VOC即客户之声「Voice of the Customer」,是指搜集、分析客户反馈数据(包括文字、图片、语音),挖掘数据表面下蕴藏的 商业信息,将其按照客户行为体验路径串联起来后,转化为可执行的商业见解从而用于指导商业决策的一整套解决方案。
语忆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。
通过建立多维度三级观点标签体系,语忆VOC可以客观、全面、立体地分析消费者对商品观点,从而帮助使用者作出科学、合适的运营决策。
行业普遍采用关键词匹配技术;语忆基于深度学习、NLP等技术研发语义理解模型,并独创细粒度指标体系,涵盖从产品、服务到市场的各个方面,能对问题层层 下钻,定位问题根源。例如针对食品行业产品分析,语忆voc模型有100多个分析指标,其他分析系统一般只有一个产品指标,或者几个指标,分析深度远远达不 到需求。在细粒度指标模型上,语忆NLP分析准确度可以高达90%,人工分析师团队通常准确度不超过75%,基于关键词的分析模型,准确度不超过60%。在保证细粒度 的情况下,语忆NLP模型准确度行业领先。语忆NLP模型及指标体系可以完全根据客户需要个性化设置,并随着业务变化调整。
语忆VOC通过大数据AI的分析打标能力,彻底解决了传统人工分析打标在面对海量数据时,全量分析困难、准确率随着数据量上升而下降的难点问题。
语忆VOC可同时接入对话数据、评论数据,并在同一界面实现关联查看及分析。
在语忆VOC产品中,合理运用产品标签分析能力,可以帮助使用者快速定位产品缺陷。
在语忆VOC产品中,合理运用产品标签分析能力,可以帮助使用者复盘爆款产品卖点。
使用语忆VOC竞品对比功能,可以快速对比观察本品与目标竞品的产品优劣。
在语忆VOC产品中,合理运用服务观点洞察能力,可以帮助使用者准确评价客服服务态度。
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在语忆VOC产品中,观察页面描述相关观点分布,可以帮助使用者对不同商品页面进行针对性优化。
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