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硅谷大数据公司Taste Analytics,专注讲“非结构化数据”分析的故事

徐宁 · 2015-12-08
它在做的事情就是把任何可以转化成文字的信息,通过机器深度学习来进行自动的挖掘,然后再通过图像可视化给用户展示出去。

Taste Analytics公司位于美国硅谷,是一家基于数据驱动的可视化分析公司。它在做的事情就是把任何可以转化成文字的信息,通过机器深度学习来进行自动的挖掘,然后再通过图像可视化给用户展示出去。要理解清楚Taste Analytics,就要知道它服务的对象不是企业的IT、数据库,而是商业人员,例如市场营销,客服、信息洞察员、产品优化改进设计人员等。

现在的消费者都会在论坛、微博等各种渠道留下对企业的产品、品牌、客服等一系列言论,但这些言论不会按照常规化的语序进行表达,里面大多夹杂新生词汇、代名词等,导致企业往往不能很好的理解这些反馈信息中的建议。说到这里就可以大概理解,Taste Analytics做的事情好比舆情分析。传统的舆情分析系统需要企业自己建立模型、字典,而Taste Analytics可以深度学习非结构化的自然语言,根据用户的用词、造句、行文方式来理解文字含义,通过对大范围的用户、上千万个消费点进行聚类分析,让企业了解到用户的真正建议。

信息的渠道包括邮件、聊天记录等,当问到是否涉及用户隐私问题时,创始人Derek Wang举例说明了一下,Taste Analytics的一个企业客户,每周能收到几十万封投诉建议邮件,一年累积在几千万封,根本没时间看,Taste Analytics就可以帮助这个公司的人快速将邮件聚类、整合,通过图像告诉企业用户反馈的问题在什么地方,可能是“没办法在网站上注册”等。在使用邮件的过程中,Taste Analytics是不做任何信息采集的,只提供分析工具的平台,分析师不会直接接触用户隐私信息,所以不涉及隐私问题。

Derek Wang还分享了另一个客户案例,联想美国企业内部有14个客户反馈的数据源头,每个数据源一个月可以收到几百万条反馈,导致他们没有办法系统的进行横向、纵向的解读。而Taste Analytics平台就可以过滤这些信息,当数据经过企业采集进入平台,企业便可以第一时间得知用户对产品的反馈信息。假设用户反馈“网卡不好用”比较多,企业就可以及时调整产品线,减少负面反馈。原来企业里只有两三个分析师管理这些数据,现在可以应用到不同领域的商业化决策中去。

硅谷大数据公司Taste Analytics,专注讲“非结构化数据”分析的故事


Taste Analytics涉及处理的信息都是非结构化数据,目前在文本阶段,预计2016年将会扩展到图像,2017年会增加视频数据分析。

那怎样鉴定Taste Analytics平台的分析效果呢?Derek Wang回答到,他们做了很多机器和人相互比对的实验,结果的相似度在8成以上。Taste Analytics在推广过程中采用“先试用后付款”的方式,让企业先免费用两个月,与之前的平台进行交叉验证、比对结果,满意后续费使用。

对此,我采访了一下Taste Analytics的一个客户Answers.com——一个社区问题、问卷调查网站,其项目总监Feng Shao说到:“Answers有很多企业级客户,我们帮助这些客户分析他们的用户反馈。这些反馈很大一部分是unstructured text,也有很多分布在社交平台上。这恰好是Taste的强项,我们两家合作搭建这么一个开放和灵活的平台,让Answers的企业用户可以深度的分析汇总分布在各处的用户反馈,提高客户满意度。”另外,Feng Shao还表示,对于文字情感分析,Answers也使用过其他的第三方伙伴,从功能的广度、深度、性价比以及对客户的服务上,Taste的效果都相对较好。

据Derek Wang透露,目前Taste Analytics的客户主要为大型企业,不乏世界500强,10月底开放云平台之后,为100多家中小型企业提供服务,还有8家学校在免费使用,日均用户几千人。

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