Даниэль Виленчук написал о категоризации фидбека.

— Вы начали собирать обратную связь от пользователей и получили таблицу с 3000 отзывами. Как с ними работать?
— Удалите отзывы без текста. Они могут занимать до половины таблицы;
— Практика показывает, что из отзывов короче 10–15 символов почти невозможно извлечь инсайт. Можно отфильтровать таблицу, бегло просмотреть отзывы короче 5 символов и удалить бесполезные. Повторить для 10, 15 и 20 символов. Так очищается не меньше трети документа;
— Отсортируйте отзывы от А до Я. Самые первые, скорее всего, будут мусорными: состоять из цифр и случайных символов;
— Далее по ключевым словам определите родительские категории, например, сценарии («Оплата и промокоды», «Авторизация») или типы пользователей («Покупатели», «Продавцы»);
— По типу возникающих проблем определите дочерние категории: «Оплата и промокоды / Просроченный промокод»;
— В первый раз придётся самостоятельно идти по отзывам, придумывать категории и расставлять их вручную. Так вы познакомитесь с языком ваших пользователей и сформируете набор ключевых слов, по которым отзыв можно отнести к той или иной категории;
— Проставленные категории дадут статистику, какие проблемы вызывают больше обращений пользователей, и позволят работать с фидбеком точечно, передавать конкретным командам;
— Категории и ключевые слова сохраните для категоризации будущих отзывов.

#feedback