Разберись в Data Science

– два специалиста по маркетингу (не имеющие опыта работы с данными);

– молодой дата-сайентист (только что окончивший колледж и стремящийся применить изученные методы на практике).

В ходе установочного совещания спонсор проекта и дата-сайентист бодро и взволнованно обсуждают то, что называется «анализом настроений». Спонсор проекта услышал об этом методе на недавней технической конференции, когда конкурирующая компания заявила о его использовании. Дата-сайентист сказал, что научился проводить анализ настроений в ходе работы над своим дипломным проектом, и предложил применить эту технику к комментариям клиентов на страницах компании в Twitter. Маркетологи думают, что эта техника позволяет интерпретировать эмоциональные реакции людей, используя данные из социальных сетей, но практически не участвуют в обсуждении.

Вам говорят, что анализ настроений позволяет автоматически пометить твит или пост как «положительный» или «отрицательный». Например, фраза «Спасибо за спонсорство Олимпиады» является положительным комментарием, а «Ужасное обслуживание клиентов» – отрицательным. Дата-сайентист сказал, что мог бы ежедневно подсчитывать количество положительных и отрицательных комментариев, строить графики, отражающие текущие тенденции, и публиковать результаты на информационной панели для всеобщего ознакомления. А самое главное, никому больше не нужно читать комментарии клиентов. Машина сделает это сама. Итак, решено. Проект запущен.

Месяц спустя дата-сайентист с гордостью демонстрирует информационную панель с результатами анализа клиентского восприятия, проведенного на базе клиентов компании X. Результаты обновляются каждый день с учетом последних данных и включают в себя ряд «положительных» комментариев, опубликованных за прошедшую неделю. На рис. 1.1 показан главный график этой информационной панели, отражающий динамику настроений клиентов. На нем показаны только доли положительных и отрицательных комментариев, хотя большинство их – нейтральные.

Спонсор проекта доволен. Неделю спустя эта информационная панель выводится на монитор в комнате отдыха на всеобщее обозрение.

Это успех.

Шесть месяцев спустя монитор убирается из комнаты отдыха в связи с ее ремонтом.

Никто этого не замечает.

Рис. 1.1. Тенденции, выявленные в результате анализа настроений

Критический анализ проекта показал, что никто в компании не использовал полученные результаты анализа настроений – даже маркетологи, входящие в команду проекта. Когда их спросили, почему, они признались, что им не очень понравилась изначальная идея. Да, каждое сообщение можно было пометить как положительное или отрицательное. Но мысль о том, что никому больше не нужно читать комментарии, казалась принятием желаемого за действительное. Маркетологи сомневались в полезности такого метода маркировки. Кроме того, по их мнению, клиентское восприятие не может быть проанализировано на основе лишь онлайн-взаимодействия, хотя этот набор данных – самый доступный для проведения анализа настроений.

Обсуждение

На первый взгляд кажется, что в этом сценарии все прошло хорошо. Однако фундаментальный вопрос о важности проекта так и не был поднят. Вместо этого команда проекта попыталась ответить на другой вопрос: «Можем ли мы создать информационную панель для отслеживания настроения клиентов, исходя из содержания их комментариев на страницах компании?» Разумеется, ответ на этот вопрос был положительным. Однако результаты этого проекта для организации оказались бесполезны и даже не важны.

Казалось бы, маркетологи могли бы сказать больше – однако они не были изначально включены в список людей, которых могут затронуть результаты проекта. Кроме того, в подходе команды к решению проблемы проявились два описанных ранее предупреждающих знака – фокус на методологии (анализ настроений) и фокус на конечном результате (информационная панель).

Более того, проектная группа из вышеописанного сценария могла бы выполнить пробный запуск своего решения, предположив, что у нее уже есть информационная панель, которая ежедневно обновляется с учетом результатов анализа комментариев в социальных сетях:

– Можем ли мы использовать полученный ответ? Команда могла бы подумать об актуальности анализа настроений с точки зрения изучения клиентского восприятия. Как команда может использовать полученную информацию? Какую выгоду может извлечь бизнес из знания настроений клиентов, основанного на анализе их комментариев в социальных сетях?

– Чья работа от этого изменится? Предположим, команда убедила себя в том, что знание настроений важно для эффективного управления бизнесом. Но будет ли кто-то следить за показателями на этой информационной панели? Будем ли мы принимать какие-либо меры, если вдруг наметится тенденция к снижению? А к повышению?

На этом этапе в разговор, возможно, вступили бы маркетологи. Но изменили бы они свою повседневную деятельность с учетом полученной информации? Скорее всего, нет. Проект в его нынешнем виде зашел в тупик.

Все было бы иначе, задай они те пять вопросов.