उत्पाद डेटा साइंटिस्ट आमतौर पर लॉगिन, बिलिंग इतिहास और फ़ीचर उपयोग जैसे व्यवहारिक डेटा पर मॉडल बनाते हैं। हालाँकि, सपोर्ट टिकटों, समीक्षाओं और सर्वेक्षण उत्तरों में छिपे संकेत अक्सर वह संदर्भ रखते हैं जो ये तालिकाएँ कभी कैप्चर नहीं कर पातीं। यह लेख बताता है कि नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) इस अंतर को कैसे भर सकती है और पारंपरिक उत्पाद मॉडलों को कैसे मज़बूत बना सकती है।
उत्पाद डेटा साइंटिस्ट उपयोगकर्ता व्यवहार का विश्लेषण करने, फ़ीचर को अनुकूलित करने और मॉडलिंग, प्रयोग और मेट्रिक डिज़ाइन के माध्यम से व्यवसाय को बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। आम समस्याओं में ग्राहक चर्न और ग्राहक जीवनकाल मूल्य (CLV) मॉडलिंग शामिल हैं। ये समस्याएँ भले ही ट्रेंडी न हों, लेकिन व्यवसायों के लिए केंद्रीय बनी हुई हैं और इनमें बिक्री, मार्केटिंग और अन्य टीमों के हितधारकों की भागीदारी आवश्यक है।
लेख NLP तकनीकों के तीन परिवारों की रूपरेखा देता है जो उत्पाद उपयोग के मामलों में बार-बार आते हैं: वर्गीकरण, विषय और क्लस्टर विश्लेषण, और एम्बेडिंग-आधारित पुनर्प्राप्ति या समानता। नामित इकाई पहचान और एम्बेडिंग-आधारित विसंगति पहचान इन परिवारों में अप्रत्यक्ष रूप से फिट होती हैं।
कवर किए गए उपयोग मामलों में ग्राहक चर्न पूर्वानुमान, CLV, ग्राहक विभाजन, अनुशंसा प्रणालियाँ, मूल्य निर्धारण और लोच, मांग पूर्वानुमान, विसंगति पहचान और लीड स्कोरिंग शामिल हैं। लेखक का तर्क है कि टेक्स्ट अक्सर व्यवहार से पहले संकेत देता है, जहाँ व्यवहारिक डेटा कम हो वहाँ अंतर भरने में मदद करता है, और "क्या" के पीछे के "क्यों" को समझाता है। शुरुआत करने में मदद के लिए बॉयलरप्लेट कोड और संसाधनों के लिंक दिए गए हैं।
स्रोत: Towards Data Science · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित