Огромная часть данных в компании не лежит в таблицах: обращения в поддержку, отзывы, комментарии, темы писем, поисковые запросы внутри сайта. Раньше это либо читали выборочно, либо не читали вовсе, потому что ручная разметка стоила дороже пользы.
Автоматическая классификация меняет экономику. Тексты можно разложить по темам, отметить тональность, выделить повторяющиеся жалобы, связать всплеск обращений с конкретным изменением в продукте. Это тот случай, когда даже неидеальная точность полезна: важна не оценка отдельного сообщения, а картина по группе.
Границы применимости тоже понятные. Автоматика плохо справляется с иронией, отраслевым жаргоном и короткими сообщениями без контекста. И она наследует представления, заложенные в разметке: если категории придуманы неудачно, вся статистика будет описывать чужую картину мира.
Разумный порядок — начать с небольшого набора внятных категорий, сверить часть результата вручную и держать эту сверку постоянной 🔍
—
Если понравилось — посмотри @zagovor_ai
AI в Аналитике
@ai_analytics_ru_n1k
Огромная часть данных в компании не лежит в таблицах: обращения в поддержку, отзывы, комментарии, темы писем,
Этот пост опубликован в Telegram-канале AI в Аналитике. Подписаться можно по ссылке: @ai_analytics_ru_n1k.