PP电子登录试玩智能 · AI VOC 洞察决策系统

让每一条真实的用户声音，
变成可执行的业务动作

DeepVOC 可采集公域、私域、企业内部的真实用户之声，AI 智能体驱动更丰富的打标、多维度的洞察、可溯源与行动。不交付报表，交付结果。

DeepVOC 产品 Demo

你买的 VOC 工具，只换来了上百张报表

报表很多，结论没有

仪表盘、词云、情感曲线一应俱全，可"该改什么、该做什么"还得自己从头分析。

打标不准，洞察就错

连"等餐半小时，真是高效率"这种反讽都识别不了，错的标签喂出错的结论。

看到结论，查不到根

一个数字摆在那，却不知道它从哪条评论来、怎么算出来——不敢信，更不敢用。

发现了问题，止于报告

客诉、差评看见了，可没人派单、没人跟进，声音最终烂在表格里。

DeepVOC：从"看见声音"，到"用起声音"

不止于把用户声音看清，更让每一条声音真正驱动产品、用户、运营与创新的决策与行动。

真实数据 + AI 打标，
准确可靠的数据地基

  • 汇聚社交媒体、电商、客服、调研等多源真实声音
  • 固定分类 + AI 动态发现新标签，体系持续进化
  • 多算法、多模型校验，打标准确率超 90%
咨询产品演示 →
真实多源数据与 AI 智能打标 DeepVOC 从社交媒体、电商平台、客服热线、调研问卷等多源采集真实用户语料，经 AI 自动打标：固定分类 + AI 动态发现新标签，多算法多模型校验，打标准确率超 90%。 真实数据源 社交媒体 电商平台 客服热线 调研问卷 · · · 语料智能标注 AI 自动打标 标签分类 产品品质 口味质地 烹饪便利性 外观均匀度 AI 新增 数量准确性 未体验评价 AI 新增 健康评价 食材质量 9 个主分类 · 多级标签 语料列表 · 9 条 ID: SDSP_1082 渠道 A 某速冻水饺整体不错，分量 挺足，大小均匀，会回购。 2025-09-28 ID: SDSP_1097 渠道 B 皮薄馅大，口感鲜美，做起 来也方便，省时省心。 ID: SDSP_1157 渠道 C 冷链配送有点慢，到货时部 分已化冻，希望改进。 语料详情 · 分段标注 ID: SDSP_1082 · 5 个分段 分段 1 大小均匀，分量挺足 分量大小 正面 分段 2 几种吃法，方便省心 烹饪便利 正面 分段 3 外观大小很均匀 AI 新增标签 正面 打标准确率 多算法 + 多模型校验 超 90%

多维度智能洞察，输出可落地的决策建议

同一批用户声音，从产品、用户、运营、创新四个角度，分别给出优劣势判断和行动建议。

看清产品好在哪、差在哪、怎么改

同一份语料，自动归纳出产品的优势、劣势与改进建议，直接可用。

产品洞察 · 图表 + AI 洞察 产品洞察示例：自动归纳产品优势、劣势与改进建议，含标签分布、情感趋势及概览/优势/劣势/建议四块结论。 产品分析 一级 二级 标签分布 28 个标签 口味质地 17.9% 配送时效 14.3% 性价比 7.1% 综合质量 7.1% 其他多类 … 情感趋势 100%0% 09-2009-2409-28 正面负面 情感倾向看板 · 二级标签 口味质地 好 86% 包装状况 差 100% 推荐评价 好 100% 冷链配送 差 75% AI 洞察 · 产品洞察 一键生成结论 概览总结 整体评价偏正面，核心关注集中在产品品质与物流配送两类， 正面聚焦便利性与口感，负面集中在包装与冷链。 产品优势 省时省心、契合快节奏需求，获得用户广泛认可 口感与便利性共同形成稳定的复购意愿 快递与配送服务获得部分用户好评 产品劣势 部分反馈包装密封性不足，存在取拿污染顾虑 冷链配送稳定性待提升，到货化冻影响品质感知 少数产品口感不稳定，存在批次差异 产品建议 优化包装密封设计，加强冷链运输环节管理 统一品质标准，减少口感不稳定问题 公开品控流程，增强消费者信任 AI 洞察的四块结论结构 概览总结一句话讲清整体 优势 / 亮点值得保持放大 劣势 / 风险需优先解决 行动建议可直接落地

看清用户是谁、为什么买、买完怎么说

拆解决策动机、真实需求、感知态度与行为后果，看懂每一类用户。

用户洞察 · 图表 + AI 洞察 用户洞察示例：识别用户是谁、为什么买、买完怎么说，输出可落地的产品与运营建议。 用户分析 一级 二级 标签分布 3 类 一级标签 服务体验 62.5% 用户画像 35.2% 用户痛点 2.3% 情感趋势 100%0% 2024-112025-052025-09 情感倾向看板 · 二级标签 售后处理 好 89% 商家服务质量 好 98% 客服服务态度 好 98% 包装组合便利 中 62% AI 洞察 · 用户洞察 一键生成结论 用户决策动机 信任大品牌口碑与品质保障，认可平台正品、高效物流 产品符合家庭日常餐饮需求，成为多次回购的选择 商家优质客服与完善售后提升信任 用户真实需求 解决家庭日常餐饮难题，为老人儿童提供方便选择 追求省心省时的购物体验，节省时间精力 用户感知态度 品牌忠实用户对品质与服务满意度高 遇到服务差或售后繁琐时表达不满 对包装组合、封口便利性存在潜在不满 用户行为后果 满意度高的用户会多次复购，成为回头客 对服务售后满意者优先选择该平台与品牌 不满意的用户会转向其他平台或品牌 用户洞察的四块结论结构 决策动机为什么选择购买 真实需求真正想被满足的 感知态度对产品服务评价 行为后果复购或流失

找到趋势与运营机会点在哪里

从活动、场景、渠道的声音里，定位增长机会与运营优化方向。

运营洞察 · 图表 + AI 洞察 运营洞察示例：定位趋势与运营机会点所在，给出可执行的行动建议。 运营分析 一级 二级 标签分布 5 类 运营标签 主题策划 34.6% 演出排期 30.8% 互动运营 15.4% 周边/权益 15.4% 情感趋势 100%0% 2025-052025-072025-09 情感倾向看板 · 使用场景 早餐 好 80% 家居 好 85% 深夜 好 100% 活动反馈 中 70% AI 洞察 · 运营洞察 一键生成结论 运营体验 活动优惠与赠品体验良好，多场景使用体验佳 部分优惠券领取入口隐蔽、凑单规则需计算 预期匹配 活动宣传优惠与实际获得基本一致，性价比预期匹配度高 部分用户因凑单不划算产生预期落差 运营影响 促销有效促进囤货，提高单次购买量与复购率 活动吸引新用户尝试，扩大用户群体 用户在活动中发现多场景价值，提升使用频率 行动建议 优化优惠领取路径，简化凑单规则，提升操作体验 宣传时明确优惠条件，避免预期落差 定期举办促销，维持囤货习惯与品牌粘性 结合多场景特点，突出不同场景使用推荐 运营洞察的四块结论结构 运营体验活动与服务体验 预期匹配宣传与实际一致 运营影响对购买复购作用 行动建议可落地运营优化

发现尚未被满足的需求概念

无需预设品类，从真实语料里挖出可被验证的新概念与新机会。

创新洞察 · 概念分析 + AI 洞察 创新洞察示例：发现尚未被满足的需求概念，支撑产品创新决策。 商品概念选择 忙碌 / 高频场景省心选择 概念分析 · 兑现度 品牌情感分布 · 概念兑现度评估 概念 A · 高频省心 12 条语料 查看语料 正面 91.7% · 兑现度高 核心概念与实际体验匹配度较高，多数用户反馈起泡快、 易冲洗，契合高频及忙碌场景需求 概念 B · 清凉舒缓 11 条语料 查看语料 正面 81.8% · 兑现度中 概念承诺与多数产品表现匹配，控油长效获认可， 部分体验存在差距 AI 从语料中发现新的产品概念方向 无需预设品类标签，仅凭少量语料、零行业先验， 自动归纳出尚未被满足、可被验证的需求概念 概念兑现度对比 概念 A91.7% 概念 B81.8% AI 洞察 · 创新洞察 一键生成结论 概念总览 该概念在高频场景下提供省心体验，契合目标人群核心诉求， 形成即时体验记忆，适用于忙碌、高频使用人群 需求分析 消费者期望体验的一致性，部分反映存在感知差异 希望适度且持久，兼顾功能与发质护理 核心竞争点 功能组合与体验稳定性，满足多重需求 泡沫丰富、气味舒适、洗后不干燥，提升整体感受 已有品牌口碑形成回购意愿 商业价值分析 目标人群明确，市场需求持续存在，消费基础稳定 差异化定位可提升产品溢价空间 结合健康舒适趋势，概念产品有望持续增长 行动建议 强化产品功能组合，推出兼顾多重需求的创新品类 以核心营销点增强吸引力，针对细分人群推出差异化产品 加强品牌宣传，提升品类认知度，扩大目标群体 创新洞察的五块结论结构 概念总览是什么 需求分析未满足需求 竞争点立得住的关键 商业价值规模溢价 建议新品方向

四类洞察汇总成品牌级综合结论

产品、用户、运营、创新一站整合，给出一句话可执行的决策建议。

全局洞察 · 四类洞察汇总 全局洞察示例：将产品、用户、运营、创新四类洞察汇总为品牌级综合结论。 AI 洞察 · 全局洞察 · 四类洞察汇总成品牌级综合结论 一键生成综合报告 产品洞察 看清产品好在哪、差在哪 概览 整体偏正面，关注集中在品质与物流 优势 省时省心、口感与便利形成复购 劣势 包装密封不足、冷链稳定性待提升 建议 优化包装设计、统一品质标准 情感分布 正面 66% 中性 19% 负面 15% 用户洞察 用户是谁、为什么买 动机 信任品牌口碑，认可平台正品高效 需求 解决家庭餐饮，省心省时 态度 满意度高，对封口便利存潜在不满 后果 满意即复购，不满则转向其他品牌 画像构成 服务体验 62% 用户画像 35% 运营洞察 趋势与运营机会点 体验 活动优惠体验好，多场景使用佳 匹配 优惠与宣传基本一致，性价比高 影响 促销促进囤货、扩大新用户群体 建议 简化凑单规则、定期促销维持粘性 场景正面率 早餐80% 深夜100% 创新洞察 发现尚未被满足的需求概念 需求 期望体验一致性，兼顾功能与便利 竞争 功能组合 + 体验稳定性是关键 价值 人群明确、消费基础稳定，可溢价 建议 以差异化概念探索新品、细分人群 概念兑现度 概念A92% 综合结论 · 一句话决策建议 巩固品质与便利的认可优势，优先解决包装密封与冷链稳定性，以"功能 + 便利"差异化概念探索新品，配合促销规则优化提升复购。 四类洞察整合为一份可直接交付业务与管理层的完整报告。

AI 助手，
深挖溯源，知其所以然

  • 像聊天一样追问，自然语言深挖
  • 每个数字都能溯源到一条条真实的用户原话
  • 不是吐结论的黑盒，而是可核对、敢用于决策的声音
咨询产品演示 →
Copilot 助手 · 对话追问与溯源 AI 助手示例：对话式追问，每条结论可溯源到一条真实用户原话，结论可核对、敢用于决策。 VoC AI 助手 智能对话分析 · 追问到底 为什么购物体验有较多负面反�。� 核心结论 负面反馈主要集中在「冷链物流」与「产品品质」两类，其中冷链 配送不及时、到货化冻是最突出的痛点，需优先解决。 负面反馈类型 条数 占比 冷链物流失效 6 66.7% 产品品质 / 口感 3 33.3% 溯源 · 原话 每条结论都可点开，回到真实用户评论 "没有及时配送，到货已经解冻变软，担心变质了" 渠道 A · 2025-09-27 · 命中标签：冷链保温 / 负面 继续追问，例如：哪个渠道的冷链问题最严重？ 不是吐结论的黑盒 —— 每个数字都查得到那条真实的评论

智能工单，
自动派发，采取行动

  • 负面声量达阈值，自动触发预设规则
  • 自动生成工单并派给对应门店 / 部门
  • 工单关联真实数据源，处理全程可追溯
咨询产品演示 →
智能工单自动生成 智能工单示例：负面声量达阈值自动触发预设规则，生成工单并派发对应门店/部门，工单关联真实数据源，处理全程可追溯。 负面声量达阈值 触发预设规则 自动生成工单 派给部门 预警工单 / 工单详情 工单号：T2026XXXX04 未处理 立即处理 处理部门质量管理部 触发来源查看数据源 创建时间2026-XX-XX 10:00 工单名称质量预警 · 冷链配送异常 触发条件负面声量 ≥ 阈值 优先级高 负面声量 4 本期负面 同比 环比 数据源详情 用户反馈 渠道 A · 2026-XX-XX 来电反�。菏盏降牟反嬖诨� 情况，咨询冷链配送与保温问题， 已记录并转质量部门跟进。 用户反馈 渠道 B · 2026-XX-XX 来电反�。旱交跏奔淦�，包装 保温效果不佳，担心影响品质， 已自动关联至本工单。

AI 智能体驱动的 Agentic VOC

5 个核心 Agent 各司其职，让客户声音从洞察一路走到行动。

智能标签 Agent

大规模、多层级自动打标，标签体系动态进化

智能洞察 Agent

从产品、用户、运营、创新四视角直接产出结论

Copilot 挖掘 Agent

对话式追问，每条结论溯源到真实原话

智能工单 Agent

按规则自动生成工单、驱动业务行动

智能报告 Agent

一键整合四大洞察成报告

所有洞察，都来自真实的用户原话

去重、去商单、去低质。源头真，标签准，内容可溯源，VOC 的结论才是可以被信任、被拿去做决策的。

真实

外部、内部、调研三类真实客户之声，去重、去商单、去低质后才进入分析。

可溯源

每个结论、每个数字都能回链到原始语料分段，看得见、查得到。

敢决策

AI 只负责分析解读、不凭空编造，让 VOC 结论第一次真正可用于决策。

让每条评论都算数

案例 1
"

过去我们要从几万条评论里找问题，现在系统直接告诉我们问题出在哪里，还能自动关联到具体门店。这套系统帮我们缩短了从发现问题到处理问题的周期。

遇见小面 · 信息技术部负责人 马松岩

案例 2
70%→95%

某乳业龙头通过多算法、多模型校验的打标方式，将打标准确率从约七成提升到 95%，支撑百万级语料、四级标签体系，完成 VOC 系统整体切换。

某乳业龙头 · VOC 项目

现在，先听清你的用户到底在说什么

sitemap、地图