2020 MCM Problem C 详细翻译.docx

2020 MCM Weekend 2 Problem C: A Wealth of Data 2020年MCM周末2问题C：数据的财富 Problem 问题 In the online marketplace it created, Amazon provides customers with an opportunity to rate and review purchases. Individual ratings - called “star ratings” – allow purchasers to express their level of satisfaction with a product using a scale of 1 (low rated, low satisfaction) to 5 (highly rated, high satisfaction). Additionally, customers can submit text-based messages – called “reviews” – that express further opinions and information about the product. Other customers can submit ratings on these reviews as being helpful or not – called a “helpfulness rating” – towards assisting their own product purchasing decision. Companies use these data to gain insights into the markets in which they participate, the timing of that participation, and the potential success of product design feature choices. 在其创建的在线市场中，亚马逊为客户提供了对购买进行评分和评价的机会。个人评级-称为“星级”-使购买者可以使用1（低评级，低满意度）到5（高评级，高满意度）的等级来表示他们对产品的满意度。此外，客户可以提交基于文本的消息（称为“评论”），以表达有关产品的更多意见和信息。其他客户可以在这些评论中提交有帮助或无帮助的评分（称为“帮助评分”），以协助他们自己的产品购买决策。公司使用这些数据来深入了解其参与的市场，参与的时间以及产品设计功能选择的潜在成功。 的团队作为顾问，以识别过去客户对其他竞争产品提供的评分和评论中的关键模式、关系、度量和参数，以便1）指导他们的在线销售策略，2）确定可能重要的设计特性，以增强产品的吸引力。阳光公司过去曾使用数据来指导销售策略，但之前并未使用这种特定组合和类型的数据。阳光公司特别关注这些数据中的时间模式，以及它们是否以某种方式相互作用，以帮助公司打造成功的产品。 要解决这个问题，我们需要深入分析以下几点： 1. **星级评分分析**： - 分析不同产品的平均星级评分，了解整体满意度趋势。 - 探索星级评分分布，查看是否存在异常值或偏斜，这可能揭示产品的问题区域。 - 研究评分随时间的变化，以确定产品性能的波动或季节性趋势。 2. **评论内容挖掘**： - 使用自然语言处理技术提取评论的关键主题，以了解客户关心的特性或问题。 - 分析正面和负面评论的比例，以及这些评论中的高频词汇，以识别产品的优点和缺点。 - 跟踪特定关键字或短语，如“易用性”、“耐用性”和“性价比”，以量化这些方面的表现。 3. **帮助评分研究**： - 分析哪些评论获得了最多的帮助评分，以发现影响购买决策的关键信息。 - 研究帮助评分与星级评分之间的关联，看是否高帮助评分的评论倾向于给出高星级评分。 - 识别具有显著帮助评分变化的时间段，这可能与产品改进、营销活动或竞争环境变化有关。 4. **市场趋势洞察**： - 比较阳光公司的产品与竞争对手的评分和评论，寻找市场空白或改进机会。 - 分析各产品类别（微波炉、婴儿奶嘴、吹风机）的季节性或周期性模式，以优化发布时间。 - 评估新产品的潜在市场需求，根据现有产品的反馈预测销售潜力。 5. **数据建模和预测**： - 使用机器学习模型预测未来的星级评分和帮助评分，以预估新产品的市场反应。 - 构建时间序列模型来识别评分和评论数量随时间的动态变化，以便为销售策略提供依据。 - 建立关联规则模型，探索评分、评论和帮助评分之间的复杂关系，以提高产品设计的针对性。 通过上述分析，团队可以为阳光公司提供关于何时推出新产品、如何定位产品以及应重点关注哪些设计特征的深入见解。同时，这些数据也可以用来优化公司的在线营销策略，如制定更有针对性的广告活动，调整产品页面上的展示信息，甚至改进客户服务以提高客户满意度。在大数据时代，充分利用客户反馈数据是企业取得竞争优势的关键。