La mécanique des agrégateurs d'avis : comment fonctionne l'algorithme
Dans un monde où les choix sont infinis, les agrégateurs d'avis sont le guide qui aide les clients potentiels à rechercher des produits en ligne. Ils jouent également un rôle crucial dans la simplification de ce processus en collectant des données provenant de diverses sources, en les distillant en une seule valeur numérique et en fournissant une note moyenne.
Ces plateformes offrent une mine d’informations, mais comment réalisent-elles exactement cette tâche complexe ?
Cet article se penche sur les mécanismes qui se cachent derrière agrégateurs d'avis, explorant les performances de l'algorithme et les algorithmes qu'ils utilisent pour attribuer des valeurs numériques et déterminer les moyennes.
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Qu'est-ce qu'un agrégateur d'avis ?
Un agrégateur d'avis est un outil qui aide les utilisateurs à collecter des avis auprès de différentes plateformes d'avisLes clients utilisent ces avis pour les aider dans leur processus de recherche et pour acheter les produits et services. Heureusement, il existe des agrégateurs de commentaires pour plusieurs secteurs. Certains d'entre eux sont mentionnés ci-dessous.
- Yelp pour les avis sur les entreprises locales
- Tripadvisor commentaires et Avis sur Airbnb pour l'industrie hôtelière
- Amazon avis pour les entreprises de commerce électronique
- Avis Google pour les entreprises de produits et de services
Mécanisme des agrégateurs d'avis : tout ce que vous avez toujours voulu savoir sur son fonctionnement :
Les avis sont la boussole fiable qui guide les clients vers la bonne décision. Et c'est l'une des raisons pour lesquelles les agrégateurs d'avis ont vu le jour. Mais comment fonctionnent-ils ? Découvrons-le.
1. Recueil d'avis
La collecte de données est la base du fonctionnement de tout agrégateur d'avis clients. Ces plateformes utilisent diverses techniques pour recueillir des notes et des avis à partir de nombreuses sources, notamment des sites de commerce électronique, des forums, des médias sociaux et des sites d’évaluation dédiés.
Plus important encore, élaborer une stratégie de collecte d’avis sûre et solide ne se résume pas simplement à obtenir un flux d’avis sur la plateforme sur laquelle vous vendez vos produits.
2. Méthodes de calcul des avis
Le cœur de toute agrégation d'avis réside dans les méthodes de calcul utilisées pour déterminer la note finale. Bien qu'il existe différentes approches, certaines des plus courantes incluent
a). Moyenne simple:La méthode la plus simple consiste à prendre la moyenne des notes normalisées. S'il y a 10 avis, chacun avec une note normalisée sur 100, la note finale est calculée en additionnant ces notes et en divisant par 10. Par exemple, vous avez le nombre d'avis suivant.
Étoiles reçues | Compte d'examen |
5 | 500 |
4 | 400 |
3 | 100 |
2 | 50 |
1 | 50 |
Ensuite, cela sera calculé comme ceci ;
(5*500 + 4*400+ 3*100+2*50+1*50) / 500+400+100+50+50
= 4550 / 1100
= 4.14
Cela signifie que votre produit ou service a une note moyenne de 4.14 étoiles.
a). Moyenne pondérée:Dans les cas où les avis se voient attribuer des poids différents, une moyenne pondérée est utilisée. Les avis les plus influents se voient attribuer une importance plus grande dans le calcul, ce qui garantit qu'ils ont un impact plus significatif sur la note finale.
c). Moyenne bayésienne:Cette méthode combine la moyenne simple avec une approche bayésienne. Elle donne plus de poids aux avis comportant plus de données (par exemple, plus d'avis et une variance plus faible) tout en minimisant l'impact des avis individuels qui pourraient être des valeurs aberrantes.
3. Analyse des sentiments
L'analyse des sentiments est un élément de base de l'agrégation d'avis. Les agrégateurs d'avis clients utilisent des algorithmes avancés de traitement du langage naturel et d'apprentissage automatique pour déterminer le sentiment des avis.
En termes simples, l'analyse des sentiments est un processus automatisé de compréhension du sentiment d'un texte donné. Grâce à cette technique, on peut facilement évaluer les sentiments et les classer en positifs, négatifs ou neutres.
Ce processus consiste à classer les avis en sentiments positifs, négatifs ou neutres en fonction du langage et du ton utilisés dans le texte. Par exemple, un avis mentionnant « excellente qualité » et « service exceptionnel » sera classé comme positif. L'analyse des sentiments permet aux agrégateurs de commentaires des clients de comprendre le ton général des avis et d'ajuster la note finale en conséquence.
4. Traitement des valeurs aberrantes
Les agrégateurs d'avis ou de commentaires clients mettent souvent en œuvre des mécanismes de détection et de filtrage des valeurs aberrantes pour maintenir l'exactitude et la fiabilité de la note finale.
Les valeurs aberrantes sont des avis qui s'écartent considérablement du consensus. Par exemple, un produit avec des centaines d'avis positifs mais un avis extrêmement négatif peut fausser la note globale. Pour contrer ce phénomène, les agrégateurs filtrent les valeurs aberrantes extrêmes afin de garantir que la note finale reflète le véritable consensus de la plupart des avis. Voyons cela à l'aide de l'exemple donné.
Imaginez un restaurant populaire qui a reçu une série de notes sur une échelle de 1 à 10. Notez que 1 est l'expression d'une expérience terrible tandis que 10 signifie une expérience exceptionnelle. Jetez un œil aux notes :
Premier avis client – 8 étoiles
Deuxième avis client – 9 étoiles
Troisième avis client – 7 étoiles
Quatrième avis client – 6 étoiles
Cinquième avis client – 10 étoiles
Sixième avis client – 3 étoiles
Septième avis client – 9 étoiles
Avis client de Eight – 2 étoiles
Calculons maintenant les notes moyennes sans tenir compte des valeurs aberrantes.
(8 + 9 + 7 + 6 + 10 + 3 + 9 + 2)/ 8
= 54 / 8
= 6.75
Dans ce cas, la note moyenne est de 6.75. Cependant, ce chiffre ne reflète pas entièrement le sentiment réel des avis en raison de la présence de valeurs aberrantes.
Par exemple, notez que les avis 5 et 8 ont respectivement des notes extrêmement élevées et très basses. Ces avis sont des valeurs aberrantes car ils s'écartent du consensus. Agrégateurs d'avis en ligne comprendre l’influence des valeurs aberrantes et utiliser l’algorithme pour atténuer leur impact.
Pour ce faire, ils réduisent le poids des avis extrêmes ou les excluent complètement du calcul. Cela permet de s'assurer qu'un seul avis exceptionnel ou extrêmement négatif n'affecte pas de manière disproportionnée la moyenne globale.
Donc, si nous choisissons de supprimer les notes les plus élevées et les plus basses, cela ressemblera à ceci :
(8+9+7+ 6+3 +9)/ 6
= 42 / 6
= 7
Ainsi, en maîtrisant les valeurs aberrantes, nous pouvons désormais obtenir une représentation plus équilibrée du consensus collectif, soit 7 étoiles sur 10.
5. Mise à jour et fraîcheur
Les agrégateurs d'avis ne se contentent pas de fournir une note statique ; ils tiennent également les notes à jour. Cela est essentiel car la qualité du produit, les normes de service et le sentiment des utilisateurs peuvent évoluer au fil du temps.
Pour remédier à ce problème, les agrégateurs de commentaires mettent régulièrement à jour leurs notes afin de refléter les derniers avis et les changements d'opinion. De plus, ils peuvent prendre en compte l'ancienneté des avis, en accordant plus d'importance aux plus récents afin de fournir aux utilisateurs les informations les plus récentes.
Mot de la fin
Les agrégateurs d'avis sont des outils précieux pour les consommateurs qui cherchent à prendre des décisions éclairées. Ils utilisent un ensemble de mécanismes sophistiqués, allant de la collecte d'avis à l'analyse des sentiments, en passant par des méthodes de calcul avancées, pour attribuer des valeurs numériques et déterminer des moyennes.
Ces plateformes donnent du pouvoir aux consommateurs en présentant la sagesse collective des évaluateurs, les aidant à faire des choix qui correspondent à leurs préférences et à leurs besoins dans un marché numérique en constante expansion.
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