論文の概要: ReviewSense: Transforming Customer Review Dynamics into Actionable Business Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.16466v1
• Date: Sat, 18 Oct 2025 12:20:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:39.008673
• Title: ReviewSense: Transforming Customer Review Dynamics into Actionable Business Insights
• Title（参考訳）: ReviewSense: 顧客レビューのダイナミクスをアクション可能なビジネスインサイトに変換する
• Authors: Siddhartha Krothapalli, Tridib Kumar Das, Praveen Kumar, Naveen Suravarpu, Pratik Narang,
• Abstract要約: ReviewSenseは、顧客レビューをターゲットとしたアクション可能なビジネスレコメンデーションに変換する新しいフレームワークである。 重要なトレンド、繰り返し発生する問題、顧客感情内の特定の関心事を特定することで、ReviewSenseは好みベースのシステムを超えて拡張する。 予備的な手動評価は、モデルの推奨事項とビジネス上の目的との間に強い整合性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.841738615509162
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As customer feedback becomes increasingly central to strategic growth, the ability to derive actionable insights from unstructured reviews is essential. While traditional AI-driven systems excel at predicting user preferences, far less work has focused on transforming customer reviews into prescriptive, business-facing recommendations. This paper introduces ReviewSense, a novel prescriptive decision support framework that leverages advanced large language models (LLMs) to transform customer reviews into targeted, actionable business recommendations. By identifying key trends, recurring issues, and specific concerns within customer sentiments, ReviewSense extends beyond preference-based systems to provide businesses with deeper insights for sustaining growth and enhancing customer loyalty. The novelty of this work lies in integrating clustering, LLM adaptation, and expert-driven evaluation into a unified, business-facing pipeline. Preliminary manual evaluations indicate strong alignment between the model's recommendations and business objectives, highlighting its potential for driving data-informed decision-making. This framework offers a new perspective on AI-driven sentiment analysis, demonstrating its value in refining business strategies and maximizing the impact of customer feedback.
• Abstract（参考訳）: 顧客からのフィードバックが戦略的成長の中心になるにつれて、構造化されていないレビューから実行可能な洞察を導き出す能力は不可欠です。 従来のAI駆動システムはユーザの好みを予測するのに優れていますが、顧客のレビューを規範的でビジネス指向のレコメンデーションに変換する作業は、はるかに少なくなっています。 本稿では,先進的な大規模言語モデル(LLM)を活用して,顧客レビューをターゲットとした行動可能なビジネスレコメンデーションに変換する,新しい規範的意思決定支援フレームワークであるReviewSenseを紹介する。 重要なトレンド、反復的な問題、顧客感情内の特定の懸念を識別することで、ReviewSenseは、ビジネスに成長を維持し、顧客の忠誠心を高めるための深い洞察を提供するために、嗜好ベースのシステムを越えて拡張する。 この作業の新規性は、クラスタリング、LLM適応、専門家主導の評価を統合されたビジネス向けパイプラインに統合することにある。 予備的な手作業による評価は、モデルの推奨事項とビジネス目標との強い整合性を示し、データインフォームドな意思決定を駆動する可能性を強調している。 このフレームワークは、AI駆動の感情分析に関する新たな視点を提供し、ビジネス戦略の精細化と顧客からのフィードバックの影響の最大化にその価値を実証する。

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