语忆NeoSight5.0 基于电商行业AI大模型、正则、关键词、上下文、情绪、规则等检测能力、对品牌与消费者的交互数据进行结构化处理，挖掘引起指标变化的归因，赋能品牌降本增效。

全域电商对话数据、评论数据、社媒数据一站式分析，升级为跨平台、跨店铺、跨链接、跨类型数据聚合的a-in-one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，双引警提升品牌竞争力。

语忆VOC拥有领先同行的强大数据聚合能力，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。

语忆VOC可实现对话数据、评论数据、社媒数据的消费者全链路声量分析与洞察。

行业首发电商探索大模型Discovery-VOC，数据洞察更精准。

产品呈现千人千面，省时省力
替代管理者日报、周报、月报数据导出/清洗/呈现等传统人力汇报工作，一个业务BI搭建全搞定！

VOC自定义BI数据看板，可以根据品牌自身业务需求及平台考核指标配置规则，搭建高度定制化的数据看板

1、完整的数据维度，覆盖全流程、全指标、全角色(包含一线质检员、客服和管理者)，从商品到服务全数据监控

2、高度符合业务需求，满足品牌个性化的运营管理需求
3、极大程度减少重复性的日常工作，提升团队人效及管理决策效率，帮助品牌降本增效。

基于语忆电商 AI 大模型对消费者-品牌全链路交互数据进行分析并生成品牌业务标签，打破标签层级概念，直击业务痛点。

不同岗位角色都在使用语忆VOC。

通过VOC基于消费者在购物体验的各个关键触点环节，设计体验指标，用于发现消费者的体验痛点，为品牌提升消费者整体满意度提供数据支撑，为优化体验流程提供数据抓手。

指标定义：每个指标均会关联相关VOC观点数据，如活动参与意愿率关联观点包含:活动好差、活动真假、活动复杂、活动好不好、活动力度大小等，各指标数据具体定义明细品牌可进行自定义

以物流体验分析为例，针对指标拆分纬度，观测体验趋势及变化，帮助品牌厘清消费者关于物流体验的真实反馈。

语忆VOC赋能于产品维度的全生命周期：
对内：新品研发→爆品打造→已上线产品更新迭代
对外：横向的市场竞品对比，扩大调研样本量，数据更精准，优化方向更准确。

打通部门数据壁垒：提供对客户之声（包括对话、评论、社媒）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。

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。

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，通过质检流程及査看回溯等多重方式，做出优化策略，降低退款率。

拆解销售、服务、运营全链路，AI大模型嵌入数字化，全面提升业务指标。

多品牌、多渠道、多店铺综合管理体系搭建，打通前、售中、售后全链路，数据驱动管理。