Вопрос или проблема
Как бы вы подошли к ситуации, когда необходимо количественно определить абстрактное понятие, такое как «клиентский опыт», не имея никаких размеченных данных? То есть у вас есть множество переменных, о которых вы более или менее знаете, как они влияют на опыт, но вы не знаете «весов» важности каждой из них.
Например, если рассматривать опыт с сервисом доставки еды, то у меня есть ожидаемое время доставки заказа, рейтинги (не очень надежные на данный момент), причины отмены, суммы и т.д.
Продолжая ваш пример, эксперт в вашей области (или бизнес-эксперт) должен определить, что из этого более важно и, следовательно, должно иметь больший вес.
Они могут считать важными сроки доставки заказов, потому что их клиенты ценят быструю доставку, но могут не придавать большого значения аннулированию заказов из-за большого количества заказов, которые у них и так есть. Это лишь предположение.
Для создания модели, которая будет соответствовать потребностям бизнеса, это должно идеальным образом обсуждаться с кем-то, кто хорошо понимает домен и знает, чего они хотят достичь.
.
Ответ или решение
Чтобы оценить абстрактное понятие, такое как "опыт клиента", без наличия размеченных данных, необходимо использовать продуманный подход, который сочетает в себе знания доменных экспертов и аналитические методы. Рассмотрим, как можно подойти к этой задаче в контексте IT и технологий.
Подход к количественной оценке опыта
Формирование метрик
Прежде всего, нужно определить набор параметров, которые могут повлиять на опыт клиента, таких как время доставки заказов (ETA), причины отмен, суммы заказов и оценки. Важно использовать только те данные, которые действительно имеют отношение к опыту клиента.
Консультация с доменными экспертами
Привлечение эксперта из соответствующей области (например, специалиста по логистике или клиентскому сервису) для оценки важности каждого параметра. Они могут предложить гипотезы относительно того, какие показатели наиболее критичны с точки зрения клиентов.
Разработка гипотетической модели
Создайте гипотетическую модель, в которой каждый параметр имеет свой вес. Вес — это предположительное значение, отражающее важность каждого параметра для клиентского опыта.
Анализ и настройка
-
Анализ корреляций: Используйте статистические методы для выявления корреляций между выбранными параметрами и известными элементами опыта клиента. Это поможет валидации предположений.
-
Моделирование сценариев: Примените методы машинного обучения без учителя, например кластеризацию, чтобы выявить скрытые паттерны в данных, которые могут помочь уточнить влияния отдельных параметров.
-
Проверка на реальных данных: Тестируйте модель на исторических данных и реальных кейсах, если это возможно. Сравните предсказания модели с обратной связью от клиентов.
Постоянная оптимизация и итерация
Ни одна модель не завершена сразу. Важно постоянно получать обратную связь от бизнеса и вносить корректировки, основываясь на реальных данных и изменениях в предпочтениях клиентов. Также стоит интегрировать автоматизированные системы для сбора отзывов клиентов, чтобы в дальнейшем обогащать модель более точными данными.
Заключение
Ключом к успешной количественной оценке опыта без размеченных данных является комбинирование аналитического подхода с экспертными знаниями. Это позволяет не только создать рабочую модель оценки, но и своевременно адаптироваться к изменениям в бизнесе и запросах клиентов.