使用 Viable 和 GPT-4 分析大规模定性数据

Viable 使用经过微调的 GPT-4 模型对大规模定性数据进行深入分析，使企业能够在无需人工审查的情况下从非结构化反馈中提取可操作的见解。此方法使公司能够比传统摘要工具更高效地提升净推荐值 (NPS)、减少支持工单数量并为产品路线图提供信息。

定性数据中的分析与摘要

定性数据分析需要比简单摘要不同的技术方法。虽然摘要侧重于压缩信息，但分析会添加必要的上下文以确保真正理解客户情感。

非结构化文本（如支持工单和在线评论）通常包含歧义、讽刺和否定。简单的摘要工具可能会忽略这些细微差别，从而可能扭曲数据并导致错误的商业决策。Viable 通过微调 OpenAI 的大型语言模型（LLM），特别是 GPT-4，来应对这一问题，以更高的准确性处理定性数据分析的规模和复杂性。

从非结构化数据中规模化洞察

t Viable 的平台与 Zendesk、Intercom 和 Gong 等数据源集成，通过持续同步提供自动化分析。该平台使用以下功能将非结构化反馈转换为结构化洞察：

• 主题分类： 数据会自动分类为主题，只需几次点击。
• 周环比分析： 平台提供时间序列分析，帮助企业了解流失风险以及数据背后的上下文。
• 用户画像： 系统识别提供特定反馈的用户画像。
• 复杂查询： 客户可以向 AI 提出关于其特定数据集的复杂问题，以获得有针对性的见解。

商业影响和运营效率

实施 AI 驱动的定性分析显著减少了与审查和标记反馈相关的人工劳动。根据平台用户的反馈，结果包括：

• 资源节约： 有些客户通过自动化定性反馈分析每年节省了近 1,000 小时。
• 运营改进： 企业报告支持工单数量减少和客户流失降低。

正如 Sticker Mule 客户支持副总裁 Kalie Bishop 所述：

“我们彻底改变了方法，利用 Viable 强大的洞察力快速识别改进领域，并为经理们节省了数百小时。”

Viable 首席执行官 Dan Erickson 强调，使用 GPT-4 的先进 NLP 能力使平台能够在人工分析所需时间的很小一部分内提供细致入微的洞察，从而基于公司全部数据而不仅仅是定量 KPI 进行数据驱动的决策。