App Annie 发布全新Advanced Review功能，从海量用户评价中挖掘数据洞察

　　App 的评价包含多种信息，如果通过手动浏览评价来获取有效信息，非常费时费力，App Annie的Advanced Review模块应运而生。

　　2019 年 12 月 3 日，App Annie 针对其 Intelligence 解决方案推出全新的 Advanced Review功能模块。该功能可以为 App 产品经理和营销人员提供两大实用且重要的功能：第一，快速大量地提炼用户观点，无需任何人工操作;第二，监测竞争对手的用户评价，从而帮助您更好地改进 App 表现，提高用户满意度。

　　App Annie 将自然语言处理 (NLP) 技术运用到了全球的应用商店中。因此，Advanced Review功能中的 NLP 机器学习算法可以读取、解析和理解用户评价，帮助您找到并修复评论中所提及的 Bug和问题。同时，该算法还可以及早发现问题，让您在第一时间进行应对和修复，避免对应用商店评级和下载量造成重大负面影响。

　　　Advanced Review 的功能如何实现?

　　Advanced Review借助两种自然语言处理工具，从评价数据中收集洞察。

　　● 第一种为话题分类。每条评价使用一个或多个主题类别进行标记，包括“性能和缺陷”、“服务交付”以及“设计和界面”。这可以为 App 开发商提供话题概览，让他们了解用户评价中的主要及其变化情况。例如，如果 App 更新后，标记为“性能和缺陷”的评价比例迅速飙升，这意味着可能更新存在许多缺陷，需要重新进行审查。

　　话题分类是一项复杂繁琐的工作。确定评价分类方式需要分析人们所使用的各项功能。为实现这一点，我们使用了强大的迁移学习算法。该算法经过训练，能够使用我们大型预分类数据集来识别评价话题。其结果可比拟人工分类的表现，使自己的产品具备自动化处理能力。

　　● 第二种为相关词语。App Annie采用了内部研发的专有算法，可以从评价中提取关键短语，并为每个短语分配一个“影响分数”，从而量化该短语在特定评价主题中的重要性和情绪级别。该流程的目的在于，从文本中提取具备可读性和可操作性的短语，然后根据解决优先级对其进行排名。在我们的产品中，如果用户点击相关词语，就能看到包含该词语的所有评价。因此，只需点击几下，便可轻松阅读分类后的评价，并从中了解 App 的关键信息以及用户的满意度。

　　　　Advanced Review 如何帮助客户取得成功?

　　以达美乐披萨(美国版) App 为例。

　　达美乐(美国版)拥有超过 370 万条评分和评价，这些评价中多与披萨本身相关，剩余内容则集你在App的表现和用户体验。合理地处理这些内容，达美乐将能获得诸多有效信息，从而有助于其提高用户满意度和下载量。如果采用效率低下的人工筛选，可能在 QA 团队发现Bug之前，App 就会流失许多用户。

　　因此， App Annie 的Advanced Review便可以派上用场。只需几个小时，NLP 算法就可以处理完 370 万条评价并对其进行归类总结。而同样的流程，QA 团队可能需要花费一周甚至更长时间，整理出的结果还有可能充满个人主观因素。

　　在该示例中，您会发现“登录”等高频词导致 App 平均评级较低，因而出现 -10 的不良影响分数。该问题在超过 65% 的评价中被提及。

　　　　Advanced Review，为未来保驾护航，全面支持您的移动策略

　　要成功规划 App 的发展蓝图，通常需要对现有用户进行深入调研，这是一个非常耗时且成本高昂的工作。Advanced Review专注于用户行为分析，通过对用户已申请的功能进行整合，为您提供未来所需的数据，使您无需再进行人工分析。从评价中挖掘用户对App 的期望及反馈，能够帮您对未来发展方案进行预先审查，从而制定低风险的发展路径，专心开发用户需求度高的新功能。

　　您可以通过Advanced Review获得极富价值的用户洞察，同时还可节省大量人力资源。借助Advanced Review，App 发行商将获得缺陷检测功能和全面的竞争形势分析，深入挖掘市场上任何 App 的评价和评级，在较短时间内找到相应的对策。

　　立即联系 App Annie，了解如何使用Advanced Review改善 App 在应用商店中的表现和用户满意度。

　　　　关于 App Annie

　　App Annie 是业内深受信赖的移动数据和分析平台。公司的使命是帮助客户创造成功的移动体验并不管追求卓越。我们开创了移动应用数据业务，并致力于提供最全面的移动数据产品。来自全球各行业超过 1,100 家企业和 100 万注册用户将 App Annie的数据视为行业标准进行移动业务革新。公司总部位于美国旧金山，全球设有 12 间分支机构。

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