Product Data Scientists erstellen ihre Modelle in der Regel auf Basis von Verhaltensdaten wie Logins, Abrechnungshistorie und Funktionsnutzung. Signale, die in Support-Tickets, Bewertungen und Umfrageantworten verborgen sind, enthalten jedoch oft einen Kontext, den diese Tabellen nie erfassen. Dieser Artikel erklärt, wie Natural Language Processing (NLP) diese Lücke schließen und traditionelle Produktmodelle stärken kann.
Product Data Scientists konzentrieren sich darauf, das Nutzerverhalten zu analysieren, Funktionen zu optimieren und das Geschäft durch Modellierung, Experimente und Metrikdesign auszubauen. Häufige Probleme sind die Modellierung von Kundenabwanderung (Churn) und des Customer Lifetime Value (CLV). Diese Themen sind nicht modisch, bleiben aber zentral für Unternehmen und erfordern die Einbindung von Stakeholdern aus Vertrieb, Marketing und anderen Teams.
Der Artikel skizziert drei Familien von NLP-Techniken, die in Produkt-Anwendungsfällen immer wieder auftauchen: Klassifikation, Themen- und Clusteranalyse sowie embeddingbasierte Suche oder Ähnlichkeitsberechnung. Named Entity Recognition und embeddingbasierte Anomalieerkennung passen indirekt in diese Familien.
Zu den behandelten Anwendungsfällen gehören Vorhersage von Kundenabwanderung, CLV, Kundensegmentierung, Empfehlungssysteme, Preisgestaltung und Preiselastizität, Nachfrageprognose, Anomalieerkennung und Lead-Scoring. Der Autor argumentiert, dass Text oft ein früheres Signal liefert als das Verhalten, dabei hilft, Lücken zu schließen, wo Verhaltensdaten dünn sind, und das "Warum" hinter dem "Was" erklärt. Boilerplate-Code und Links zu Ressourcen helfen Lesern beim Einstieg.
Quelle: Towards Data Science · Zusammengefasst von HeadlinesBriefing