প্রোডাক্ট ডেটা সায়েন্টিস্টরা সাধারণত লগইন, বিলিং ইতিহাস ও ফিচার ব্যবহারের মতো আচরণগত ডেটার ওপর ভিত্তি করে মডেল তৈরি করেন। তবে সাপোর্ট টিকিট, রিভিউ ও জরিপের উত্তরে লুকানো সংকেতগুলো প্রায়ই এমন প্রেক্ষাপট বহন করে যা এই টেবিলগুলো কখনও ধারণ করতে পারে না। এই নিবন্ধটি ব্যাখ্যা করে কীভাবে ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) এই ফাঁক পূরণ করতে এবং ঐতিহ্যবাহী প্রোডাক্ট মডেলকে শক্তিশালী করতে পারে।
প্রোডাক্ট ডেটা সায়েন্টিস্টরা মডেলিং, পরীক্ষা-নিরীক্ষা ও মেট্রিক ডিজাইনের মাধ্যমে ব্যবহারকারীর আচরণ বিশ্লেষণ, ফিচার অপ্টিমাইজ এবং ব্যবসা বৃদ্ধিতে মনোযোগ দেন। সাধারণ সমস্যাগুলোর মধ্যে রয়েছে গ্রাহক চার্ন এবং গ্রাহক জীবনকাল মূল্য (CLV) মডেলিং। এই সমস্যাগুলো ট্রেন্ডি না হলেও ব্যবসার কেন্দ্রে থাকে এবং বিক্রয়, বিপণন ও অন্যান্য দলের স্টেকহোল্ডারদের অংশগ্রহণ প্রয়োজন।
নিবন্ধটি NLP কৌশলের তিনটি পরিবারের রূপরেখা দেয় যা প্রোডাক্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে বারবার আসে: ক্লাসিফিকেশন, টপিক ও ক্লাস্টার বিশ্লেষণ, এবং এমবেডিং-ভিত্তিক রিট্রিভাল বা সাদৃশ্য। নামযুক্ত সত্তা শনাক্তকরণ এবং এমবেডিং-ভিত্তিক অসঙ্গতি শনাক্তকরণ এই পরিবারগুলোর সঙ্গে পরোক্ষভাবে মেলে।
আলোচিত ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলোর মধ্যে রয়েছে গ্রাহক চার্ন পূর্বাভাস, CLV, গ্রাহক বিভাজন, সুপারিশ ব্যবস্থা, মূল্য নির্ধারণ ও ইলাস্টিসিটি, চাহিদা পূর্বাভাস, অসঙ্গতি শনাক্তকরণ এবং লিড স্কোরিং। লেখকের মতে, টেক্সট প্রায়ই আচরণের আগেই সংকেত দেয়, যেখানে আচরণগত ডেটা কম সেখানে ফাঁক পূরণে সাহায্য করে এবং "কী"-এর পেছনের "কেন" ব্যাখ্যা করে। পাঠকদের শুরু করতে সাহায্য করার জন্য বয়লারপ্লেট কোড ও সম্পদের লিংক দেওয়া হয়েছে।
উৎস: Towards Data Science · সারাংশ: HeadlinesBriefing