プロダクトデータサイエンティストは通常、ログイン、請求履歴、機能利用などの行動データをもとにモデルを構築します。しかし、サポートチケット、レビュー、アンケートの回答に隠れたシグナルには、これらの表が決して捉えられない文脈がしばしば含まれています。本記事では、自然言語処理（NLP）がそのギャップを埋め、従来のプロダクトモデルを強化できる仕組みを解説します。
プロダクトデータサイエンティストは、モデリング、実験、指標設計を通じてユーザー行動の分析、機能の最適化、事業成長に取り組みます。よくある課題には、顧客の解約（チャーン）と顧客生涯価値（CLV）のモデリングがあります。これらは流行りの話題ではありませんが、事業にとって依然として中心的であり、営業、マーケティングなど他部門のステークホルダーとの連携が必要です。
本記事では、プロダクトのユースケース全体に繰り返し現れるNLP技術の3つのファミリーを概説します。分類、トピックおよびクラスター分析、埋め込みに基づく検索や類似度判定です。固有表現認識や埋め込みに基づく異常検知も、これらのファミリーに間接的に当てはまります。
扱われるユースケースには、顧客解約予測、CLV、顧客セグメンテーション、レコメンデーションシステム、価格設定と価格弾力性、需要予測、異常検知、リードスコアリングが含まれます。著者は、テキストは行動よりも早い段階でシグナルを提供することが多く、行動データが乏しい領域のギャップを埋め、「何が起きたか」の背後にある「なぜ」を説明できると主張しています。読者が始められるよう、定型コードや資料へのリンクも提供されています。
出典: Towards Data Science · 要約：HeadlinesBriefing