达观数据客户之声VOC解决方案_全面监控危机及时预警

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达观数据客户之声VOC解决方案

达观数据客户之声VOC解决方案，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。

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什么是客户声音（Voice of Customer）? icon

客户声音的内涵

客户声音（VOC）基于大数据处理和人工智能技术，旨在系统地收集和分析客户需求以及客户如何重视那些需求。了解客户需求和他们是如何评价这些需求的，它展示了客户最重视的是什么。客户声音蕴含客户对于产品、服务、品牌的看法，包括吐槽、期望和偏好等信息。

传统调研方式存在的弊端 icon

客户声音管理业务闭环 icon

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 icon

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 icon

通过字词>语句>篇章三层结构来进行文字语义分析 icon

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 icon

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。

爬虫抓取

• 微信公众号、网站数据

• 达观已接入直接使用、用户自定义数据源

• 定期抓取、实时抓取

本地文件

• CSV、Excel格式

• 自定义数据类型、数据较为规范

• 定期上传、全量更新、增量更新

API对接

• Post、Get

• 自定义数据类型、结构化数据

• 定期更新、实时更新

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 icon

优势3：全面监控危机及时预警 icon

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。

关键词识别危机
关键词：例如‘舒适度差、噪声大、悬架硬’，排除词：例如‘舒适度、悬智能。

设置阈值触发预警
例如‘情感负面大于10%’、‘观点XXX大于200’、‘投诉大于100’。

构建危机识别模型
采用机器学习算法进行危机特征、危机样本训练，自动生成危机识别模型。

优势4：机器学习模型结合人工反馈机制驱动产品更智能 icon

优势5：人机协作大幅度提升业务分类体系构建的效率 icon

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。通过无监督算法机器人可辅助业务人员更好更快的构建业务分类体系：基于无监督Al算法可以从大量无标注的业务语料中发现潜在的业务结构。基于少许先验知识（即有一定结构的种子词汇)的主题模型可以提高主题划分和主题词拓展的质量。

优势1：注重捕捉细粒度的信息 icon

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 icon

优势3：注重业务分类体系的智能化构建 icon

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 icon

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 icon

需求部门：某家用车厂商商品企划相关部门对某款新开发车型进行市场定位。

功能描述：分析本品及竞品车型的车主基本属性、行为、偏好、购车用途等数据，进行新车用户画像，支撑新产品的用户人群定位、产品功能规划。

场景3 - 细粒度口碑挖掘 icon

利用基于深度学习的NLP模型，从海量互联网用户评论数据中挖掘出用户典型观点，提取出形如“产品特征+主观评价”的细粒度情感，如“油耗很高”、“外观靓丽”、“底盘过硬”等，语义完整的统计标签数据便于查找产品相关的具体问题。

场景4 - 外部情报驱动产品创新 icon

场景5 - 热门事件追踪 icon

通过个性化的关键词规则设置，追踪和分析感兴趣的营销事件、突发事件或社会热点事件，洞悉事件发展的来龙去脉，发现规律以指导内容运营、事件营销工作。

场景6 - 用户画像分析 icon

精确定位品牌/产品的Target人群，分析其人口统计学特征（性别、地域、年龄等）和社会经济学特征（兴趣爱好、情感状态、阳光信用值等），从这些用户特征和言论中提炼出通向营销目的的捷径，从而帮助品牌做出有效的营销决策、并提升转化。

场景7 - 竞品趋势跟踪 icon

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 icon

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 icon

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 icon

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 icon

项目背景

华为是全球领先的信息与通信技术解决方案供应商，专注于ICT领域，核心产品包括智能手机、终端路由器、交换机、解决方案等，已应用于全球170多个国家，积累了海内外海量的客户声音急需高效解读。为帮助产品质量部及时掌握产品优势和缺陷，产品服务部及时应对危机提高服务质量，产品研发部动态发现新产品方向，达观数据提供了智能客户意见洞察消费者声音分析平台。

项目亮点

实现对海内外工单、问卷信息、泛网络数据等多渠道全量数据源实时整合要求，为更好处理客户声音提供支持，同时处理数据格式多样，包括MongoDB，Mysql，Vertica，IQ，Oracle，Hive等。对客户声音数据进行5层分类体系1300多个类别精准自动分类，从客户声音中逐层匹配产品线、功能模块、总结意见及建议。结合不同业务需求，构建情感分析，观点分类，产品识别，噪声预处理，主题发现与热词分析，危机检测模型，满足不同业务部门的使用场景。

项目价值

3个月完成系统定制开发上线，模型准确率均达到90%以上。

案例2 - 一汽解放情报分析平台 - 用户典型观点挖掘 icon

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。

项目目标

数据爬取

识别并锁定目标网站自动爬取信息，保证信息的相关性，实时性和全面性。

系统配置

图表、文本多形式展示，支持数据及报告导出，支持系统配置和权限管理。

分析处理

分主题、品系、渠道等维度进行分析，如情感分析、声量分析、传播分析、竞品分析。

报告生成

需支持定义报告模板，能够根据模板自动输出报告。

案例3 - 智能客户意见洞察语义引擎 icon

项目背景吉利汽车的产品企划部门较重视关注汽车之家、爱卡汽车等专业车评数据，传统采用人工分析。为了更准确的挖掘数据价值，达观设计的智能客户意见洞察舆情分析系统，实现高效准确实时抽取评论观点、做用户分析、产品分析及情感度判断等功能，提高了企业危机预警能力。

项目亮点引进知识图谱做长短文本处理分析，解决了文本稀疏性等难题。实现语义归一化，如“发动机缸气压不够”和“气压不足”可做观点聚合。提供风险预警功能，快速识别新网络用语、舆情风险词，实时提醒。

项目价值帮助吉利汽车系统化构建了客户声音的业务树及感知树的框架化体系，及时精准的获取产品分析、用户分析、竞品分析及预警智能提示。

案例4 - 用户意见智能分类与情感分析系统 icon

项目背景

迪卡侬在天猫、京东、线下门店渠道积攒了大量的用户评价数据，产品、运营人员关注投诉意见，传统人工整理分析费时费力。

项目亮点

• 短文本智能处理

• 情感度量化分析

• 细粒度信息抽取和分类

项目价值

打通线下门店、天猫等电商评论信息，构建智能投诉信息分类与情感系统，快速精准的分析用户投诉原因（包括满意、不满、建议等），更好的提升品牌形象。将相关业务人员参与的精准分类工作耗时从15小时降至2小时。

案例5 - 智能语音文本分析系统 icon

随着卡中心外呼数据量的激增，外呼沟通技巧和对客户的价值分析需求极为迫切。达观提供智能语音文本分析系统，从文本数据角度利用自然语音处理、文本分类等技术，对电销外呼数据和工单数据进行分析，提高业务增长率及工单处理效率。

工单分析工单文本三级分类工单投诉预警工单统计分析（年龄、区域、各分行排行榜、学历、引入时间等）

电销数据分析营销失败原因分析营销失败统计分析（趋势、账单分期业务、取现分期业务、交易分期业务）

报表下载管理

任务管理导出报表

系统管理用户增、删、改、查用户启用、禁用

案例6 - 智能寿险客服语义分析系统 icon

项目背景

中国太平洋保险（集团）股份有限公司是国内领先的“A+H”股上市综合性保险集团，其寿险业务在全国排名第三，电话语音、微信聊天记录或转办等渠道反馈大量非结构化文本，缺乏数据挖掘能力。达观提供智能语义分析系统，解决了客户关注热点分类、问题溯源等难题。

项目亮点

【机器挖掘新类别】从业务视角出发，基于原有投保、交费、领取、贷/还款70多种类型，采用业内高难度的聚类分析，结合人工处理，提供额外增值的200+新类别。【智能预警】基于上万份训练数据，采用融合文本分类模型，将高频突发、高危问题更精准的挖掘出来，大幅降低漏分、错分的概率，提升风险预警准确率。【丰富知识库】采用相似文本判断、优秀话术的深度学习训练模型技术，从各类数据抽象出有价值话术，增加客服培训使用的话术补充，丰富现有的知识库素材。

项目价值

通过构建风险模型对客服电话转办件和非转办件进行违法违规类风险监测、套取信息类风险预警以及语音数据热点分析挖掘，提升了业务部门风险管控能力和客户满意度。探索出基于对话数据结合AI能力，挖掘高危、高频突发、热点问题的预警落地场景。

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