Для анализа отзывов пользователей разработчики могут использовать следующие методы:

1. Сбор данных. 15 Пользователи делятся мнениями через различные каналы, например, форму обратной связи, социальные сети, отзывы в приложении или на сайте, обращения в службу поддержки. 1
2. Классификация отзывов. 1 Сырые данные сложно анализировать без чёткой структуры, поэтому отзывы нужно разделить на категории. 1 Например, проблемы в сценариях, неточности ответов, удобство взаимодействия, эмоциональная реакция. 1
3. Использование систем тегов. 1 Они помогают отслеживать популярные темы, например, «непонимание запроса» или «долгое ожидание ответа». 1
4. Применение инструментов анализа. 1 Для обработки большого объёма данных полезны специализированные инструменты, например, системы аналитики текста (MonkeyLearn, Lexalytics или Yandex DataLens), технологии машинного обучения, визуализация данных (построение графиков и диаграмм), частотный анализ (определение слов или фраз, которые чаще всего встречаются в отзывах). 1
5. Использование искусственного интеллекта. 5 Он помогает автоматизировать сбор и предварительную обработку данных, а также группировать отзывы по темам, функциям или проблемам. 5

На основе полученных данных можно строить гипотезы и предлагать варианты улучшения продукта. 1