NeoSight4.0从品牌角度出发，支持全域电商对话及评论数据一站式分析，升级为跨境、跨平台、跨店铺、跨链接、

跨类型数据聚合的中台式管理。实现内部客服团队管理提效和外部消费者洞察升级，双引擎提升品牌竞争力。

AI能力强力升级：语忆基于NLP的技术，在电商行业深耕多年沉淀了近百亿通对话数据后重磅升级了AI能力，推出了AI大语言模型，

即生成式AI，完全能够模拟人的逻辑和判断能力，对电商业务场景做更细颗粒度的详细归因。

  •  客服全流程SOP执行合格率监控：语忆会根据品牌客服在售前及售后全流通流程中的每一个关键节点设置规则检测，并形成数据统计可视化监督客服SOP执行情况，提升店铺满意度
  •  客服销售能力培养：通过话术约束提升客服的挖需推荐能力，培养客服人员销售意识，提升店铺转化率
  •  跨天、跨通检测，提升数据分析精准度：语忆支持沟通对话的跨通、跨天检测，精准分析售后问题解决率

  •  风险等级监控：语忆可以通过对会话数据的分析，对于客服和消费者每一种可能产生风险的行为划分为初级、中级、高级三个风险等级，及时对客户的负面情绪进行安抚，对客服风险行为进行预控
  •  精准识别风险行为：对通过NLP自然语言处理技术和AI模型自动打标对语聊数据进行文本分析，找出客户负面情绪原因及细则，针对性优化客服服务质量
  •  店铺满意度监控：通过各项满意度关联指标进行监控分析、问题诊断，针对性提升店铺满意度。

  •  岗位层级评定：依据系统检出的销售人员【综合能力】值，对岗位层级进行评定，比如：1~59分，新手；60~79分，初级；80~89分，中级；90~100，资深。商家根据自身岗位能力要求自定义划分层级，评定结果。
  •  岗位能力模型评定：企业根据业务管理需求自定义创建岗位能力模型，每个能力模型可设置若干个能力指标，能力指标再绑定到具体一个个检测项，从而形成一个完整的能力模型，系统自动计算选定的每个能力模型中销售的能力值，再根据能力值对销售进行评定。
  •  客服优劣势分析：可通过横向对比评选出优秀团队或者个人，对优秀的销售或团队可予以奖励。对执行力偏差的销售进行惩罚，通过奖惩措施引导销售提升执行力。

  •  质检监督：提供全流程质检规则，可自由选择、新增和编辑
  •  质检员任务自动化分配：NeoSight4.0可以根据对话和筛选条件自动给质检员分配质检任务，并且可以收口质检内容进度。对质检员工作进行考核和评估。
  •  品牌专属案例库：能够收录品牌真实对话场景，形成专属多场景案例库(正面/负面)，能够帮助新人快速熟悉sop，同时帮助在岗人员能力学习优秀服务案例，提升自我能力

平台/店铺满意度分析：对平台店铺的客户评价数据进行岗位角色、对话场景及客服行为影响因素等维度进行多维分析，

为客服团队提供优化方向，与执行效果跟踪闭环，赋能提升店铺满意率

语忆解决思路：

1.  制定标准：设计与客户满意度评价体验相关的执行标准，如：需要主动邀评的场景或避免邀评场景
2.  监督执行：监控客服邀评流程执行情况并分析，督促落地效果
3.  采集平台评论数据，分类分析不满意原因：根据客户评价的不满意原因，进行统计分析，针对高频反馈不满问题进行优化整改
4.  平台满意度与客服流程执行行为组合分析：通过下钻定位问题责任人，赋能提升，协助店铺平台满意度数据增长

售前询单流失归因：统计分析客户咨询但当日未下单对话中，高频提及的风险场景，为客服管理、运营等岗位提供数据参考依据、

制定改善措施的方向参考，提升客服应对能力，打消客户顾虑效果并规避客户流失风险

意向客户召回：通过统计不同类型的高意向客户及客户明细，便于客服团队制定相应的政策精准召回高意向客户，有效提升店铺转化率

语忆解决思路
1.  定分类：明确高意向客户的定义和分类框架，如:表示缺货等补货、等活动下单、议价心理、产品犹豫对比的客户或者是售前连续进线3次以上的客户等
2.  抓数据：根据分类配置相应规则/关键词抓取数据，并利用AI自动打标
3.   搭看板：利用标签分类统计意向客户名单，后期针对客户痛点(补货或活动开始后)便可进行精准的定向回访跟进，促成交易成单，提升销售业绩

关联销售成功率分析:利用数据监控测试不同关联销售组合、不同客服话术的效果，找出最符合品牌营销需求的关联销售方案，

提升店铺销售客单价及销量。同时监督客服对话术的执行情况，保证最佳销售方案得到完美落地

客户背景：去年与语忆合作转化率的专项提升方案之后，成效明显，合作满意。母婴类类目非常适合关联推荐，希望通过爆款老产品来推动拓展新品辅食类产品的销量，提升客单价
客户需求拆解：希望在保持现有转化率的基础上，利用关联推荐来提升客单价

售后退货退款分析：统计分析客户在售后对话中表示退货退款触发的相关场景，了解当前退货退款涉及到的原因，查看是否有相应的质检流程，通过质检流程及查看回溯等多重方式，做出优化策略，降低退款率

语忆解决思路
1.  搭看板：根据语忆现有的标签体系搭建数据看板，监控客户目前退货退款的详细明细
2.  选标签：删减和店铺不符合的场景标签，留下精选的场景标签体系
3.  找问题：已收集场景进行筛选分类，针对相应原因进行优化处理，如客服侧角度，可设置相应质检流程节点，检测客服在退货原因的QA流程是否达标。

打通部门间数据壁垒：提供过对客户之声（包括语音、对话及评论）的分析，收集消费者对产品、服务、物流等维度的真实反馈，打通不同部门之间的数据壁垒，更加真实、全面地了解到消费者需求，优化营销决策，同时锁定企业内部问题，推动内部流程迭代及管理

品牌整体声量分析：分析展示品牌任意时间范围内的整体评价声量，包含评论数量及好差评率的变化趋势，帮助了解品牌舆情表现。
全面分析：从整体→渠道/店铺→品类→商品，多维度全面分析

  •  消费者体验分析：以品牌最为关注的「产品」「营销」「服务」「物流」为一级观点，全方位了解消费者需求点，精准优化，提升客户体验。
  •  消费者高频观点：分析消费者的高频正负向Top10观点，找到消费者核心的关注点
  •  三级观点洞察分析：支持三级下钻，并且每一层级可看观点趋势及具体的观点分布情况，追溯评论原声，找到具体问题。

低复购意愿归：分析评论中提及的影响客户复购意愿的观点，了解消费者非满原因，及时优化调整，提高客户复购意愿和品牌销量。

语忆分析思路
1.  抓取数据：抓取客户对品牌的负面评价
2.  整体问题监控：监控低复购相关的整体情况和趋势，用于衡量优化策略的有效性
3.  具体问题定位：从低复购的负面评价中找出不同品类及单品的负面观点排序，找出问题品类和单品，以及影响复购的核心问题

恶性问题归因：分析评论针对评论中出现的严重影响品牌口碑和舆情的恶性问题(如虚假宣传、使用后出现身体不适等)，进行重点监控、及时分析，找出问题所在，及时安抚不满群体，提升品牌市场口碑。

语忆分析思路
1.  抓取数据：抓取含有恶性问题观点的评论数据
2.  整体问题监控：监控恶性问题相关的整体情况和趋势，用于衡量优化策略的有效性
3.  具体问题定位：从恶性问题的评价中找出不同品类及单品的负面观点排序，找出问题品类和单品，并深入归因问题所在

品牌背景及需求：客户作为休零行业头部品牌，对食品的配方、口味及安全问题极为重视，希望在有整体观点分析的同时，对品牌口碑具影响力的任意关键指标/话题（三级观点）进行专项分析，助力品牌不断提升产品质量和品牌口碑
语忆核心目标：通过对专项指标的深入归因，帮助品牌精准定位问题所在，有数据，可溯源，未品牌提供全方位的数据支撑

语忆分析思路
1.  明确专项指标:明确品牌需要监控的核心话题并搭建专项数据看板，分指标单独监控
2.  层层下钻深入分析:从整体数据表现→专项数据的标签分布→专项问题的商品分布→专项观点明细表，深入归因问题所在

应用目的：语忆能够通过AI模型对消费者行为进行人群画像的打标和分析，精准沉淀细分消费者人群画像，了解不同人群类型消费者的需求与偏好，赋能产品部门挖掘产品机会、明确产品研发/改进方向，赋能市场营销部门，制定符合品牌价值与更能迎合消费者偏好的营销战略

市场投流人群包弊端：人群基本标签有年龄，性别，消费层级，职业，所在地区等买家的基础属性，由于标签不与消费者购买行为关联，品牌利用本人群包进行投流后是没办法对投流人群做效果追踪和闭环，投流更像“买盲盒”，没办法精准衡量投放效果。

语忆解决思路
1.  客服调研：在客服和客户的咨询过程中加人群画像的调研工作，如肤质、职业、行为习惯等
2.  客户ID打标：客服将收集来的人群信息在客户ID上进行打标
3.  人群对比：将正常投流的人群和最终消费购买的ID标签进行比对，不断验证投流方案

  •  底层能力背书：语忆基于Meta的最新开源大语言模型Llama2底层技术能力和可以让AI来模仿“人”的逻辑识别和判断能力对场景(例如售后退货退换场景分析)进行更细颗粒度的分析，下钻到四级标签，通过AI直接对单订单数据进行更加详细且精准的“结果归因”
  •  公司能力背书：多年来深耕电商行业积累的超100亿次对话数据，专门针对电商垂类场景进行预训练
  •  高准确率：目前语忆交付的AI语言大模型输出准确率几乎高达95%，并且模型仍然在不断更新迭代中，将不断提高输出准确率

  •  客户画像分析:语忆AI大模型能够结合上下文对长访谈对话数据进行语意识别，洞察消费者意图，精准沉淀消费者画像，为品牌营销和产品部门提供科学的决策依据。
  •  客户咨询信息提取总结:语忆 AI 大模型能够对海量对话跨通结合上下文识别，针对客户咨询信息进行提取和总结咨询要点
  •  消费者非满归因及服务建议:通过输入简单的需求指令，让AI 分析源数据，输出更加详尽的非满原因分类并给出服务建议
  •  客服问题及服务建议:语忆大模型能够从客服和客户中分析出客服存在的问题以及服务建议

•  客户信息提取：语忆AI大语言模型能够对海量对话跨通结合上下文识别，针对客户咨询信息进行提取和总结咨询要点
•  基础模型差异点：基础模型智能提供简短的场景标签，AI大语言模型能够生成更加详细且准确的四级观点

客服问题定位：语忆AI大语言模型能够对海量对话跨通结合上下文识别，找到客服服务中存在的问题并以数据看板的形式清晰展示
具体问题及其影响结果，并为其提供相应的改善建议，用于后期客服团队服务提升