使用 Viable 與 GPT-4 分析大規模質性資料

Viable 使用經過微調的 GPT-4 模型對大規模質性資料進行深入分析，使企業能夠從非結構化回饋中提取可執行的見解，無需人工審查。此方法使公司能夠比傳統摘要工具更有效地提升淨推薦分數（NPS）、減少支援票卷數，並為產品路線圖提供資訊。

質性資料中的分析與摘要

質性資料分析需要與簡單摘要不同的技術方法。雖然摘要專注於壓縮資訊，但分析會添加必要的上下文，以確保真正理解客戶情緒。

非結構化文本（如支援票證和線上評論）常常包含歧義、諷刺和否定。簡單的摘要工具可能會忽略這些細微差別，從而扭曲數據並導致錯誤的商業決策。Viable 透過微調 OpenAI 的大型語言模型（LLM），特別是 GPT-4，來應對這一問題，以更高的準確性處理質性資料分析的規模與複雜性。

從非結構化資料擴展洞見

Viable 的平台與 Zendesk、Intercom 和 Gong 等資料來源整合，透過持續同步提供自動化分析。該平台使用以下功能將非結構化回饋轉換為結構化洞見：

• 主題分類： 資料會自動在幾次點擊內歸類為主題。
• 週比週分析： 平台提供時間序列分析，協助企業了解流失風險及其資料背後的情境。
• 使用者畫像： 系統會識別提供特定回饋者的使用者畫像。
• 複雜查詢： 客戶可以向 AI 提出關於其特定資料集的複雜問題，以獲得有針對性的見解。

商業影響與營運效率

實施由 AI 驅動的質性分析顯著減少了與審查和標記回饋相關的人力勞動。根據平台使用者的回饋，結果包括：

• 資源節省： 透過自動化質性回饋分析，部分客戶每年可節省近 1,000 小時。
• 營運改進： 企業回報支援票證量減少以及客戶流失率下降。

「我們利用 Viable 強大的洞見，徹底改革了我們的方法，快速識別改進領域，並為經理們節省了數百小時。」

Viable 首席執行官 Dan Erickson 強調，使用 GPT-4 的先進 NLP 能力使平台能夠在人類分析所需時間的一小部分內提供細緻的見解，從而基於公司全部資料而非僅限於定量 KPI 進行資料驅動決策。