Статистическите инструменти могат да помогнат мобилните приложения да работят по-добре в отговор на отзивите на потребителите. Това ще е възможно, ако разработчиците използват средствата на статистиката, за да узнаят най-важното от хилядите потребителски отзиви, ревюта, препоръки и изблици на недоволство. Но дали те ще се възползват?
Труден е животът на разработчика! След като създаде приложение, което помага на потребителите, например да резервират хотелска стая или да осребрят точки за лоялност, той трябва да разбере колко добре работи апликацията – а и как се представя спрямо конкурентите.
Обаче когато възмутен клиентът пише гневно онлайн ревю, той най-често казва нещо от типа на „Не мога да скролвам!“ – и дава на приложението само една звезда. Разработчикът няма идея какво точно се случва, но пък трябва да реши проблема – при това бързо.
Прецизното определяне на причините, поради които потребителите са недоволни, въз основа на няколко хиляди кратки онлайн ревюта, е ужасно трудоемко. То отнема време и е скъпо – а и изисква няколко стъпки. А залозите са високи. Мобилните приложения, които представляват лошо преживяване за потребителя, могат да навредят на репутацията на компанията, да отблъснат клиентите и да ги тикнат в лапите на конкурентите.
Един статистик от Университета Корнел и колегите му са открили по-бърз начин разработчиците да подобрят мобилните приложения, които пишат, чрез нов метод за анализ на текст, който обобщава и анализира клиентските отзиви в една-единствена стъпка.
„Идеята ни беше, че може да се измисли метод, който да разглежда всички рейтинги и да каже кои са темите, по които хората са недоволни – може би това са областите, върху които разработчикът трябва да се съсредоточи“, казва Шон Манкад, главен асистент по управление на информацията в Школата по мениджмънт „Samuel Curtis Johnson“, цитиран от phys.org.
Идеята може да има значителни последици за мобилната търговия – пазар, за който се очаква да достигне 250 милиарда долара до 2020 г. Чрез нарастващото разпространение на смартфоните мобилната търговия вече оказва значително влияние върху всички форми на икономическа дейност, според Манкад и колегите му.
Манкад е водещ автор на „Едноетапна прогноза с вградено тематично моделиране на онлайн ревюта за управление на мобилни приложения“ – статия, която ще се появи в предстоящия брой на „Анали на приложната статистика“. Съавтори на Манкад са докторантът от Университета Корнел Шенгли Ху и Анандасивам Гопал от Университета в Мериленд.
При разучаването на текстове популярен начин за представяне на изводите е създаването на огромна матрица, която да следи кои думи се появяват в кои онлайн прегледи. „Това става наистина масово използвана матрица. И се сдобивате с толкова много колони, че трябва да ги смалите по някакъв начин“, разказва Манкад. „Ето тук ние прилагаме метода“.
Моделът всъщност взема средно претеглената стойност на думите, които се появяват в онлайн прегледите. Всяка от тези претеглени средни стойности представлява тема на дискусия. Методът не само дава насоки за ефективността на едно приложение, но и го съпоставя с конкурентните приложения с течение на времето, за да се сравнят характеристиките и потребителското доверие.
„Идеята е да вземете текста, да вземете рейтингите и да получите табло, което лесно можете да гледате“, каза Манкад. Той и колегите му приложили своя подход както към симулирани данни, така и към над 104 000 реални ревюта на мобилни приложения за 162 версии на апликации от три от най-популярните онлайн туристически агенции в САЩ. За всяко приложение имало по над 1000 коментара на година.
Манкад и колегите му открили, че техният модел за анализ на текст е по-добър от стандартните методи за прогнозиране на точността както при реални ревюта, така и при симулираните данни. Те установили, че методът може да помогне на компаниите да преценят колко често и кога е добре да пускат нови версии на приложенията си.