с обратной связью критически важна на современном рынке. Технология «Napoleon IT Отзывы», основанная на ИИ, помогает понять, какие сильные и слабые стороны есть у продукта, за что его ценят потребители, а что можно исправить или улучшить, чтобы его покупали еще больше. Анализ конкурентов осуществляется таким же путем, как и анализ собственного продукта – можно собрать источники на различных маркетплейсах, картах и т.д. и добавить их в систему. После этого мы начинаем трекинг отзывов и их аналитику, а на выходе компания получает точно такой же дашборд и отчеты.
Также можно провести исследования по конкретному сегменту рынка. Здесь проводится точно такая же работа, как и по отдельному продукту. Но на выходе компания может получить отчеты как по отдельным продуктам, так и срез по всему сегменту.
Для наших клиентов доступно агентское сопровождение. Наша команда аналитики готовит еженедельные резюме об изменениях и рекомендации, а также месячные статусы, в которых делятся анализом ситуации и динамики в области продажи товаров, услуг, работы приложений, магазинов, ресторанов и т.д.
- Какими методами обычно компании решают эту задачу?
Существует три варианта решения проблемы. В первом случае компании вовсе не работают со своими отзывами. Это очень часто встречается в сегментах малого и среднего бизнеса, потому что у таких компаний не хватает времени либо ресурсов. Для них «Napoleon IT Отзывы» – это легкий способ начать анализировать и оценивать обратную связь, обращаясь за рекомендациями и поддержкой к экспертной команде.
Второй вариант применяется в том случае, когда речь идет о больших компаниях и торговых сетях. В основном они работают с отзывами двумя способами. Первый способ – регулярный, и для этого нанимают штат людей напрямую или через агентство. Но наемные сотрудники обрабатывают лишь часть отзывов, так как человек способен качественно изучить не более одного-двух отзывов в минуту, или до 1 тыс. отзывов в день. При этом стоимость разметки одного отзыва для компании обходится в 10-15 руб., и за 2023 год эта сумма увеличилась в результате роста стоимости сотрудников и нехватки персонала. Для таких компаний мы предлагаем возможность мониторить одновременно множество источников и добавлять новые позиции буквально за 30 секунд, а анализ всех отзывов проводится в среднем за 20 минут.
Второй способ «серьезной» работы с отзывами – периодическое проведение количественных и качественных сравнительных исследований своих товаров с товарами конкурентов. В данном случае мы пользуемся аналогичной методикой и позволяем компаниям видеть не только дискретные отрезки, а ежедневные и еженедельные изменения, которые помогают быстрее отловить изменения и нивелировать различные отрицательные моменты: ошибки в логистике и систематические повреждения товаров, брак или нарушения режима доставки, в которых товар теряет основные характеристики, реакцию на рекламу и многое другое.
Третий вариант решения проблемы применим, когда часть компании использует оцифрованную количественную обратную связь для управления контрактами и мотивацией партнеров: дистрибьюторов и сетей, сотрудников и управляющих магазинов или ресторанов и многое другое. Здесь мы выступаем надежным партнером и независимой третьей стороной для предоставления непредвзятой машинной оценки обратной связи с минимальным влиянием субъективного фактора.
- В чем заключается предлагаемый вами подход?
Мы используем, с одной стороны, математический аппарат для количественных исследований и выявления статистически значимых изменений, с другой – нейролингвистический подход анализа данных. Кстати, ИИ в виде лингвистических данных мы начали использовать одними из первых в России. Это позволяет оцифровать и обработать большой объем текстовой информации в числах и предоставить важные данные. На их основе руководитель компании или индивидуальный предприниматель может принимать взвешенные решения и пользоваться всеми преимуществами, которые дает позитивная обратная связь на его товары или услуги и вовремя отслеживать негативную.
- Почему такой подход лучше?
Есть три основных преимущества, которые позволяют нам быть лучше текущей практики. Первая – это стабильность качества интерпретации информации. Здесь можно привести следующий пример. Когда мы делаем разметку обратной связи самостоятельно при помощи асессоров (людей), один и тот же отзыв разные люди могут отнести ко многим факторам, что искажает картину, снижает качество получаемой информации и принимаемых решений. Автоматизация операций и стандартизация, как на заводе Генри Форда, повышает качество и стабильность получаемого результата.
Второе преимущество заключается в том, что автоматизация снижает себестоимость обработки отзывов. Она позволяет небольшим компаниям и предпринимателям использовать все преимущества работы с обратной связью без необходимости больших инвестиций и успешно конкурировать на рынке за внимание клиента и удовлетворение его потребностей.
Третье преимущество состоит в том, чтобы «слышать своего клиента». Оно позволяет большим компаниями единым способом обрабатывать все источники обратной связи и оценивать эффекты из разных каналов: отзывы с карт, отзывы из магазинов мобильных приложений, собственная обратная связь, отзывы с маркетплейсов и других площадок. Автоматизация приводит к снижению временных и операционных затрат, что повышает прибыль компании.
- Что представляет собой созданное решение? Какие технологии применялись?
В «Napoleon IT Отзывы» применяются две технологии. Первая – технология проведения количественных исследований и оценки статистической значимости фактора для анализа. Вторая – прорывная технология, которая вмещает в себя механизмы машинного обучения и лингвистические модели в различной интерпретации для всесторонней обработки отзывов.
- Где именно и с какой целью в решении используется ИИ?
Искусственный интеллект используется для многослойной обработки лингвистической информации и ее классификации – там, где используется до пяти слоев и до трех различных моделей.
- Какие были сложности при создании продукта, и как вы их решали?
Сложностей было несколько. Во-первых, неточность модели. Ее мы решали с помощью ручной кросс-валидации и разметки данных, пользовательского тестирования и дообучения модели.
Вторая сложность была связана со взаимодействием с моделью. Изначально она работала по принципу автогенерации тем, о которых пишут пользователи. Но это во многих случаях не устраивало бизнес, так как компании уже имели внутренние шаблоны тем, по которым привыкли обрабатывать пользовательскую обратную связь в своих BI-системах. В результате было разработано три алгоритма разметки данных: автогенерация без заранее заданных тем, разметка данных по заданным темам и гибридный подход объединяющий первый и второй варианты.
- Что в решении удалось наиболее удачно, чем можно гордиться?
Во-первых, у нас высокое качество разметки данных: 92% точности в определении темы и тональности, 94% покрытия одного отзыва (процент выявления всех упомянутых тем внутри отзыва). Во-вторых, высокая скорость разметки данных. В-третьих, доступная итоговая цена за один обработанный отзыв.
- Каков портрет типичного клиента? Кто может быть заинтересован в решении?
Основное направление для использования «Napoleon IT Отзывы» – это ретейл и FMCG-компании. Также это решение подойдет частным предпринимателям на маркетплейсах и компаниям, проводящим маркетинговые исследования на рынке. Кроме того, продуктом могут пользоваться заведения общественного питания и блоггеры для отслеживания информации о себе и конкурентах, сравнения характеристик своих продуктов и продукции других компаний на основе обратной связи.
- Приведите примеры уже реализованных проектов. Каких результатов удалось достичь, какую пользу бизнесу они принесли?
Мы стараемся сохранять высокий уровень конфиденциальности клиентов, так как чаще всего лучший результат достигается именно в тех случаях, когда подсвечиваем «ошибки» в оказании услуг. Показательный пример – это рост конверсии у одной из компаний в три раза после выявления ключевой ошибки в оказании услуги или выявлении партии брака, где удалось избежать репутационных рисков.
Кроме того, есть публичный кейс с производителем натуральных лимонадов Lapochka. Компания с помощью нашего решения провела конкурентный анализ отзывов за 20 минут и выяснила, что 77% клиентов довольны вкусовым разнообразием и качеством продукции, а 65% положительно оценивают натуральный состав напитков. В то же время основными причинами негативных отзывов являлась упаковка и цена (около 15%), нарушения по срокам доставки (около 26%). Чтобы снизить количество отрицательных отзывов, компания Lapochka взяла в разработку применение более устойчивой к повреждению упаковки товара. Кроме того, на основе анализа отзывов бренд запустил новый вкус лимонада, о котором просили покупатели.
- А каких результатов вообще можно добиться?
С помощью интеллектуального анализа отзывов можно поднять рейтинг товара или услуги, что влияет в свою очередь на конверсию в покупку либо посещение ресторана, центра оказания услуг – салона красоты, парикмахерской и т. д., – и ее выручку. Также наше решение помогает моментально реагировать на качество оказания своих услуг или конкурентов, увеличивает LTV пользователей (lifetime value — «пожизненная ценность клиента»), выручку и прибыль.
- В каком направлении будет развиваться проект?
«Napoleon IT Отзывы» будет улучшать качество анализа отзывов и предоставлять услугу по лучшей цене на рынке. Кроме того, мы планируем сделать наше решение еще более доступным, чтобы даже небольшим предпринимателям в сфере продаж товаров и предоставления услуг можно было эффективно конкурировать на развивающемся рынке.
