Analiza treści z forów: nowa grupa klientów i rozwój produktu
Rozwój produktu i pozyskanie klientów
Projekt zrealizował Michael Jan Rogocki przed założeniem cm-opti. Tę samą metodę stosujemy dziś w projektach dla klientów.
Branża i typ organizacji
Firma rozwijająca własny produkt i szukająca dla niego nowych odbiorców. Wiedza o tym, czego naprawdę chcą użytkownicy, była rozproszona po forach i grupach tematycznych, gdzie ludzie opisują swoje problemy własnymi słowami.
Problem biznesowy
Decyzje o tym, co dodać do produktu i do kogo z nim wyjść, zapadały na podstawie pojedynczych sygnałów: głośniejszego klienta, wewnętrznego przeczucia, tego, co akurat robi konkurencja. Tymczasem użytkownicy na forach opisują wprost, gdzie ich uwiera i za co byliby gotowi zapłacić.
Ten materiał jest jednak nieustrukturyzowany. To swobodny tekst, w różnym stylu, bez żadnych kategorii. Ręczne przeczytanie i posortowanie takiej masy wpisów jest nierealne, więc wiedza leżała nietknięta.
Podejście i zakres prac
Materiałem były treści, które użytkownicy sami piszą na forach tematycznych, przetworzone metodami przetwarzania języka naturalnego (NLP). Zamiast czytać wpis po wpisie, najpierw zamieniono wypowiedzi na reprezentacje wektorowe (embeddingi), które oddają ich znaczenie, a potem pogrupowano je klasteryzacją: algorytm sam układa podobne wypowiedzi w skupiska, więc z surowej masy postów wyłaniają się powtarzające się tematy i potrzeby.
Każde skupisko to jedna grupa oczekiwań: konkretny problem, sposób, w jaki ludzie o nim mówią, i język, którego używają. Na tej mapie widać dwie rzeczy naraz: grupy odbiorców, do których produkt jeszcze nie mówił, oraz funkcje, których w obecnym produkcie brakuje.
Dane tekstowe przetwarzano w zabezpieczonym środowisku.
Efekt biznesowy
dziesiątki tysięcy
przeanalizowanych wypowiedzi
treści z forów i grup tematycznych
dwa kierunki
nowa grupa klientów i nowe funkcje
wejście w nowy segment oraz rozbudowa obecnego produktu
Firma dostała oczekiwania użytkowników opisane ich własnymi słowami i pogrupowane w wyraźne tematy. Część skupisk wskazała segment, do którego produkt wcześniej nie trafiał, co otwiera nową grupę klientów. Część pokazała konkretne braki w obecnym produkcie, czyli gotową listę funkcji do dołożenia.
Rozbudowa produktu o funkcje, na które jest realny popyt, podnosi jego wartość dla klienta i pozytywnie przekłada się na marżowość, bo firma buduje to, czego ludzie faktycznie szukają.
Skala wdrożenia
Analiza objęła dziesiątki tysięcy wypowiedzi z forów i grup tematycznych związanych z produktem, więc skala była na tyle duża, że wzorce są wiarygodne. Im więcej wypowiedzi w źródle, tym pewniejsze skupiska, bo pojedynczy głos to anegdota, a powtarzający się wzorzec to sygnał.
Jeśli Twoi użytkownicy opisują swoje potrzeby w sieci, a decyzje produktowe podejmujesz wyczuciem, opisz nam swój przypadek. Sprawdzimy, co da się wyczytać z tego, co już o Tobie piszą.
Powiązane artykuły w Bazie wiedzy cm-opti
Obszar usługi: Machine learning i prognozy (analiza danych i NLP w rozwoju produktu).