обработка фидбека

Обработка обратной связи ― один из самых простых, но трудоемких процессов. Исследователям порой приходится обрабатывать тысячи комментариев, что отнимает много времени и ресурсов. Впрочем, существуют различные инструменты, которые могут облегчить жизнь. Среди них ― искусственный интеллект (ИИ), который может категоризировать большие объемы фидбека автоматически. Как это работает, и какие особенности связаны с ИИ-тегированием, расскажем в этой статье, основываясь на опыте экспертов UX Feedback.

Делимся собственными лайфхаками о том, как безболезненно обрабатывать тысячи отзывов от пользователей. Начать собирать фидбек на сайте – лишь самый первый шаг покорения Эвереста Voice of the Customer. Допустим, вы разобрались, как это делать. Поняли, какие вопросы и в какое время задавать. Запустили сбор… И получили в первый день 1000 отзывов. Казалось бы, цифра не такая уж и страшная. Но потом начинаешь читать комментарии, и понимаешь, что все они о разном. Как за всё это брать

Вы настолько хорошо настроили сбор фидбека, что где-нибудь в облачном документе у вас теперь есть пара тысяч отзывов о продукте. UX Feedback рассказывает, как не впасть в прокрастинацию, а превратить их все в золотые инсайты. Мы часто замечаем, что люди не понимают, как работать с фидбеком. Мы его собрали, категоризировали – а дальше? Прочитать и успокоиться? Испугаться и написать заявление по собственному желанию? Каждый дельный, на ваш взгляд, отзыв отправить в разработку? На