App 的評價包含多種信息，如果通過手動瀏覽評價來獲取有效信息，非常費時費力，App Annie的Advanced Review模塊應運而生。
2019 年 12 月 3 日，App Annie 針對其 Intelligence 解決方案推出全新的 Advanced Review功能模塊。該功能可以為 App 產品經理和營銷人員提供兩大實用且重要的功能：第一，快速大量地提煉用戶觀點，無需任何人工操作；第二，監測競爭對手的用戶評價，從而幫助您更好地改進 App 表現，提高用戶滿意度。
App Annie 將自然語言處理 (NLP) 技術運用到了全球的應用商店中。因此，Advanced Review功能中的 NLP 機器學習算法可以讀取、解析和理解用戶評價，幫助您找到并修復評論中所提及的 Bug和問題。同時，該算法還可以及早發現問題，讓您在第一時間進行應對和修復，避免對應用商店評級和下載量造成重大負面影響。
Advanced Review 的功能如何實現？
Advanced Review借助兩種自然語言處理工具，從評價數據中收集洞察。
· 第一種為話題分類。每條評價使用一個或多個主題類別進行標記，包括"性能和缺陷"、"服務交付"以及"設計和界面"。這可以為 App 開發商提供話題概覽，讓他們了解用戶評價中的主要及其變化情況。例如，如果 App 更新后，標記為"性能和缺陷"的評價比例迅速飆升，這意味著可能更新存在許多缺陷，需要重新進行審查。
話題分類是一項復雜繁瑣的工作。確定評價分類方式需要分析人們所使用的各項功能。為實現這一點，我們使用了強大的遷移學習算法。該算法經過訓練，能夠使用我們大型預分類數據集來識別評價話題。其結果可比擬人工分類的表現，使自己的產品具備自動化處理能力。
· 第二種為相關詞語。App Annie采用了內部研發的專有算法，可以從評價中提取關鍵短語，并為每個短語分配一個"影響分數"，從而量化該短語在特定評價主題中的重要性和情緒級別。該流程的目的在于，從文本中提取具備可讀性和可操作性的短語，然后根據解決優先級對其進行排名。在我們的產品中，如果用戶點擊相關詞語，就能看到包含該詞語的所有評價。因此，只需點擊幾下，便可輕松閱讀分類后的評價，并從中了解 App 的關鍵信息以及用戶的滿意度。
Advanced Review 如何幫助客戶取得成功？
以 App 為例。
達美樂（美國版）擁有超過 370 萬條評分和評價，這些評價中多與披薩本身相關，剩余內容則集你在App的表現和用戶體驗。合理地處理這些內容，達美樂將能獲得諸多有效信息，從而有助于其提高用戶滿意度和下載量。如果采用效率低下的人工篩選，可能在 QA 團隊發現Bug之前，App 就會流失許多用戶。
因此， App Annie 的Advanced Review便可以派上用場。只需幾個小時，NLP 算法就可以處理完 370 萬條評價并對其進行歸類總結。而同樣的流程，QA 團隊可能需要花費一周甚至更長時間，整理出的結果還有可能充滿個人主觀因素。
在該示例中，您會發現"登錄"等高頻詞導致 App 平均評級較低，因而出現 -10 的不良影響分數。該問題在超過 65% 的評價中被提及。
Advanced Review，為未來保駕護航，全面支持您的移動策略
要成功規劃 App 的發展藍圖，通常需要對現有用戶進行深入調研，這是一個非常耗時且成本高昂的工作。Advanced Review專注于用戶行為分析，通過對用戶已申請的功能進行整合，為您提供未來所需的數據，使您無需再進行人工分析。從評價中挖掘用戶對App 的期望及反饋，能夠幫您對未來發展方案進行預先審查，從而制定低風險的發展路徑，專心開發用戶需求度高的新功能。
您可以通過Advanced Review獲得極富價值的用戶洞察，同時還可節省大量人力資源。借助Advanced Review，App 發行商將獲得缺陷檢測功能和全面的競爭形勢分析，深入挖掘市場上任何 App 的評價和評級，在較短時間內找到相應的對策。
立即聯系 App Annie，了解如何使用Advanced Review改善 App 在應用商店中的表現和用戶滿意度。
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