四类用户群体声量参考度不同,需定制化运营
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
语忆VOC可同时接入对话数据、评论数据、社媒数据,并在软件后台实现查看及分析。
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。语忆提供标准saas版本与生成式AI大模型两种版本标签识别体系。
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。 业务视角:执行层使用管理视角:管理者使用
多数据源关联能力:评论、对话数据打通,能从消费者全链路视角分析反馈,行业里语忆独有能力。
通过语忆VOC风险监控体系帮助品牌实时关注非满数据动态,方便品牌及时进行处理、干预、维护。
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方向抓手。
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。
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
NeoSightVOC基于NLP自然语言处理技术+AI能力对品牌人群画像 & 产品细分属性进行交叉分析,帮助品牌建立用户运营体系,洞察市场机会点,提升转化率和品牌影响力
作为细分类目头部企业,品牌极其关注消费者售后产品体验指数变化趋势,旨在聚焦产品每一个细节为中国宝宝提供好奶粉。语忆VOC帮助品牌洞察产品高频负面观点,助力品牌快速反应对负评做出干预工作以此降低产品负评率。
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。
低复购意愿归因: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。
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。
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,通过质检流程及查看回溯等多重方式,做出优化策略,降低退款率。
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
提供全链路沟通数据的一站式管理解决方案,助力企业数智化转型与销售管理的双重效益达成
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安世亚太ANSYS电子与电气设备解决方案,用户只需简单地输入设计参数,就能在电机设计初期评估该设计方案,通过参数化自动扫描,能够快速优选方案。为电机及控制系统的设计和优化提供了一套高效、精确、有力的设计解决方案。PExprt 提供了多家国际大厂的磁心、骨架、绝缘材料和导线的标准库,方便用户设计使用。
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