Alternative Data: Consumer Reviews, Support Call Transcripts & NLP Sentiment

WiserBrand provides institutional-grade Alternative Data featuring raw, unfiltered consumer reviews, customer support call transcripts, and pre-calculated NLP sentiment scores. While the full database tracks over 140,000 global companies with daily updates, this sample dataset allows data scientists and fundamental analysts to evaluate our schema and text quality before requesting full historical access.

This text-heavy dataset empowers NLP Quants and ESG researchers to look beyond numerical data and extract deep contextual insights into product failures, customer anger, and corporate risks before they hit the news cycle.

**This qualitative dataset includes:**

- **Raw Consumer Text:** Unstructured reviews detailing customer experiences, complaints, and claimed monetary losses.
- **Call Transcripts & Summaries:** Word-for-word text transcriptions of support calls with AI-generated summaries of the core issue.
- **Sentiment Scores:** Pre-calculated NLP sentiment analysis (Positive/Negative scoring) mapped to specific Tickers.
- **Engagement Metrics:** Upvotes, views, and comment counts to measure the virality of a complaint.
- **Privacy:** Strict PII redaction ensuring full compliance for institutional use.

**Use this alternative data to:**

- Train custom NLP models to detect specific risk keywords (e.g., "lawsuit," "fraud," "scam") across public companies
- Analyze ESG "Social" factors by measuring how companies handle customer disputes
- Evaluate true brand health and customer sentiment during product launches or PR crises
- Read actual support transcripts to fundamentally understand operational bottlenecks

原始信息汇总

数据集概述：Alternative Data: Consumer Reviews, Support Call Transcripts & NLP Sentiment

数据集基本信息

• 数据集名称：Alternative Data: Consumer Reviews, Support Call Transcripts & NLP Sentiment
• 提供商：Wiserbrand
• 获取方式：免费试用
• 试用状态：可用
• 数据刷新频率：静态数据产品
• 地理覆盖范围：全球（按州细分）
• 云区域可用性：AWS（涵盖非洲开普敦、亚太雅加达、亚太孟买、亚太大阪等区域）

数据集描述

WiserBrand提供机构级替代数据，包含原始、未经筛选的消费者评论、客户支持电话转录文本以及预先计算的NLP情感分数。完整数据库每日更新，追踪超过140,000家全球公司。本样本数据集允许数据科学家和基本面分析师在请求完整历史访问权限前，评估数据模式和文本质量。

该文本密集型数据集使NLP量化分析师和ESG研究人员能够超越数值数据，在产品故障、客户愤怒和企业风险登上新闻周期之前，提取深入的背景洞察。

数据集内容

• 原始消费者文本：非结构化的评论，详细描述客户体验、投诉和声称的金钱损失。
• 电话转录文本和摘要：支持电话的逐字文本转录，以及由AI生成的核心问题摘要。
• 情感分数：预先计算的NLP情感分析（正面/负面评分），并映射到特定的股票代码。
• 互动指标：点赞数、浏览量和评论数，用于衡量投诉的传播性。
• 隐私保护：严格的个人身份信息编辑，确保完全符合机构使用规范。

主要应用场景

• 情感分析：为NLP工程师提供原始消费者文本和预先计算的情感分数，使数据团队能够评估数千条映射到股票代码的投诉中的客户愤怒、品牌认知和情感基调。
• 基本面分析：使基本面股票研究人员能够超越财务报表。通过阅读原始评论文本、追踪声称的金钱损失和评估解决时间，分析师可以发现真正的运营瓶颈和企业风险。
• ESG投资分析：允许ESG分析师评估上市公司的“社会”和“治理”组成部分。通过分析公司如何处理客户纠纷、解决投诉和避免掠夺性行为（诈骗/欺诈），投资者可以获得关于企业责任的关键替代数据。

具体用途示例

• 训练自定义NLP模型，以检测上市公司中的特定风险关键词（例如，“诉讼”、“欺诈”、“骗局”）。
• 通过衡量公司如何处理客户纠纷来分析ESG的“社会”因素。
• 在产品发布或公关危机期间评估真实的品牌健康状况和客户情绪。
• 阅读实际的支持电话转录文本，从根本上理解运营瓶颈。

数据字典（示例表：Calls for hedge funds）

• Call id (Varchar)
• Company Name (Varchar)
• DEVICE (Varchar)
• OS (Varchar)
• Date of call (Varchar)
• City of the user (Varchar)
• State of the user (Varchar)
• Country of the user (Varchar)
• Total call duration(in seconds) (Number)
• Call duration with company (in seconds) (Number)
• Representative waiting time (in seconds) (Number)
• TRANSCRIPTION (Varchar)
• Summary of the call (AI generated) (Varchar)

使用示例（SQL查询）

1. 搜索包含风险关键词（骗局/欺诈/诉讼）的评论 sql SELECT * FROM PUBLIC."Reviews for hedge funds" WHERE LOWER("Review text") LIKE %scam% OR LOWER("Review text") LIKE %fraud% OR LOWER("Review text") LIKE %lawsuit% LIMIT 5;

2. 识别情感分数最负面的评论 sql SELECT * FROM PUBLIC."Reviews for hedge funds" ORDER BY SENTIMENT ASC LIMIT 5;

分类标签

• AI & ML
• Commerce
• ESG Investment Analysis
• Financial
• Fundamental Analysis
• Sentiment Analysis

联系与支持

• 销售：[e-mail]
• 支持：https://wiserbrand.com/contact-us/

关于提供商

Wiserbrand是一家总部位于美国的IT技术公司，拥有独特的消费者数据独家访问权，例如客户支持电话的音频录音、消费者评论等。