App Annie 发布全新Advanced Review功能,从海量用户评价中挖掘数 2019年12月3日

　　App 的评价包含多种信息，如果通过手动浏览评价来获取有效信息，非常费时费力， App Annie的Advanced Review模块应运而生。

　　2019 年 12 月 3 日， App Annie 针对其 Intelligence 解决方案推出全新的 Advanced Review功能模块。该功能可以为 App 产品经理和营销人员提供两大实用且重要的功能：第一，快速大量地提炼用户观点，无需任何人工操作;第二，监测竞争对手的用户评价，从而帮助您更好地改进 App 表现，提高用户满意度。

　　App Annie 将自然语言处理 (NLP) 技术运用到了全球的应用商店中。因此， Advanced Review功能中的 NLP 机器学习算法可以读取、解析和理解用户评价，帮助您找到并修复评论中所提及的 Bug和问题。同时，该算法还可以及早发现问题，让您在第一时间进行应对和修复，避免对应用商店评级和下载量造成重大负面影响。

　　Advanced Review 的功能如何实现?

　　Advanced Review借助两种自然语言处理工具，从评价数据中收集洞察。

　　● 第一种为话题分类。每条评价使用一个或多个主题类别进行标记，包括“性能和缺陷”、“服务交付”以及“设计和界面” 。这可以为 App 开发商提供话题概览，让他们了解用户评价中的主要及其变化情况。例如，如果 App 更新后，标记为“性能和缺陷”的评价比例迅速飙升，这意味着可能更新存在许多缺陷，需要重新进行审查。

　　话题分类是一项复杂繁琐的工作。确定评价分类方式需要分析人们所使用的各项功能。为实现这一点，我们使用了强大的迁移学习算法。该算法经过训练，能够使用我们大型预分类数据集来识别评价话题。其结果可比拟人工分类的表现，使自己的产品具备自动化处理能力。

　　● 第二种为相关词语。 App Annie采用了内部研发的专有算法，可以从评价中提取关键短语，并为每个短语分配一个“影响分数” ，从而量化该短语在特定评价主题中的重要性和情绪级别。该流程的目的在于，从文本中提取具备可读性和可操作性的短语，然后根据解决优先级对其进行排名。在我们的产品中，如果用户点击相关词语，就能看到包含该词语的所有评价。因此，只需点击几下，便可轻松阅读分类后的评价，并从中了解 App 的关键信息以及用户的满意度。

　　Advanced Review 如何帮助客户取得成功?

　　以达美乐披萨(美国版) App 为例。

　　达美乐(美国版)拥有超过 370 万条评分和评价，这些评价中多与披萨本身相关，剩余内容则集你在App的表现和用户体验。合理地处理这些内容，达美乐将能获得诸多有效信息，从而有助于其提高用户满意度和下载量。如果采用效率低下的人工筛选，可能在 QA 团队发现Bug之前， App 就会流失许多用户。

　　因此， App Annie 的Advanced Review便可以派上用场。只需几个小时， NLP 算法就可以处理完 370 万条评价并对其进行归类总结。而同样的流程， QA 团队可能需要花费一周甚至更长时间，整理出的结果还有可能充满个人主观因素。

App Annie 发布全新Advanced Review功能,从海量用户评价中挖掘数据洞察。　　