Детальная информация

Целью работы является разработка воспроизводимого инструмента, позволяющего на основе отзывов и связанной с ними поведенческой информации выявлять пересечения аудиторий бренда, анализировать тематическую структуру клиентского опыта и представлять результаты в прикладной форме. В работе использованы методы сбора и очистки открытых данных, аффинити-анализ, тематическая обработка текстов на основе эмбеддингов и кластеризации, LLM-интерпретация тематических групп и методы визуальной аналитики. В результате сформирована эмпирическая база по сети «Золотое Яблоко», реализованы алгоритмы расчета аффинити и интегрального показателя с учетом масштаба бренда, разработан процесс обработки отзывов и дашборд «Клиентский контур», объединяющий модули аффинити-анализа, геоаналитики и тематического сравнения. Результаты работы могут быть использованы в маркетинговой, CX- и конкурентной аналитике для выбора смежных брендов, локализации проблемных зон клиентского опыта и формирования гипотез для партнерств и локальных пилотов. Сделан вывод о том, что отзывы картографической платформы могут выступать системной основой для поддержки маркетинговых решений при условии их комплексной аналитической обработки.

The aim of the study is to develop a reproducible tool that uses customer reviews and related behavioral data to identify audience overlap, analyze the topical structure of customer experience, and present the results in an applied decision-support format. The methodology combines open-data collection and cleaning, affinity analysis, text processing based on sentence embeddings and clustering, LLM-based interpretation of topic groups, and visual analytics. As a result, an empirical dataset for the Golden Apple retail chain was built and a full analytical workflow was implemented, including affinity metrics, a traffic-adjusted integrated score, a topic-analysis pipeline, and the “Customer Contour” dashboard combining affinity, geo-analytics, and thematic comparison modules. The results can be applied in marketing, customer experience, and competitive analytics to identify adjacent brands, localize problem areas of customer experience, and support partnership hypotheses and local pilots. The study concludes that map-platform reviews can serve as a robust basis for marketing decision support when processed within an integrated analytical framework.