Woolworths использует LLM для анализа отзывов клиентов

Woolworths все чаще использует агрегированные отзывы клиентов для принятия решений в отношении опыта клиентов и сотрудников (CX / EX), благодаря платформе «аналитики отзывов», созданной Thematic.

Об этом сообщил ритейлер iTnews что Thematic использует «инновационные и безопасные большие языковые модели (LLM) для поддержки понимания клиентов и сотрудников Woolworths».

Подразумевается, что модели включают GPT в Azure.

LLM стали областью интенсивных экспериментов для австралийских предприятий в первой половине 2023 года.

Данные с тематической панели инструментов Woolworths, снимок которой был опубликован в прошлом месяце, показали «обслуживание клиентов» и «ассортимент и запасы» в качестве ключевых тем комментариев клиентов, причем последнее включает наличие или отсутствие товаров в наличии при посещении супермаркета. .

Woolworths использует функции «анализатора комментариев» и «резюме темы» платформы Thematic.

Анализатор комментариев предназначен для количественной оценки и визуализации объемов и уровней тональности данных обратной связи; Сумматор тем создает описательные обзоры «базовых тем» и «подтем» в агрегированных отзывах.

Например, «резюме по теме» от Thematic определил, что в комментариях онлайн-покупателей Woolworths по поводу «базовой темы» «ассортимент и запасы» повторяющееся недовольство заключалось в «необходимости покупать более дорогие товары из-за отсутствия более дешевых вариантов».

Woolworths также использует функцию «кластера предложений», чтобы иметь возможность просматривать основные исходные данные — фактические мнения клиентов в том виде, в каком они были записаны.