(Basé sur un projet réel)
"J'ai terminé une tâche de collecte qui aurait pu prendre plusieurs mois en une semaine"
Blanc Corporation vend plus de 20 marques et des centaines de produits.
Avec autant de produits et de marques, bien que les ventes soient importantes, nous étions préoccupés par les scores d'évaluation plus bas que prévu.
Lors d'une réunion marketing, nous avons pensé que "en collectant et en analysant toutes les évaluations du magasin en ligne, nous pourrions comprendre pourquoi les scores sont bas".
Il était difficile de rassembler les avis des clients, car nous vendons des produits non seulement sur des marchés ouverts comme Coupang, WeMakePrice et 11th Street, mais aussi sur notre propre boutique de marque.
Lorsque nous avons demandé à un employé de le faire, il a fallu deux jours pour copier-coller 1 000 avis.
De plus, en raison de la nature répétitive de la tâche, la concentration était faible et les erreurs étaient fréquentes.
C'est ainsi que nous avons commencé à chercher s'il existait un moyen de collecter automatiquement les avis, et nous avons découvert que l'utilisation de la technologie de crawl nous permettrait de collecter des données facilement et rapidement.
HashScraper a une caractéristique unique par rapport aux autres entreprises.
Avantage de la vitesse de crawl en utilisant des centaines de serveurs
La commodité de pouvoir vérifier le processus de collecte de données directement sur le tableau de bord
Une politique de prix transparente où vous payez uniquement pour ce qui est collecté
Grâce à cela, notre équipe marketing a pu collecter rapidement et facilement les avis sur nos produits pour terminer le projet.
"Nous avons découvert les vrais sentiments des consommateurs basés sur les données"
Les techniques d'analyse telles que la mise en évidence des mots les plus fréquemment mentionnés dans un nuage de mots et l'analyse de la positivité/négativité des mots ne nous ont pas permis d'atteindre notre objectif.
Cela est dû au fait qu'un mot peut avoir deux significations différentes dans de nombreux cas.
Par exemple, le mot "lourd" lorsqu'il est utilisé pour décrire une voiture peut avoir les deux significations suivantes :
"Stable"
"Mauvaise économie de carburant"
C'est pourquoi une technologie permettant d'analyser les phrases plutôt que les mots était nécessaire pour comprendre les émotions des personnes.
HashScraper a d'abord mis en place une fonction de vérification de l'orthographe pour s'adapter aux avis qui ont tendance à contenir des fautes d'orthographe, ce qui a considérablement augmenté la précision de l'analyse des données. Grâce à cela, nous avons pu identifier de manière précise les points forts et les points faibles de nos produits de manière basée sur les données.
En analysant divers aspects tels que le prix du produit, le design, la convivialité, nous avons pu savoir quels aspects de nos produits devaient être améliorés.
Cela nous a permis de présenter des rapports convaincants au chef d'équipe et au PDG.
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