Любая современная компания заботится о своей репутации. Фразы: «Ваше мнение очень важно для нас» или «Оцените вашу покупку», «С какой долей вероятности вы бы порекомендовали нашу компанию?» буквально преследуют нас на каждом шагу на сайтах магазинов, поликлиник и даже Госуслуг. Правительственные учреждения на ряду с другими компаниями стали заинтересованными в оценке своей работы и тоже обращают на это внимание. Медицинские учреждения не будут продлевать контракты со специалистами у которых на протяжении долгого времени преобладает отрицательный фон. Поставщики услуг стараются постоянно отслеживать реакцию потребителей на товары и услуги для того чтобы сделать свой сервис более доступным и качественным, а значит конкурентноспособным. Народное мнение помогает другим потребителям составить представление об учреждении, заведение, продукте или сервисе до того как он будет приобретен и тем самым позволяет избежать ошибок при покупках. Крупные компании в обязательном порядке содержат в своем штате структуры по борьбе с оттоком клиентов, пиар-отделы, в работе которых ключевым фактором является своевременная реакция на запросы потребителей. Как же построить работу подобных структур без повышения затрат и повысить их скорость реагирования? В качестве одного из примеров рассмотри применение машинного обучения для оперативного анализа большого количества отзывов респондентов.
Читать дальше ->

https://habr.com/ru/post/445726/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=445726