數(shù)說故事｜AI驅(qū)動的VOC分析，讓品牌更懂消費者

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舉報 2024-08-29

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“從一個概念爆火，到它衍生的商品出現(xiàn)在用戶手中，只需要不到72個小時”。

這其中每個最小單位的「觸點」發(fā)揮重要的作用，它隱匿于每一次搜索查詢的關鍵詞、每一條產(chǎn)品評價的用詞選擇、每一次社交媒體上的互動和分享，以及每一次客戶服務的交流之中.......每個「觸點」都可能捕捉到消費者“散落”在各處的真實想法和偏好。

市場環(huán)境瞬息萬變，消費競爭愈發(fā)激烈，用戶的真實需求成為品牌發(fā)展的風向標，對品牌而言，要打破增長瓶頸，深入VOC（Voice of the Customer，客戶之聲）洞察分析至關重要，敏銳捕捉、精準理解消費者的需求與偏好，滿足用戶價值追求和服務體驗，是維持品牌競爭力的核心。

然而，傳統(tǒng)的VOC洞察主要圍繞訪談或問卷的調(diào)研、電商平臺的評價、售后系統(tǒng)的反饋等私域渠道文字類型的內(nèi)容信息，這類較為單一的VOC數(shù)據(jù)來源，無法覆蓋“售前-售中-售后”完整的消費者旅程（客戶旅程），也將研究維度限制在產(chǎn)品優(yōu)化、服務體驗優(yōu)化等后端領域。

數(shù)說故事VOC洞察解決方案

因此，數(shù)說故事基于全生命周期用戶體驗管理平臺——數(shù)說VOC系統(tǒng)，全新升級了「數(shù)說故事VOC洞察解決方案」。

數(shù)說故事作為大數(shù)據(jù)商業(yè)應用領域頭部企業(yè)之一，打破數(shù)據(jù)壁壘上有著天然的優(yōu)勢，「數(shù)說故事VOC洞察解決方案」融合了公域+私域多源消費者旅程數(shù)據(jù)，并基于數(shù)說故事自研的商業(yè)大模型SocialGPT，結(jié)合行業(yè)及品類特性為客戶設計了精細化的VOC洞察體系，智能、高效、準確地洞察消費者需求，再加上“問題監(jiān)測-識別-協(xié)作管理”一體化閉環(huán)協(xié)作流程管理，推進產(chǎn)品、營銷、服務、運營等業(yè)務改善優(yōu)化落地。

01 新聲音：融合全域社媒數(shù)據(jù)，VOC洞察應用到更多業(yè)務場景

依托多年社媒數(shù)據(jù)積累、多模態(tài)AIGC技術和行業(yè)領先算法，數(shù)說故事從社媒、短視頻、電商、客服、問卷等公域+私域渠道的文本、視頻、音頻、圖像中提取出與品牌生意增長緊密相關的數(shù)據(jù)和信息，構(gòu)建一個品牌全量VOC（客戶之聲）數(shù)據(jù)庫，有效地解決了企業(yè)缺乏外部VOC數(shù)據(jù)和多端數(shù)據(jù)無法標準化管理的難題，讓企業(yè)將“散裝”的消費者VOC融合一起。

社媒等外部公域數(shù)據(jù)和多媒體內(nèi)容的加入，不僅僅提供了更多新的聲音，還全方位地將消費者旅程的每一個觸點數(shù)據(jù)都囊括進來。企業(yè)可以分階段進行VOC洞察，針對性地挖掘每一個階段的需求點、痛點、機會點，使得VOC洞察應用不再局限于售后跟進、體驗優(yōu)化、產(chǎn)品分析等層面，還能拓展至品牌營銷、市場洞察、用戶運營等業(yè)務場景。

02 新體系：覆蓋11個消費者體驗階段，構(gòu)建貼合業(yè)務的VOC體系

如何將全量VOC轉(zhuǎn)變成為一個個可靠的決策建議、業(yè)務行動方向指引，離不開一套貼合實際業(yè)務的VOC洞察體系，其中包含體驗、風險、營銷策略、服務水平、產(chǎn)品功能等多種維度指標，遍及11個消費者主要的體驗階段（知曉-興趣-考慮-評估-購買-使用-售后-反饋-分享-推薦-忠誠）。

這些以消費者視角界定的階段構(gòu)成了完整的消費者體驗旅程，每個階段都為企業(yè)提供了與消費者互動和優(yōu)化體驗的機會，而在體系實際搭建中，還需考慮行業(yè)及品類的特性、商業(yè)模式的差異。

數(shù)說故事與家電、3C數(shù)碼、美妝日化、汽車行業(yè)多家頭部企業(yè)在數(shù)字化消費者洞察領域共生多年，熟知多個行業(yè)的產(chǎn)品研發(fā)、品牌市場、客戶服務等多種業(yè)務形態(tài)與部門需求，在與客戶共建標簽與指標體系上擁有豐富的經(jīng)驗，也形成了多套不同行業(yè)、不同品類的VOC洞察體系。

◎數(shù)說故事鞋服行業(yè)運動鞋品類VOC洞察體系

◎數(shù)說故事汽車行業(yè)VOC洞察體系

03 新技術：AI革新VOC分析，大幅提升VOC洞察效率與精準度

從技術層面看，VOC分析的最大挑戰(zhàn)在于對文本、圖片、視頻等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進行信息提取。在沒有AI大模型之前，信息提取的手段一般是通用的NLP算法，或者針對某一個領域進行標注和訓練的“小模型”，整個過程耗費許多時間與人力，也難以取得理想的效果，尤其是對于產(chǎn)品創(chuàng)新的研究場景而言。

「數(shù)說故事VOC洞察解決方案」中AI大模型被大量應用于每一個方面，包括不僅限于信息提取、數(shù)據(jù)處理、信息歸類、標注標簽、數(shù)據(jù)分析，除了時間成本和人力成本顯著降低之外，VOC洞察的維度和深度也更豐富、更準確。

●多模態(tài)AIGC識別技術提取圖片、視頻、音頻信息，豐富VOC維度；

●數(shù)說故事自研商業(yè)大模型SocialGPT按實體識別歸類VOC類型，精確定位不同的業(yè)務問題。

●AI打標定制企業(yè)自有標簽體系，調(diào)整使用更靈活，打標準確度更高。

●靈活定制BI看板，及時監(jiān)測VOC趨勢、快速定位問題環(huán)節(jié)和部門。

●AI agent賦能工單處理，提升企業(yè)VOC洞察業(yè)務快速閉環(huán)效率。

VOC分析案例

某知名家居品牌在多個電商平臺（包括淘寶、天貓、京東、拼多多和亞馬遜）銷售產(chǎn)品，面臨客戶反饋復雜、跨平臺數(shù)據(jù)整合困難、產(chǎn)品改進方向不明確等挑戰(zhàn)。數(shù)說故事通過AI驅(qū)動的VOC分析系統(tǒng)，幫助該品牌實現(xiàn)了以下突破：

01 全渠道數(shù)據(jù)整合

利用AI技術，自動收集和整合來自各大電商平臺的用戶評論、評分、客服對話記錄等多維度數(shù)據(jù)，為品牌提供全面的客戶聲音洞察。

02 智能情感分析

通過數(shù)說故事算法模型，精準識別用戶評論中的情感傾向，不僅區(qū)分正面、負面評價，還能捕捉到細微的情感表達，提取情感維度，幫助品牌更好地理解客戶滿意度。

03 多語言處理

針對亞馬遜等國際平臺的評論，AI系統(tǒng)能夠基于用戶原始表達來分析不同語言的用戶反饋，使品牌能夠洞察全球市場的客戶需求。

04 產(chǎn)品痛點識別

AI系統(tǒng)通過分析大量評論數(shù)據(jù)，自動識別并歸類反復出現(xiàn)的產(chǎn)品問題，如"組裝困難"、"包裝破損"、"尺寸不準確"等，幫助品牌快速定位需要改進的關鍵領域。

05 競品分析

通過對比分析同類產(chǎn)品的用戶評價，AI系統(tǒng)幫助品牌識別競爭優(yōu)勢和劣勢，為產(chǎn)品改進和市場定位提供參考。

06 個性化推薦優(yōu)化

基于用戶評價中表達的偏好和需求，AI系統(tǒng)為不同用戶群體提供更精準的產(chǎn)品推薦，提高轉(zhuǎn)化率和客戶滿意度。

通過這套AI驅(qū)動的VOC分析系統(tǒng)，該家居品牌實現(xiàn)了以下成果：

? 產(chǎn)品滿意度提升5%，負面評價率下降35%。

? 新產(chǎn)品開發(fā)周期縮短15%，市場反應速度顯著提升。

? 跨平臺客戶服務響應時間減少40%，客戶滿意度大幅提升。

? 品牌在各大電商平臺的整體評分提升0.5星，品牌聲譽顯著增強。

「數(shù)說故事VOC洞察解決方案」通過整合全域大數(shù)據(jù)、個性化洞察體系、先進的AI智能技術以及高效的閉環(huán)管理流程，為企業(yè)提供了一種超越傳統(tǒng)調(diào)研的高效工具。這種解決方案不僅大幅縮短了洞察周期，降低了成本，而且通過深入分析消費者需求，助力企業(yè)在產(chǎn)品創(chuàng)新、服務優(yōu)化、營銷策略和產(chǎn)品質(zhì)量提升等方面實現(xiàn)突破，從而在激烈的市場競爭中保持領先。