(Basierend auf einem realen Projekt neu strukturiert)
"Einige Monate sammelnde Arbeit in einer Woche abgeschlossen"
Blank Corporation verkauft über 20 Marken und Hunderte von Produkten.
Aufgrund der Vielzahl von Produkten und Marken gab es zwar viele Verkäufe, aber die Bewertungen waren niedriger als erwartet, was zu großen Sorgen führte.
Während eines Marketing-Meetings dachten wir: "Könnten wir nicht herausfinden, warum die Bewertungen so niedrig sind, wenn wir alle Bewertungen des Online-Shops sammeln und analysieren?"
Da Blank Corporation nicht nur auf Online-Märkten wie Coupang, WeMakePrice und 11th Street, sondern auch in eigenen Markenläden Produkte verkauft, war es sehr schwierig, Kundenbewertungen an einem Ort zu sammeln.
Als wir Mitarbeiter damit beauftragten, 1.000 Bewertungen zu kopieren und einzufügen, dauerte es ganze zwei Tage.
Da es sich um eine einfache Wiederholungsarbeit handelte, war die Konzentration gering und Fehler traten häufig auf.
Deshalb suchten wir nach einer Lösung, um automatisch Daten zu sammeln, und fanden heraus, dass wir mit der Verwendung von Crawling-Technologie Daten schnell und einfach sammeln können.
Hashscraper hat im Vergleich zu anderen Unternehmen einige besondere Merkmale.
Vorteil der sehr schnellen Crawling-Geschwindigkeit durch die Verwendung von Hunderten von Servern
Bequemlichkeit, den Datensammlungsprozess direkt im Dashboard überprüfen zu können
Transparente Preispolitik, bei der nur für die gesammelten Daten bezahlt wird
Dank Hashscraper konnte unser Marketingteam die Bewertungen unserer Produkte schnell und einfach sammeln und das Projekt abschließen.
"Basierend auf Daten haben wir die wahren Gefühle der Verbraucher bestätigt"
Mit einfachen Techniken wie der Hervorhebung von häufig verwendeten Wörtern in einer Word Cloud und der Analyse von positiven/negativen Worten konnten wir unser Ziel nicht erreichen.
Dies liegt daran, dass ein Wort oft zwei Bedeutungen haben kann.
Wenn zum Beispiel das Wort "schwer" im Zusammenhang mit einem Auto verwendet wird, kann es zwei Bedeutungen haben:
"Stabil"
"Schlechter Kraftstoffverbrauch"
Deshalb war es unerlässlich, eine Technologie zu haben, die nicht Wörter, sondern Sätze analysiert, um die Emotionen der Menschen zu verstehen.
Durch die Integration einer Rechtschreibprüfungsfunktion, die den Eigenschaften von Bewertungen mit häufigen Rechtschreibfehlern gerecht wird, konnten wir die Genauigkeit der Datenanalyse drastisch verbessern. Dadurch konnten wir genau feststellen, was an unserem Produkt fehlerhaft war und was seine Stärken waren, basierend auf Daten.
Indem es uns ermöglichte, verschiedene Indikatoren wie Preis, Design, Benutzerfreundlichkeit usw. umfassend zu analysieren, konnten wir herausfinden, an welchen Aspekten unser Produkt verbessert werden sollte.
Dadurch konnten wir überzeugende Berichte an den Teamleiter und den Geschäftsführer weitergeben.
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