Semantic Analysis: быстрый способ определить проблемы пользователей

Go to the profile of Julia Zhavnerchik
Julia Zhavnerchik
Semantic Analysis: быстрый способ определить проблемы пользователей

Table of Content:

  1. 5 случаев, когда поможет Semantic Analysis
Идеальных приложений не бывает — пользователи всегда найдут повод для жалоб. Существует ли способ быстро определить и проанализировать трудности, с которыми сталкиваются пользователи вашего приложения?

Мы много работали с продуктовыми командами и поняли, что на рынке нет инструмента, который бы позволял делать одновременно общий анализ удовлетворённости пользователей и глубокий анализ отзывов. Поэтому мы создали собственный инструмент — Semantic Analysis.

С его помощью продакт менеджеры, владельцы приложений, UX-дизайнеры, разработчики и customer success-менеджеры могут увидеть, какие впечатления вызывает у пользователей взаимодействие с приложением, и определить недостатки продукта, пока они напрямую не сказались на метриках.

8 из 10 пользователей Semantic Analysis утверждают, что инструмент помогает им реагировать на критические ошибки в три раза быстрее.

signup_boosting

5 случаев, когда поможет Semantic Analysis

1. Определить, что влияет на customer experience приложения

Отслеживайте, что мобильные пользователи в разных странах думают о той или иной версии приложения. «Умная» технология на основе искусственного интеллекта сгруппирует отзывы по темам и отдельно покажет сообщения о багах. Если у пользователей возникнут проблемы с новой фичей, вы узнаете об этом первыми.

На диаграмме показано количество отзывов по каждой теме и средний рейтинг. Нажав на тему, вы попадете к конкретным отзывам.

2. Не гадать о проблеме по числу звёзд

Проблемы бывают у всех пользователей — даже у тех, кто ставит четыре звездочки. Если реагировать только на отзывы с одной или двумя звездами, велика вероятность пропустить жалобу от лояльного пользователя, который был почти готов поставить пятерку.

Пользователь оценил приложению на четверку, но у него есть проблема, требующая решения.

3. Сфокусироваться на критичных отзывах

Выберите те проблемы, которые требуют срочных действий. Semantic Analysis объединит такие отзывы в группы, чтобы вы могли сразу перейти к ним и помочь пользвателям как можно скорее.

Технология на основе ИИ объединяет отзывы в группы и представляет их виде диаграммы.

4. Оперировать только актуальными данными

Уделяйте внимание только самым свежим обновлениям или сравните текущие результаты с предыдущими достижениями. Таким образом, вы сможете принять взвешенные решения о в дальнейшей разработке приложения.

С помощью фильтра выберите конкретную дату, версию или страну, чтобы определить, когда и где у вашего приложения были взлёты и падения.

5. Быстро найти, что улучшить в продукте

Узнайте, чего вашим пользователям не хватает для счастья. Отслеживайте их просьбы и пожелания от версии к версии. Например, воспользовавшись функцией Wordcloud, выберите ключевое слово “would be” — вы увидите все отзывы с пожеланиями для текущей версии приложения.

Загляните в наш Центр Поддержки, чтобы узнать больше о новом инструменте.

--

Начните повышать уровень удовлетворенности своих пользователей.

Уже попробовали Semantic Analysis? Не стеснятесь — поделитесь мнением! Мы собираем бэклог для версии 2.0 :)

Посмотрите другие публикации:

Зачем отвечать на отзывы в App Store и Google Play

Зачем отвечать на отзывы в App Store и Google Play

Отзывы приложений и игр — это полноценный канал общения с пользователями. Ответы на них помогают увеличить рейтинг и конверсию в установку…

Anatoly Sharifulin
Anatoly Sharifulin
Как повысить лояльность пользователей с помощью ответов на отзывы

Как повысить лояльность пользователей с помощью ответов на отзывы

Как отвечать на отзывы, чтобы сократить время ответа и одновременно повысить лояльность, установки и доходы.

Anatoly Sharifulin
Anatoly Sharifulin
Как Social Quantum увеличил органические установки на 110%

Как Social Quantum увеличил органические установки на 110%

Как видео на страницах мобильных игр влияют на результативность ASO-оптимизации и количество загрузок.

Catherine Sibirko
Catherine Sibirko