Taste Analytics 公司位于美國硅谷，是一家基于數據驅動的可視化分析公司。它在做的事情就是把任何可以轉化成文字的信息，通過機器深度學習來進行自動的挖掘，然后再通過圖像可視化給用戶展示出去。要理解清楚 Taste Analytics，就要知道它服務的對象不是企業的 IT、數據庫，而是商業人員，例如市場營銷，客服、信息洞察員、產品優化改進設計人員等。
現在的消費者都會在論壇、微博等各種渠道留下對企業的產品、品牌、客服等一系列言論，但這些言論不會按照常規化的語序進行表達，里面大多夾雜新生詞匯、代名詞等，導致企業往往不能很好的理解這些反饋信息中的建議。說到這里就可以大概理解，Taste Analytics 做的事情好比輿情分析。傳統的輿情分析系統需要企業自己建立模型、字典，而 Taste Analytics 可以深度學習非結構化的自然語言，根據用戶的用詞、造句、行文方式來理解文字含義，通過對大范圍的用戶、上千萬個消費點進行聚類分析，讓企業了解到用戶的真正建議。
信息的渠道包括郵件、聊天記錄等，當問到是否涉及用戶隱私問題時，創始人 Derek Wang 舉例說明了一下，Taste Analytics 的一個企業客戶，每周能收到幾十萬封投訴建議郵件，一年累積在幾千萬封，根本沒時間看，Taste Analytics 就可以幫助這個公司的人快速將郵件聚類、整合，通過圖像告訴企業用戶反饋的問題在什么地方，可能是 “沒辦法在網站上注冊” 等。在使用郵件的過程中，Taste Analytics 是不做任何信息采集的，只提供分析工具的平臺，分析師不會直接接觸用戶隱私信息，所以不涉及隱私問題。
Derek Wang 還分享了另一個客戶案例，聯想美國企業內部有 14 個客戶反饋的數據源頭，每個數據源一個月可以收到幾百萬條反饋，導致他們沒有辦法系統的進行橫向、縱向的解讀。而 Taste Analytics 平臺就可以過濾這些信息，當數據經過企業采集進入平臺，企業便可以第一時間得知用戶對產品的反饋信息。假設用戶反饋 “網卡不好用” 比較多，企業就可以及時調整產品線，減少負面反饋。原來企業里只有兩三個分析師管理這些數據，現在可以應用到不同領域的商業化決策中去。
Taste Analytics 涉及處理的信息都是非結構化數據，目前在文本階段，預計 2016年 將會擴展到圖像，2017年 會增加視頻數據分析。
那怎樣鑒定 Taste Analytics 平臺的分析效果呢？Derek Wang 回答到，他們做了很多機器和人相互比對的實驗，結果的相似度在 8 成以上。Taste Analytics 在推廣過程中采用 “先試用后付款” 的方式，讓企業先免費用兩個月，與之前的平臺進行交叉驗證、比對結果，滿意后續費使用。
對此，我采訪了一下 Taste Analytics 的一個客戶 Answers.com——一個社區問題、問卷調查網站，其項目總監 Feng Shao 說到：“Answers 有很多企業級客戶，我們幫助這些客戶分析他們的用戶反饋。這些反饋很大一部分是 unstructured text，也有很多分布在社交平臺上。這恰好是 Taste 的強項，我們兩家合作搭建這么一個開放和靈活的平臺，讓 Answers 的企業用戶可以深度的分析匯總分布在各處的用戶反饋，提高客戶滿意度。” 另外，Feng Shao 還表示，對于文字情感分析，Answers 也使用過其他的第三方伙伴，從功能的廣度、深度、性價比以及對客戶的服務上，Taste 的效果都相對較好。
據 Derek Wang 透露，目前 Taste Analytics 的客戶主要為大型企業，不乏世界 500 強，10月 底開放云平臺之后，為 100 多家中小型企業提供服務，還有 8 家學校在免費使用，日均用戶幾千人。
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