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從海量的用戶評價中獲取數據洞察,深度挖掘用戶價值-ESG跨境

從海量的用戶評價中獲取數據洞察,深度挖掘用戶價值

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2022-05-15
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從海量的用戶評價中獲取數據洞察,深度挖掘用戶價值從海量用戶評估中獲得數據洞察。Apps評價包含多種信息,人工瀏覽評價獲取有效信息非常費時費力,于是App Annie的高級審核模塊應運而生。2019年12月3日,App Annie為其智能解決方案推出了全新的高級審核功能模塊。該功能可以為App產品經理和營銷人員提供兩個實......

從海量的用戶評價中獲取數據洞察,深度挖掘用戶價值




從海量用戶評估中獲得數據洞察。

Apps評價包含多種信息,人工瀏覽評價獲取有效信息非常費時費力,于是App Annie的高級審核模塊應運而生。

2019年12月3日,App Annie為其智能解決方案推出了全新的高級審核功能模塊。該功能可以為App產品經理和營銷人員提供兩個實用且重要的功能:一是快速、海量提煉用戶意見,無需任何人工操作;第二,監測競爭對手的用戶評價,從而幫助你更好地提升App性能,增加用戶滿意度。

Annie將自然語言處理(NLP)技術應用于世界各地的應用商店。所以高級評論功能中的NLP machine 學習算法可以讀取、解析、理解用戶評價,幫助你發現并修復評論中提到的bug和問題。同時,算法還能及早發現問題,讓你第一時間處理和修復,避免對app store的評分和下載量造成重大負面影響。

以達美樂披薩App為例。達美樂披薩(美版)App有超過370萬的評分和評價,其中大部分與披薩本身有關,其余的會真實反映App的性能和用戶體驗。通過妥善處理這些內容,達美樂將能夠獲得大量有效信息,這將有助于它提高用戶滿意度和下載量。但是370萬評價的數據太大了。忽略這些評論,Domino可能會錯過提前修復bug的機會。例如,如果你知道在最新版本的應用程序中,該應用程序會在用戶輸入支付信息之前崩潰,那么達美樂就有機會及時糾正,這將有助于它增加收入,并防止披薩愛好者轉向其他競爭對手。

如果采用低效的人工篩選,在QA團隊發現Bug之前,App可能會流失很多用戶。所以App Annie的進階復習可以派上用場。在短短幾個小時內,NLP算法可以處理370萬個評價,并進行分類匯總。同樣的過程,QA團隊可能需要一周甚至更長時間,整理出來的結果可能充滿個人主觀因素。

App Annies高級評論中的相關術語選項卡。

在這個例子中,你會發現“登錄”等高頻詞導致該應用的平均評級較低,導致負面影響得分為0。超過65%的評價提到了這個問題。

用戶評價對App的性能至關重要

高質量的評價和評級會顯著影響應用商店中應用的推薦,因為應用商店通常會推廣用戶體驗良好的應用。優秀的App也會相應提升app store本身的影響力。對于發行商來說,獲得推薦有助于提高下載轉化率,以及下載量和用戶滿意度,這是一個循環的過程。

反之,體驗差的app在app store被推薦的可能性更小,會降低下載轉化率。

提高QA效率

用戶對App store的評價是App體驗和其他性能問題的集合。僅僅依靠QA團隊來發現所有缺陷,不僅耗時耗力,而且成本很高。如果不使用高級審核,iOS應用發行商將在人工篩選過程中舉步維艱,因此無法跟上應用市場的快速變化。

阻止競爭對手搶占市場份額

你對競爭對手的用戶滿意度了解多少App的用戶評價可以讓你知己知彼。你可以通過工具對比競爭對手對用戶評價的反應和處理能力,從而獲得有指導意義的信息。

簡而言之,如果開發者能夠快速響應關鍵評價并提供解決方案,那么就有可能把1星評價變成5星評價,獲得忠實用戶。如果你未能回應關鍵評價并修復問題,那么很有可能你會“交出”你的市場份額,讓那些能為用戶提供優質體驗的競爭對手從中受益。以任何流行的播客應用為例。如果用戶喜歡的節目無法播放,那么他們很可能會下載另一個可以收聽節目的播客App。你要盡早發現并解決你的App的問題,避免把你已經得到的用戶“拱手相讓”。

應用程序Annies高級評論中的主題分析選項卡。

通過話題分析,可以了解App評論的話題趨勢,識別用戶評價中最常提及的內容。

高級審核如何工作

Advanced Review借助兩種自然語言處理工具從評估數據中收集見解。

首先是話題分類。每個評估都標有一個或多個主題類別,包括“性能和缺陷”、“服務交付”和“設計和界面”。這樣可以為App開發者提供話題概述,讓他們了解用戶評價中的要點及其變化。比如,如果App更新后,標注為“性能和缺陷”的評價率迅速飆升,說明更新可能存在很多缺陷,需要重新審視。

主題分類是一項復雜而繁瑣的任務。確定評價分類方法,需要分析人使用的功能。為了實現這一點,我們使用了一個強大的遷移學習算法。該算法經過訓練,可以使用我們的大型預分類數據集來識別評估主題。其結果可以與人工分類的性能相媲美,使我們的產品具備了自動加工的能力。

二是關聯詞。App Annie內部開發的專有算法,可以從評價中提取關鍵短語,并為每個短語分配一個“影響分數”,從而量化該短語在特定評價主題中的重要性和情感水平。這個過程的目的是從文本中提取可讀性和可操作性強的短語,然后根據解決方案的優先級進行排序。在我們的產品中,如果用戶點擊相關的詞,他們可以看到所有包含這些詞的評論。因此,只需點擊幾下,你就可以輕松閱讀分類評價,了解App的關鍵信息和用戶滿意度。

保護未來的高級審查

要成功規劃App的發展藍圖,通常需要對現有用戶進行深入調研,這是一項非常耗時耗力的工作。高級評論側重于用戶行為分析。通過整合用戶已經申請的功能,它可以為你提供未來需要的數據,讓你不需要人工分析。從評估中挖掘用戶的期望和反饋,可以幫助你預先審視未來的開發計劃,從而制定低風險的開發路徑,集中精力開發用戶需求高的新功能。

App Annies高級評論中的摘要選項卡。

摘要顯示了評估的關鍵信息,您可以使用過濾器來了解關鍵信息。

高級審查,完全支持您的移動戰略

高級評論不僅可以為App發行商提供用戶的感性反饋,還可以集成到App Annie強大的營銷智能產品組合中,從而幫助您獲得意想不到的重要信息,例如用于定義App的新關鍵詞。在App Annie的營銷智能產品組合的幫助下,這些重復的關鍵詞可以納入你的整體ASO策略,從而提高你的應用在商店中的知名度和下載轉化率。

可以通過高級點評獲得有價值的用戶洞察,同時節省大量人力資源。借助高級審核,App發布商將獲得缺陷檢測功能和全面的競爭態勢分析,深挖市場上任何App的評價和評級,短時間內找到相應的對策。


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