Простой алгоритм, который позволит Survey Monkey собирать гораздо более ценные и точные данные.

Survey Monkey — один из основных игроков в индустрии опросов. И Райан, и Крис Финли, основатели Survey Monkey, прошли долгий путь с момента основания компании в 1999 году. Благодаря своей миссии по созданию более эффективной и дешевой платформы для онлайн-опросов они создали компанию стоимостью 2 миллиарда долларов и дали индустрии онлайн-опросов место на рынке.

Несмотря на огромный успех Survey Monkey, проблема с опросами все еще существует. Подумай об этом. Сколько раз вы проходили опрос? Десять, пятьдесят, сто раз? Вероятно, больше, чем вы можете вспомнить. Но сколько раз вы охотно проходили опрос? Может быть, однажды на том сайте, который дает вам «бесплатные» подарочные карты, или в одном из тех приложений для голосования, которые дают вам деньги за участие в опросах (о, бесчисленные часы, которые я тратил на это… 😂) .

Но сколько раз вы добровольно принимали участие в опросе, не ожидая вознаграждения или практически чего-либо взамен? Может быть, один раз? Дважды? Возможно три раза? Сколько бы раз это ни было, я уверен, вы можете пересчитать по пальцам, сколько раз вы это делали. Это подводит нас к самой большой проблеме с опросами: люди просто не хотят на них отвечать.

Какой выбор вы бы сделали? Выделите 15 минут из своей жизни, чтобы заполнить какой-нибудь длинный, скучный, общий и повторяющийся опрос, или вы бы предпочли приятный и полезный разговор с друзьями или сверстниками. Что ж, я уверен, что любой человек с достаточным уровнем здравомыслия предпочтет провести время со своими друзьями вместо заполнения опроса. Но что, если я скажу вам, что участие в опросе может быть похоже на обычный разговор.

Так как именно это будет работать? Вот разбивка:

  • Джон вводит темы/вопросы о том, о чем они хотят, чтобы их опрос был.
  • Алгоритм NLP будет принимать введенный текст и помогать компьютеру понять, о чем этот текст (преобразовывать текст в код).
  • Алгоритм классификатора (наивный байесовский) классифицирует темы/вопросы, которые Джон ввел в общие категории.
  • Другой алгоритм сгенерирует общий вопрос, связанный с темой, созданной предыдущим классификатором.
  • Если Джону нравится этот вопрос, он может согласиться его использовать. Если он этого не сделает, алгоритм сгенерирует новый вопрос (просто так, скажем, Джон согласен)
  • Когда человек нажимает на ссылку на опрос, все, что он увидит, это один вопрос.
  • Когда человек отвечает на вопрос, весь процесс повторяется, создавая новый вопрос на основе предыдущего ответа человека.
  • Этот процесс может продолжаться и продолжаться, но Джон (создатель опроса) может указать, сколько раз он хочет, чтобы это произошло.
  • Когда петля разорвется, опрос будет завершен.
  • Теперь алгоритмы будут работать вместе (NLP, наивный Байес, CNN), чтобы понять, что говорит клиент, и извлечь из этого информацию.

Чтобы понять эту идею на более высоком уровне, давайте рассмотрим конкретный пример.

В этом примере я буду использовать Джона в качестве владельца автосалона и Пола в качестве случайного парня.

  • Исходный вопрос: Как наш дилерский центр может предоставить вам (покупателю) лучший сервис?
  • Алгоритм классифицирует этот вопрос как «Обслуживание клиентов».
  • Общий вопрос об обслуживании клиентов: «Что, по вашему мнению, является самым важным в обслуживании клиентов?»
  • Джон (создатель опроса) согласен, что это вопрос
  • Джон настраивает опрос на 3 итерации
  • Джон публикует опрос
  • Павел нажимает на опрос
  • Пол отвечает: «Я считаю, что обслуживание клиентов заключается в предоставлении клиенту ценности».
  • Алгоритм генерирует новый вопрос (на этот раз более персонализированный): «Как узнать, представляет ли для вас ценность торговый представитель?»
  • Пол отвечает: «Я понял бы это, когда торговый представитель слушает меня, и я чувствую, что торговый представитель действительно заботится о том, что я хочу, а не только о комиссионных».
  • Разговор продолжается…
  • Окончание опроса
  • Алгоритмы генерируют идеи из ответов, предоставленных людьми.
  • Выяснилось, что сотрудники отдела обслуживания клиентов боятся обращаться к торговому представителю.
  • Джон никогда не знал об этом → обучает торговых представителей быть более доступными и дружелюбными

Итак, на данный момент вы либо любите эту идею, либо считаете ее глупой, либо сильно запутались. Если вы сильно запутались, вот диаграмма, которая, надеюсь, поможет вам понять это.

Так почему же этот метод лучше, чем традиционные опросы, которые мы имеем в настоящее время? Во-первых, он гораздо более персонализирован. Людям нравится чувствовать себя особенными. Никто не хочет быть просто «еще одной точкой» в наборе данных. Люди хотят поделиться своим мнением с миром. Это может быть отличным способом для людей сделать это, помогая бизнесу расти.

Во-вторых, это исключает предвзятость данных (от компании). Обычно в опросе компания задает вопросы, на которые они хотят получить ответы, но это могут быть не те ответы, которые им нужны для решения их проблем. Это позволит компаниям услышать реальный ответ, а не тот ответ, который они хотят услышать

В-третьих, подобные опросы гораздо интереснее. Люди скорее предпочтут поговорить и ответить на вопросы, которые им нравятся, чем отвечать на заранее подготовленные вопросы в каком-то общем опросе. Если человек более вовлечен, это будет означать, что он будет более честным в своих ответах и, в свою очередь, будет более ценным в своих ответах.

Наконец, позволив людям высказать свое собственное мнение, а затем задав своей аудитории более глубокие и содержательные вопросы, вы сможете найти уникальные решения проблем и даже обнаружить новые проблемы, которых раньше не видели.

Я считаю, что эта идея может изменить то, как люди проводят опросы, а также значительно улучшит данные и идеи, которые получат компании. Если такой отраслевой гигант, как Survey Monkey, сможет предоставить услугу, подобную этой, они станут намного более успешными и помогут как клиентам, так и компаниям гораздо больше!