Aider un grand développeur de jeux à automatiser l'analyse des commentaires des clients

Détails clés

Réduction des coûts et du temps consacrés à la recherche et à la classification manuelles des sujets.

Défi

Analyse du retour d'information des clients, coûteuse et fastidieuse
Solution

Collecte et analyse automatisées des examens
Technologies et outils

Python, Kafka, Elasticsearch, Celery

Client

Wargaming est un développeur et un éditeur de jeux international qui compte plus de 150 millions de spectateurs.

Défi : analyse du retour d'information des clients qui prend du temps

Joueurs sont très actifs sur les médias sociaux et divers forums, où ils font part de leurs commentaires sur les nouveaux jeux. Leurs actions se traduisent par des milliers de pages de contenu précieux, qui jouent un rôle important dans le développement des produits.

Cependant, une telle quantité de données textuelles non structurées ne peut pas être traitée manuellement de manière efficace. C'est pourquoi la principale préoccupation du développeur de jeux était liée à la quantité de travail que le service de recherche sociale devait effectuer manuellement pour copier tous les commentaires des canaux en ligne et définir leur sentiment et leurs sujets. Ces textes contiennent des informations précieuses sur différents aspects du jeu, tels que les développeurs, l'interface, le prix, le moteur, les bogues, etc.

Il était important pour le client de pouvoir contrôler chacun de ces aspects séparément et d'exporter les rapports dans un format pratique pour le service de recherche sociale.

Solution : collecte et analyse automatisées des examens

Travailler en étroite collaboration avec le client Solutions ESSID a mis au point un outil d'évaluation des clients qui permet de télécharger et d'analyser en temps utile tous les commentaires provenant de YouTube et des forums.

L'outil regroupait toutes les critiques dans une base de données, où l'on pouvait facilement trouver les textes et les sentiments nécessaires sur chaque sujet, à une date donnée, et les exporter dans un format csv. La solution était alimentée par modèles NLP personnalisés formés pour comprendre l'argot du jeu en question. Les modèles ont joué un rôle crucial dans la solution, car les joueurs utilisent leur propre argot et certains d'entre eux sont vraiment difficiles à comprendre si vous n'êtes pas l'un d'entre eux.

Grâce à cet outil, l'équipe du client dispose de toutes les informations nécessaires dès la mise en ligne de la nouvelle version et peut réagir au plus vite aux commentaires des joueurs en évitant un processus complexe d'extraction des commentaires.

Résultat : réduction du temps et du coût de l'analyse du retour d'information des clients

La solution d'ESSID Solutions a permis au développeur du jeu de réduire les coûts et le temps consacrés à la recherche manuelle de sujets et à la classification de toutes les critiques et de tous les commentaires en ligne. Le client a constaté une amélioration significative du processus de travail du département de recherche sociale et de la qualité des informations en l'espace de quelques mois après le déploiement de la solution d'ESSID Solutions. Surtout, la solution a permis de minimiser les biais liés à la perception de l'information par les différentes personnes, améliorant ainsi la fiabilité des décisions prises sur la base des données.