Самый быстрый способ находить инсайты и анализировать фич-реквесты

InstallApp 18 июня 2019 г.

 

Как создать продукт, который нравится пользователям и приносит прибыль? Можно месяцами топтаться на месте, прежде чем один инсайт в корне преобразует жизнь приложения. Вопрос в том, как найти такой инсайт.

У мобильных продуктов процесс поиска начинается с отзывов: именно там скрыты драгоценные инсайты, способные качественно улучшить продукт. Однако, когда у приложения тысячи отзывов, ценный фидбек может смешаться со спамом или кучей 5-звездочных ‘thank you’.

Как оптимизировать процесс поиска, чтобы быстрее отделять ценный фидбек от бесполезного? И как находить инсайты конкурентов, чтобы привлечь их пользователей?

В AppFollow мы автоматизировали анализ фидбека пользователей, и теперь поиск инсайтов стал проще.

Представляем Semantic Analysis 2.0 для анализа содержания и эмоционального фона отзывов. Новые AI-алгоритмы в его основе работают в три раза быстрее, на 11% точнее анализируют тональность отзыва и на 26% — темы и проблемы.

 

Мы добавили 40 новых тегов, чтобы точнее размечать проблемы пользователей, а также новый португальский язык к существующим английскому и русскому (и скоро добавим еще 6 языков).

Анализируя отзывы в Semantic Analysis, вы поймете, что движет пользователями и чего не хватает вашему продукту:

  • Найдете жалобы и фич-реквесты, не читая отзывы;
  • Соберете отзывы, требующие быстрого ответа;
  • Определите киллер-фичи конкурентов, которые не дают пользователям уйти к вам;
  • Найдете недостатки конкурентов, которые помогут улучшить ваш продукт;
  • Быстро отреагируете на изменение настроений пользователей в разных странах.

Как ускорить анализ фидбека и сбор фич-реквестов

Мнение пользователей напрямую влияет на будущее продукта, т.к. вы делаете продукт для них, а не для себя. Поэтому важно знать, как они воспринимают изменения. Чтобы это выяснить, вы можете руками собирать фидбек в табличку или ускорить этот процесс с Semantic Analysis. Он делает за вас предварительный анализ, а вы просто собираете инсайты.

Например, мы хотим проанализировать фидбек пользователей после мажорного обновления. Для этого возьмем игру Harry Potter: Hogwarts Mystery в Google Play — 2 марта в игру добавили новый квест.

Как пользователи восприняли новшества? Для этого проанализируем отзывы за 2 недели после обновления в Semantic Analysis.

Сначала посмотрим данные по всем странам и языкам. На графиках Positive vs Negative и Sentiment Timeline видно, что пользователи позитивно восприняли изменения: на следующий день после обновления количество позитивного фидбека выросло в 5 раз.

Теперь посмотрим, о чем писали пользователи. На графике Topics видно, что про обновление написало всего 3% игроков, зато 13% оставили фич-реквесты.

По клику на тему ‘Feature Requests’ смотрим, чего не хватает пользователям. Большинство фич-реквестов касается проблем с энергией и кастомизации персонажей. И нам потребовалось 10 минут, чтобы это определить!