Система по анализу и выгрузке отзывов с маркетплейса на основе ИИ

Наш клиент – маркетинговое агентство, которое помогает бизнесу продвигать товары на популярных маркетплейсах, таких как Амазон. В последние годы популярность онлайн-покупок сильно возросла, конкуренция на онлайн-рынках выросла до такой степени, что просто разместить продукт на маркетплейсе недостаточно для достижения высоких продаж. Продуктовый маркетинг может дать компаниям решающее преимущество перед конкурентами, а маркетинговые кампании, ориентированные на потребителя, могут значительно увеличить продажи.

Клиент обратился к нам с просьбой создать систему, которая будет анализировать отзывы клиентов с Amazon и отображать их в виде характеристик продукта, то есть мнений клиентов, сгруппированных по темам:

• какими характеристиками продукта клиенты наиболее довольны;
• что их больше всего разочаровало в продукте;
• характеристики, которые они сочли удивительными, интересными и т. д.

Отзывы клиентов, извлеченные из обзоров в сжатой форме, могут помочь в создании маркетинговых материалов, которым покупатель с наибольшей вероятностью доверится. Такими материалами могут быть описания продуктов, статьи и т. д. Также эти аспекты могут помочь в изучении слабых мест конкурентов и проведении маркетинговых исследований.

Разработанная нами система использует API Amazon для извлечения отзывов с маркетплейса о любом продукте, размещенном там. После извлечения отзывов система разбивает их на предложения, группирует их по темам и выбирает предложение, которое лучше всего описывает тему.

Результаты представлены в виде характеристик - основных тем, извлеченных из обзоров. Каждую характеристику можно развернуть, чтобы увидеть предложения, из которых это свойство было извлечено.

Система обрабатывает сотни обзоров и тысячи предложений для каждого продукта, чтобы выделить наиболее важные характеристики, игнорируя предложения, не содержащие релевантной информации:

• личное мнение – «Мне это нравится», «Худший телефон, которым я когда-либо пользовался»;
• восклицания – «Вау», «Отлично»;
• комментарии об обслуживании клиентов или торговой площадке: «Amazon потерял мою посылку», «служба поддержки мне очень помогла».

Система умеет правильно обрабатывать естественный язык, включая сленг, аббревиатуры и сокращения.

Мы воспользвались возможностями ChatGPT для формирования основных характеристик продукта. Отзывы разделяются на несколько групп и передаются в ChatGPT с предложением описать 10 самых сильных и самых слабых аспектов продукта, которые затем отправляются в наше приложение. Такой подход к извлечению характеристик позволил получить качественные результаты за меньшее время.

Наша NLP система (система по обработке естественного языка) способна извлекать характеристики продукта из отзывов на Amazon, сортировать их по релевантности и показывать, как пользователи описывают продукт, помогая нашему клиенту создавать ориентированные на покупателя маркетинговые материалы и тем самым увеличивать продажи продукта.

Систему можно использовать как отдельное приложение или интегрировать в существующее приложение для анализа настроений клиентов, маркетинговых исследований, повышения удовлетворенности клиентов за счет предоставления кратких обзоров и т. д.