如何选择合适的VOC？一文探寻语忆VOC助力品牌升级的卓越表现

存量时代的到来让消费者对购物体验的需求不断提升，品牌传统“企业眼光”的运营模式很难再获得消费者的共鸣与认同。倾听消费者的声音并精准理解他们的核心诉求，为消费者创造超乎预期的购物体验，是所有新消费品在存量时代保持产品和服务领先的关键。

客户之声VOC就是公司如何倾听客户对其品牌、产品和服务的反馈，并将其大规模地转化为有价值的数据和见解。数据驱动的客户之声分析程序被证明可以增加客户生命周期价值并降低客户流失率。

选择合适的VOC，关键在于理解其与应用场景的匹配度。如，专业领域的对话可能需要特定领域的VOC，而日常交流则需要更广泛的词汇覆盖。此外也需要考虑模型的处理能力。在这种情况下，您需要一个灵活的VoC平台，提供丰富的报告和定制化服务。

语忆VOC：以客户体验为中心

从消费者首次接触品牌直至下单期间与品牌互动的全旅程地图中散落着大量消费者对产品与服务的真实观点，它们通常以单节点上品牌与消费者之间的对话数据及评价数据进行体现，是品牌深入理解消费者真实诉求的最佳途径。

语忆科技VOC客户之声平台支持接入多个头部电商平台VOC数据（包含天猫、京东、淘宝、拼多多，抖音等），实现从传统的单平台、单店铺、单链接管理升级为跨平台、跨店铺、跨链接的中台式管理。

凭借对NLP核心算法技术的创新应用，语忆可通过对淘宝、京东等主流电商平台抓取客服对话、订单信息及消费者评论等客户旅程中的多元化触点数据建立AI模型，为品牌构建消费者三级观点标签矩阵，让品牌更精准地挖掘在不同业务场景中消费者对话及评价背后反馈的核心诉求，从而进一步帮助品牌沉淀更精细化的独立用户画像，以可视化的数据报告为品牌产品、营销及服务等相关部门业务能力提升提供方向指引，赋能品牌快速提升销售转化率与客户满意度。

只有颗粒度更细的标签才能帮助品牌获取消费者对产品和服务更具象化的问题反馈。语忆通过自研深度学习算法结合独有的电商行业知识体系，对消费者复杂多元的反馈主体和反馈意图进行识别，并解决品牌定位的核心问题。

另外在跨行业语义准确度方面，语忆凭借多年来在电商行业积累的超60亿对话数据，通过少样本迁移学习结合品牌自有知识库就能快速且灵活地适应不同品牌在不同业务场景下的语义分析需求。在实际应用中，品牌仅需提供少许需要识别的文本样例，语忆的语义识别引擎即可自适应识别出与之语义相似的意图及反馈，助力品牌更精准地把握客户意图。

语忆VOC的优势与价值

多源语料聚合

语忆支持接入多个头部电商平台VOC数据（包含天猫、京东、淘宝、拼多多，抖音等），实现从传统的单平台、单店铺、单链接管理升级为跨平台、跨店铺、跨链接的中台式管理。

商品标签矩阵

基于大数据能力与NLP技术，构建以商品ID为中心的VOC观点标签矩阵，帮助使用者跨平台、跨店铺、跨时间洞察商品在评论区的真实表现。

三级观点标签体系

通过建立多维度三级观点标签体系，语忆VOC可以客观、全面、立体地分析消费者对商品观点，从而帮助使用者作出科学、合适的运营决策。

大数据AI分析打标能力

语忆VOC通过大数据AI的分析打标能力，彻底解决了传统人工分析打标在面对海量数据时，全量分析困难、准确率随着数据量上升而下降的难点问题。

应用场景

新品研发

通过分析咨询热点完成对消费者的偏好洞察，同时对比行业及竞品数据挖掘对消费者体验有显著影响的商品特性，助力品牌预测新品趋势，降低试错成本。

产品负向分析

凭借对产品负评分布趋势的分析来确定使品牌整体负向声音增大的关键产品，并下钻业务场景寻找负向声音来源，提醒品牌进行客户挽回，并推动产品实现快速迭代升级。

渠道特性挖掘

根据分析品牌渠道高频营销活动消费者体验数据，精准定位出现问题的店铺及相关营销活动，提醒品牌做出针对性整改，同时对相关消费者进行安抚并持续监控后续相关活动过程，确保该营销问题不再发生。

爆款卖点复盘

在语忆VOC产品中，合理运用产品标签分析能力，可以帮助使用者复盘爆款产品卖点。筛选指定爆款产品，了解产品高频正向观点，洞察正向产品二级标签，下钻正向产品三级标签。

VOC的应用是企业获取竞争优势的关键。通过深入了解和满足消费者的需求，企业不仅能够提升产品和服务，还能够构建更为坚实的客户关系，实现可持续的业务增长。

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作为云巴巴重要的合作伙伴，语忆科技一直和云巴巴携手共同为企业用户提供更多优质的产品与服务。目前语忆VOC的产品已在云巴巴平台上线，如需了解更多产品信息，请扫描下方二维码与我们联系！

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