林小俊：如何挖掘客户点评的智慧和力量？

　　如今的消费者，特别是诸多旅游酒店类产品的用户已经习惯消费完成后在互联网上写下自己的消费感受，即我们常说的“点评”，人们习惯点评，因为点评对用户决策的影响很大。随着微博等社会媒体的迅速成长，更让这种“群众的智慧”发挥得淋漓尽致，而这却让酒店们叫苦不迭，面对浩如烟海的信息和各类五花八门的媒体平台，要依靠人工对如此庞杂的信息进行筛选、分析和监测几乎成了酒店们不可能完成的任务。

　　而这些庞杂的点评数据在日积月累之下汇聚成了一座座富含价值的金矿，如何从这些“顽石”中淘出“金子”，已然成为酒店们头疼的问题。慧评网一直致力于帮助酒店管理点评，提升酒店服务于营销，对此，记者专程采访了慧评网CEO林小俊，与他一起探讨了如何挖掘客户点评中的智慧和力量。

　　问：为什么慧评网要进行客户观点数据分析?

　　林小俊：我在做慧评网之前，是做自然语言理解的。人说的话、写的文字都被成为自然语言，这种自然语言可以被人读懂，却无法被计算机理解，而我要做的就是让计算机能够像人一样有阅读和思维的能力，能够去“理解”这些自然语言。

　　目前在互联网上有80%的信息都是以文字的形式展现的，如果能在这样庞大的信息量里深度挖掘，把文本这种非结构化的数据转化成结构化数据，其价值就不言而喻了。

　　现在，国内的酒店每个月的点评论在100万条以上，一些高档酒店更是每天都有几千条点评信息，因此，光靠人力来从如此庞大的点评信息中提取出一个个观点，显然是不实际的，所以，在酒店行业用客户观点数据分析来深挖用户点评的价值就非常重要了。

　　问：客户点评和客户观点分析有什么差异?

　　林小俊：不可否认，现在我们已经进入了大数据时代，而这些数据其实可以分成两大类，有些数据可以直接使用，有些数据需要转化分析之后才能发挥其作用。客户点评和客户观点分析就是如此。

　　首先，客户点评是非结构化数据，是不可量化的，只能做定性分析;而客户观点分析则是结构化数据，是可以被量化，可以做定量分析的。客户观点分析正是慧评网目前推广的一个概念，我们认为，一条客户点评往往涵盖了客户消费之后对于这家酒店的所有看法，包括对酒店的空间、房间的舒适程度、卫浴设施、服务质量等各种看法。如果能把这些看法提取出来，那就称为观点，即客户对酒店某一方面的情感态度。这就是一种结构化的数据，这种数据是可以被计算机理解，并且直接调取的。

　　当这些非结构化数据被转化成可被量化的结构化数据之后，酒店就能从众多的点评信息中很清楚地知道客户对酒店的满意度是多少。比如在10000条点评中有3000条是提到了酒店卫生这一方面，而在这3000条中又有1800条是满意的，因此就可以得出这家酒店在卫生方面的满意度是60%，这就是定量分析，是能给酒店带来实际分析意义的数据。 

　　问：酒店类客户观点数据分析的难点在哪里?

　　林小俊：“收集客户对酒店的网络点评”无疑是个难题，而更难的是搜集之后的价值挖掘——自然语言的分析与处理。

　　事实上，把非结构化数据转化成结构数据进行分析是人做的事情，只不过在如此庞大的信息量面前，没有那么多人力来做这件事，只能依靠计算机。计算机要做的就是实时和全面地收集用户的点评数据，然后通过分词技术、语义分析的方式，把文本形态下的点评转化为一个个可供参考的观点，即将零散的数据进行结构化编排。以目前的科技水平来看，让计算机达到像人一样的程度显然非常困难，现在不现实，可能再过几十年也不现实。

　　因此，如何更加准确地把客户点评这种非结构化数据转化成客户观点数据这种结构化数据就是客户观点数据分析的最大难点所在。

　　问：慧评网的观点数据分析技术可以帮助酒店提升哪些方面?

　　林小俊：目前社会媒体兴起，用户生成内容(UGC)呈几何级数增长，同时这些信息能够在短时间内被广泛传播并产生影响，在这样的大环境下，没有哪家酒店会说出“我不关心客户点评”这样的话，因此，用户点评的捕获和分析对酒店行业是极其重要的，我把它归纳成一下三方面的价值：

　　1、舆情监督和口碑维护。酒店可以针对负面信息进行危机公关，即时反馈客户的意见和建议，从而第一时间关注和维护客户关系;

　　2、管理和服务提升。如果客户点评仅仅用于维护客人，其价值利用就没有达到最大化。客户点评中包含客户对酒店的直接感观，如果能将其中的重点观点提取出来，酒店就能很清楚地知道自身存在的不足，进而去反思不足的原因，并且不断改进，这样，就能够帮助酒店提升自身的管理和服务水平;

　　3、营销和推广：如今，消费者预订酒店，一般都会先看点评，因为只有看了点评之后才会对该酒店的“好”和“坏”有最直接的认知。根据慧评网目前已经做的一些客户观点分析，用户对酒店的点评既有负面信息，也有非常多正面的称赞，而这些对酒店的正面点评实际上就是酒店的卖点，在酒店进行营销推广活动的时候能够作为有力的佐证。另一方面，酒店在对外宣传的时候，自夸的“卖点”往往难以找到最吸引消费者的点。比如我在跟酒店人交流的时候了解到，有一家四星级酒店，自夸的“卖点”是其广式早餐，但在实际的用户点评当中，却很少看到客户对这个“卖点”的称赞，客户反而对其下午吧提供的免费咖啡非常满意，很显然，酒店用下午吧的免费咖啡来做营销的“卖点”比广式早餐更能吸引人，也更能让人相信。

　　问：慧评网与国内外相关类型的企业相比，竞争优势是什么?

　　林小俊：酒店类点评信息主要是以自然语言的形式存在于互联网中，点评分析及品牌管理系统在国外有所发展，但在国内尚属空白。相较于国外的企业，我们更专注于帮助酒店在运营和营销层面上挖掘价值。

　　国外的这些企业，重点在关注口碑，他们的定位是帮助酒店更好地做好口碑管理，比较侧重客户的监控和维护。而慧评网最大的竞争优势就是把客户点评转化为客户观点分析，用“观点”这种结构化的数据为酒店提供量化分析的依据，让酒店从这些依据中提升自己的管理和服务水平、做好营销和推广。

　　问：您如何看待目前互联网上存在的网络水军问题?网络水军对最后客户观点的提取分析有什么影响?

　　林小俊：网络水军的最大危害在于，这条负面信息本身没有意义，但是确实能够影响接收到这条信息的人的判断，干扰酒店和消费者们的正确判断。

　　网络水军在互联网上只是冰山一角，尤其是酒店行业的虚假点评，更是小众。可是放在过去，这些网络水军的虚假点评虽然只是少数，但由于用户直接面对的都是散乱的单独点评，所以很容易受到虚假信息的影响。

　　而慧评网通过自有的核心技术进行点评统计分析，为用户提供的不再是海量的散乱点评，而是聚合后的深度信息。这样的处理，将使少量虚假点评的影响被降到最低，从而保证整个点评集合的真实性与合法性，即“点评的大数定律”。

　　当客户看到的这样一个全面的点评的聚合里有缺点、有卖点，并且每个卖点都有大量的点评数据来支撑的时候，那么网络水军的虚假信息就没有机会“兴风作浪”了，这样的点评聚合也更具真实性。

　　问：慧评网在数据挖掘与分析上下一步的发展将是怎样?

　　林小俊：从点评数据中提炼出用户的“观点”是慧评网的产品特色所在，故而我把慧评网定义为“客户观点的分析引擎”。未来慧评网将在两个方向上发展：

　　1、纵向深入挖掘客户点评的价值。慧评网拥有目前国内市场最全的也是最深层的观点数据，但实际上，这还仅限于酒店的外部数据，我们更希望把这些数据与酒店的营销数据等外部数据结合，使客户点评的价值最大化。

　　2、横向复制到其他行业。将客户点评转化成客户观点数据分析这个技术本身是可以被复制的，因此，我们希望能够把这个技术复制、移植到其他行业中去，拓宽我们的发展空间。

　　记者后记

　　酒店业对于庞杂的客户点评和社会媒体内容的分析和监测的需求，似乎是不言而喻的，慧评网可以说生逢其时，正如林小俊所说，酒店慧评的技术与产品弥补了国内酒店行业的空白。不管是纵向深入挖掘客户点评的价值，还是横向将该技术移植到其他行业，作为全球领先的顾客观点分析引擎，慧评网利用自身的技术与优势做好自己的口碑和市场依然非常重要。（文/顾雯）