DIA数皆智能VOC客户之声平台
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行业痛点：4 个方面的典型风险，正成为品牌竞争力的破坏者品牌竞争力
价值传递：借助产品+运营的一体化解决方案，为品牌传递客户之声
解决方案：9 年市场研究咨询的数据经验沉淀，实现分析洞察的预警行动闭环体系
能力支撑：3+1 底层能力打磨，淬炼DIA在VoC领域的护城河
产品原型
数据获取：构建完善的客户之声采集机制，协助客户触点和客户行为的数据融合——可视化呈现
数据获取——公域数据
数据获取——私域数据
数据获取——调研数据
AI能力——NLP处理逻辑
AI能力——行业标签类目
汽车类目
标签体系：用途与需求、性能与驾驶体验、技术安全以及售后服务与保障
3C类目
标签体系：挖掘消费者对重量、外观、技术的倾向性
百货类目
标签体系：消费者对价格的敏感程度以及对产品质量、优惠力度等偏好
电器类目
标签体系：消费者对电器的功能、售后维修等需求
家居类目
标签体系：房间尺寸、应用场景、新装/换装等
AI能力——标签类目应用
AI能力——专属模型
多标签分类模型
基于多层级多维度标签体系，对用户声音精准分类
意图识别模型
洞察客户意图：咨询、建议、抱怨、投诉等
观点抽取模型
抽取识别用户声音中的细粒度观点，聚合分析理解用户观点
情感分类模型
识别文字背后的用户情感：正面、中性、负面
场景分析模型
还原用户发声、质量问题背后的真实场景，定位问题根源
质量故障模型
识别用户反馈的质量故障问题，详细定位零部件以及故障描述
战败分析模型
分析坐席客户的对话数据，分析战败去向及原因
风险预测模型
分析小范围事件，在大面积爆发前做出预测判断
用户画像模型
基于用户行为数据提炼用户属性，分群分类
AI能力——模型准确度数据
清洗
无效文本清理
分词，分句
关键信息筛选
外部词库 + 新词发现 + 行业专家经验标注
通过外部词库结合语境内词语pmi计算以及语境下的文本聚类算法实现新词发现加上行业专家经验得到数据标注
命名
实体识别
有监算法Bert + Bilstm + CRF 模型训练得到实体，话题，品牌，情感等等
标签
人工解读
根据有监模型结果进一步新词整理，行业专家整理规则，算法实体消歧，知识推理，规模模块代码维护等等。
最终
结果
输出最终的类标签结果
对结果进行统计分析构建知识图谱
分析框架——A23声音场景
分析框架——A2品牌形象监测（市场部）洞察需求：
市场上对于我们品牌汽车的认知如何，大家都在讨论什么话题？
解决方案：
围绕“业务需求-数据洞察-数据解读-业务洞察-优化落地”的流程，针对本竞品进行多维分析（eg 车型、讨论、车型关注点、车型情感、关注配置），并挖掘异常数值（eg 换挡平顺度负面情感占比高），寻找背后业务假设（eg 用户教育不到位、传动系统故障），最后由相关部门进行优化落地（eg制作教学视频在APP社区传播）
A10特定群体分析（销售部）洞察需求：
特定客群的主要诉求有哪些，满意度如何体现？
解决方案：
除了详尽全面的各种分析模型和分析指标，系统支持自定义分析方向和分析内容，可筛选特定平台、品牌、产品、型号、情感倾向，以及包含特定关键词的用户反馈，针对选定的特定群体反馈，实时分析其典型意见，并对聚类出来的典型意见层层下钻，追溯数据源，灵活满足各种业务分析场景需求
A15产品质量反馈（产研部）洞察需求：
用户最常提及哪些功能不满，我们怎样快速优化它们?
解决方案：
从全量客户反馈中提炼产品需要优化的地方，对比竞品的短板，客户集中反馈的问题，对问题量化排序并层层下钻，找到根源并改进，从而提升产品体验和竞争力。 深度挖掘用户期望，确保新产品精确匹配市场需求
A19客户满意度跟踪（服务部）洞察需求：
车型服务体验提升了吗，客户满意度与忠诚度变化如何？
解决方案：
针对汽车行业服务体验，深挖消费者反馈有效信号，从价格、配置、性价比、促销活动、品牌形象代言等市场角度及售后服务、保养、配件供应、用户培训等环节，分析品牌、车型及不同销售渠道的体验问题，与竞品对比，发现优劣，精准优化改善。实时监控改进效果，确保数据分析、优化改善与效果评估形成闭环
A23客诉问题预警（服务部）场景应用：根据各团队或者具体人员的职责不同，将自己或者团队关注的指标上设置预警条件，通过用户声量和负评比例触发预警，警报可实时推送至用户微信，普通警报非工作时间免打扰，重要警报可设置24*7实时预警。使业务团队第一时间发现问题，及时准确作出响应，以最快速度修复体验槽点
全流程运营能力——业务流程
全流程运营能力——责任归属&问题分级
全流程运营能力——系统配置
上海某合资车集团采集客户的声音反馈，并聚类问题实现内部预警处理，进而降低问题提及频次
重庆某合资车品牌客户零散的声音反馈实现体系化的洞察定位，并促监督内部改进机制
项目背景
汽车面对客户调研数据零散、洞察分析不足、响应滞后等痛点，亟需实施VOC项目。核心是深度数据分析与洞察，精准定位品牌、产品、服务问题，最终实现KPI考核、客户满意度提升、反馈提速及问题深挖
项目目标
实现内部KPI考核
提升客户满意度
合作内容
VoC客户之声平台
VoC洞察报告
VoC洞察报告
国内某头部汽车集团采集客户的公私域声音反馈，快速了解客户需求，并驱动产品服务的体验升级
项目背景
汽车作为中国领先的汽车品牌，面临市场竞争加剧和客户需求多样化的挑战。传统反馈方式效率低、数据分散，难以快速响应客户痛点。为提升客户体验和品牌竞争力，引入VOC客户之声解决方案，构建实时、智能化的数据反馈体系
项目目标
获取客户需求
合作内容
VoC客户之声平台
CEM问卷调研平台
数据洞察报告
DIA数皆智能——Ipsos旗下专注体验营销的科技公司创建于2015年「上海益普索信息技术有限公司」，于2021年改名「DIA数皆智能」 中国员工共计200+，总部位于上海，分公司覆盖北京、武汉、广州、深圳
研发实施团队30%± 咨询运营团队60%± 其他10%±
No.1 服务体系
国内排名第一的市场研究咨询公司，“咨询+运营”的客户占比长期保持70% ±
2000+ 行业报告
Ipsos益普索深耕各行各业，洞察业态趋势、预测市场走向，为商业决策提供智库研究
领先的「体验营销」
以体验驱动的全链路营销 提供VoC、CEM、KOX、CDP、MA、AI…体验营销解决方案
300+ 国内外客户
专注汽车、泛金融、泛零售等头部客户，并推出“A20计划”打造数字体验营销标杆
10年 技术实践
擅长中大型复杂项目的定制开发，项目管理团队践行敏捷开发理念，技术实力领先业界
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