
什么是客户声音(Voice of Customer)?
传统调研方式存在的弊端

客户声音管理业务闭环
利用语义理解技术实现工单的智能化管理,实现工单的自动分类、派单,根据问题的解析快速推送解决方案,实现敏捷自动化处理,降低投诉量。

达观客户意见洞察技术架构

NLP是指让计算机代替人类自动化的进行文字(自然语言)的相关处理

通过 字词>语句>篇章 三层结构来进行文字语义分析

NLP应用实例

优势1:构建强大数据采集系统,实现对网络数据的实时获取
根据业务分析需求,从全网主流网站和社交媒体平台实时、高效地采集数据,让散落在各处的用户数据永远地沉淀在企业内部。
优势2:知识图谱与机器学习相结合提高短文本分析准确度

优势3:全面监控危机及时预警
实时监控全渠道客户意见洞察,可结合多种预警方式自动识别危机事件,预警消息及时通过站内、邮件的方式通知相关人员。
优势4:机器学习模型结合人工反馈机制驱动产品更智能

优势5:人机协作大幅度提升业务分类体系构建的效率
优势1:注重捕捉细粒度的信息
基于先进的自然语言深度语义分析技术,可以从文本数据中提炼出精细化的信息,不止于笼统的标签化处理,充分挖掘数据的价值。

优势2:机器学习模型结合人工反馈机制驱动产品更智能

优势3:注重业务分类体系的智能化构建
目前人工构建分类体系的成本很高,需要业务经验深厚的员工参与,且容易遗漏重要分类或者划分不科学。

场景1 - 用户反馈挖掘
通过自然语言理解处理,协助运营商从大量杂乱的客户回访数据中,洞察客户的需求、快速定位产品问题,更好地实现服务智能化。

场景2 - 市场定位分析
场景3 - 细粒度口碑挖掘
场景4 - 外部情报驱动产品创新

场景5 - 热门事件追踪
场景6 - 用户画像分析
场景7 - 竞品趋势跟踪
通过识别大机构、公司、财团等对同业公司的资本注入动作,判断被投公司业务、技术或产品可能存在的商机。

场景8 - 政策导向线索挖掘
通过解析相关政策及重要人物观点,识别出对行业内技术或产品类型有利好线索的政策。

场景9 - 风险监控与预警
基于先进的自然语言处理技术,对海量公开数据进行深度挖掘,化繁为简、扬清激浊,从中提炼对投资有价值的商业情报。

场景10 - 事件智能感知和预测
针对手机、厂商、品牌相关的重要舆论事件,挖掘事件的前后始终,用于了解事件详情,辅助决策。

案例1:智能客户意见洞察客户声音分析平台

案例2 - 一汽解放情报分析平台 - 用户典型观点挖掘
需求背景:借助大数据与AI技术,定期获取卡车新闻媒体及论坛等信息并进行分析处理,构建社交媒体大数据分析能力,利用自然语言处理和理解技术洞察用户评论内容,形成系统、有效的知识积累,赋能洞察业务开展。
案例3 - 智能客户意见洞察语义引擎
案例4 - 用户意见智能分类与情感分析系统
案例5 - 智能语音文本分析系统
案例6 - 智能寿险客服语义分析系统


