Predictive Content Management for PagesJaunes

技术

分析与建模 - 机器学习

适用行业

电信

适用功能

销售与市场营销

服务

数据科学服务

挑战

PagesJaunes.fr 是法国版的黄页，是网络、移动和印刷领域本地广告和信息的领导者，每年产生数亿次查询。结果的质量和相关性是 PagesJaunes 的首要任务。类别经理负责通过创建术语和类别之间的相关关联来维护目录的质量和相关性。挑战在于在不增加工作量的情况下改善用户体验。客户希望找到一种解决方案，帮助他们衡量和提高客户满意度，帮助类别经理自动检测和纠正有问题的查询，并优化结果质量以提高客户满意度。

关于客户

PagesJaunes.fr 是法国版的黄页。它是法国领先的本地广告和信息网站，业务涉及网络、移动和印刷领域，年收入超过 10 亿美元。超过 80% 的法国人依靠 PagesJaunes.fr 获取信息或推广他们的活动。该公司是 Dataiku 的核心客户之一。PagesJaunes 一直致力于提高客户满意度，同时提高品类经理的生产力。

解决方案

PagesJaunes 借助数据科学工作室 (DSS) 开发了一款评估客户满意度的应用程序。该应用程序收集搜索引擎数据并进行分析，以找出不成功的查询。他们创建了一种算法来计算每个查询的分数，然后用它来预测哪些查询将为用户提供不满意的结果。该算法由合格且丰富的使用数据提供。该技术最终针对引擎故障，使类别经理能够将他们的操作重点放在这些故障上。该解决方案还涉及使用 DSS 培训十多名 PagesJaunes 的合作者，让他们掌握大数据技术，例如 Hadoop、机器学习和统计。

运营影响

Closely monitoring and managing unsuccessful searches
Automatically detecting the most critical signals & applying the most relevant rules when interpreting a query
Targeting and fixing false query results

数量效益