摘要
在本 Code Pattern 中，我们会将包含产品评论和客户调查的非结构化数据从 Watson Discovery 导入到 Cognos Analytics 中。客户数据还反映了客户对被调查产品的情绪。然后，可以在 Cognos® Analytics 仪表板中显示这些数据。
概览
为了利用客户反馈来提升业务成果，公司需要借助 AI 通过客户反馈中提到的情绪、情感、概念和关键词来获得行之有效的洞察。我们可以找到客户想要分享的许多重要数据。这些数据存在于公共论坛、博客、社交媒体帖子以及与客户代表的聊天记录中。在过去，因为这些数据的非结构化性质，导致一直难以使用这些数据。但如今，可以通过训练 AI 和像 Watson™ Discovery 这样的服务来汇总、扩充和帮助呈现关键客户洞察。本 Code Pattern 展示了如何在 Cognos Analytics 中呈现来自 Watson Discovery 的非结构化数据以分析产品绩效。
您会将包含产品评论和客户调查的非结构化数据从 Watson Discovery 导入到 Cognos Analytics 中。客户数据还反映了客户对被调查产品的看法。然后，可以在 Cognos Analytics 仪表板中可视化这些数据。通过将 Cognos Analytics 与 Discovery 结合使用，客户将能够：
- 根据客户反馈提前获得趋势的预警。
- 通过早期干预来解决不断升级的客户互动。
- 使用适当的营销方式为适当的产品找到合适的客户。
- 确定可提高收入和客户采用率的业务投资领域。
- 找出造成客户流失的根本原因。
- 确定可提高 NPS 或其他客户满意度指标的措施。
本 Code Pattern 的主题是围绕一家在本地市场销售产品的小型咖啡制造商的数据构建的。数据包括其不同咖啡口味的评论和评级。
流程
- 将产品评论数据加载到 Watson Discovery 中以扩充数据。结果包括情感分析和关键字发现。
- 用户运行 Cognos Analytics。
- 将数据文件直接加载到 Cognos Analytics 中。
操作说明
可在 README 文件中找到本 Code Pattern 的详细步骤。这些步骤将展示如何：
- 克隆代码库。
- 创建 Watson Discovery 服务。
- 配置 Watson Discovery。
- 将服务凭证添加到环境文件中。
- 运行相关脚本以生成数据。
- 在 Cognos Analytics 中构建数据模块。
- 创建一个 Cognos Analytics 仪表板。
- 将可视化图表添加到仪表板中。
- 更新该数据模块。
- 呈现产品评论对销售的影响。
将本 Code Pattern 与创建一个显示销售数据和库存水平的 Cognos Analytics 仪表板 Code Pattern 一起使用，实现完整的使用 AI 分析非结构化数据以分析产品绩效解决方案。
本文翻译自：Create a Cognos Analytics Dashboard（2020-06-04）