這個專案的起因來自於，現在數位化時代下，每個人安裝數十個 App 在手機裡。對使用者來說，手機上的應用程式已經成為日常生活的一部分，無論是購物、娛樂、社交、運動，甚至健康管理，都依靠 App 來完成。然而，當選擇越來越多，使用者的耐心與期待也隨之提高。若體驗稍有不滿，他們很快會轉向其他競品，並在評論區留下真實的回饋。

而對於開發 App 的產品團隊而言，除了追蹤量化的數字，例如下載量、留存率、轉換率等，更需要搭配質性的資料來了解顧客體驗。因為數字能告訴你「發生了什麼事」，但評論、回饋、留言，才能解釋「為什麼會發生」。舉例來說，數據可能顯示留存率下滑，但原因卻可能隱藏在評論中的「閃退」、「廣告太多」、「客服回應慢」等具體問題。

因此，接下來的 30 天，會一步步帶你並分享，如何打造一個 App 評論洞察系統。這不僅是一個技術實驗，更是一個產品管理思維的實踐，從資料收集、清洗、分析，到最終呈現成能被團隊使用的洞察報告，幫助產品決策更加精準。

為什麼要做 App 評論 AI 洞察？

傳統上，產品或客服團隊常透過人工閱讀評論或建立關鍵字搜尋，來快速掌握使用者的意見。但隨著用戶規模擴大，評論數可能每週成長數百甚至數千筆，人工分析不但耗時，還容易有偏差，因為不同的人可能對相同文字有不同解讀。因此，AI 的扮演重要的角色，處理不同任務的能力：

1. 大規模處理能力：能在短時間內分析成千上萬筆評論。
2. 語意理解：不只看字面，而是理解上下文與情感，例如「這遊戲很好玩，但常常當掉」其實同時包含正面與負面訊息。
3. 自動分類與聚合：把評論依照主題分群，例如「效能問題」、「UI/UX」、「價格與訂閱方案」、「客服服務」等。
4. 情感傾向判斷：幫助團隊了解哪些面向讓顧客滿意，哪些地方造成流失。

換句話說，AI 可以讓評論不再只是「噪音」，而是轉化為「洞察力」。

30 天打造流程概覽

這個專案會分成四個主要階段：

第一階段：資料收集

• 透過公開 API 或爬蟲技術，取得 App Store、Google Play 的評論資料
• 此次資料收集以台灣電商平台為例

第二階段：資料清理與前處理

• 去除一些無相關的符號
• 建立基本的結構化格式，例如：評論內容、評論時間、評論星等、裝置版本、語言

第三階段：AI 分析模組

• 使用 NLP 模型進行情感分析，分辨正面、中立、負面情緒
• 透過自訂主題建模 (Topic Modeling) ，自動把評論分群
• 設計一個「關鍵字熱度追蹤」機制，讓團隊知道近期最常被提到的問題

第四階段：洞察與視覺化

• 建立一個簡單的 Dashboard，讓產品經理、客服團隊能快速查看最新趨勢
• 提供週報或月報，摘要主要發現，例如「本月新增 30% 負面評論與付款相關」
• 最終把這些洞察與商業決策結合，例如：是否需要優先修復 bug、重新設計 UI，或加強客服回覆

實際應用價值

這樣的 AI 洞察系統，不只幫助產品團隊了解使用者，也能在以下幾個層面產生價值：

• 加速迭代：快速找出用戶痛點，縮短產品優化的週期
• 跨部門協作：客服團隊可用於提升回應品質，產品團隊可找到提升用戶體驗的機會點，技術團隊可優先處理 bug

結語

在數位競爭激烈的今天，單純依賴數字已不足以支撐決策。真正能夠勝出的團隊，往往是那些能深入傾聽使用者心聲、快速回應需求的團隊。而 AI 正好能扮演「放大鏡」與「濾鏡」的角色，將海量的評論資料轉化成可操作的知識。

接下來的 30 天，我將逐步帶你完成這套 App 評論 AI 洞察系統。從資料收集、模型建立，到最後的洞察應用，每一步都會有實際案例與方法分享。希望透過這個專案，不僅讓你理解 AI 如何協助產品團隊，也能激發你思考，如何將 AI 更有效地融入日常工作與決策之中。