数阔-04

电商评论采集与分析

帮助品牌方采集全网电商平台用户评论数据，并对评论数据进行文本分析，进而洞察消费者的典型观点与情感正负向，辅助企业各部门倾听消费者声音，不断优化产品、开拓市场和提升口碑。
帮助品牌方采集分析电商评论
网站2-无拼多多

全网电商平台评论采集

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采集全网电商平台（淘宝、天猫、京东、苏宁、唯品会、品牌官方商城等）的商品评论。字段包括主评、追评、回复、时间、评论人等。支持亿级评论抓取、实时采集新增评论、沉淀历史评论、通过增加SKU灵活拓展数据源。

清洗过滤无意义的评论

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评论文本中的大量噪声（火星文字、表情符号、字符乱码、灌水刷单、复读机等）会干扰文本分析。通过各种算法对评论文本进行多重清洗，去除无意义的评论，保证评论文本的质量。同时也支持用户自定义规则过滤。
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分析

深度挖掘评论文本

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基于深度学习的自然语言处理技术，对评论文本进行关键词提取、典型意见挖掘、情感倾向分析。可根据不同部门的业务需求，针对产品、服务等搭建细粒度指标体系，定性定量的分析每个具体指标下的评论反馈。

可视化报表，辅助业务决策

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评论文本的分析结果以可视化报表展示，支持按品牌、店铺、指标等不同维度的条件进行筛选/组合。各部门可根据自身业务需求和关注焦点，灵活生成所需报表，轻松完成业务相关报告。
报表
全方位多角度辅助品牌方决策
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产品研发

搭建产品研发相关的指标体系，及时洞察每个具体指标下的消费者反馈，为产品研发部门进行产品优化、竞品分析、产品品控、新品研发等决策提供数据支持。

市场运营

搭建市场运营相关的指标体系，洞察每个具体指标下的消费者反馈，帮助市场运营部门明确产品优劣势、聚焦消费者关注点、挖掘产品使用人群/场景，从而制定精准运营策略。

品牌与战略

搭建品牌与战略相关的指标体系，洞察每个具体指标下的消费者反馈，为品牌与战略部门评估品牌活动效果、艺人代言效果、定价策略和性价比提供数据支持。

深入3C 家电 日化 等多个领域

某知名手机品牌

帮助客户有效的提升了客户体验，发现很多可以改善的点。

●  通过云听CEM，每日实时采集电商平台上本品和竞品300+型号的用户评论。及时发现数据异常和不良反馈，并对用户不良反馈实时处理响应。 

●  构建细粒度NLP分析模型，实时自动分析100+产品/服务/市场指标的评论情况，准确度行业领先。并对指标满意度问题实时预警。全量评论分析结论客观准确，驱动各部门智能决策。
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某智能家电领导品牌

帮助客户各部门以客户心声为导向，为各部门决策提供数据支持。

●  针对扫地机、吸尘器、擦窗机、空气净化器等多条产品线建立多套分析模型，接入所有电商平台本品及竞品用户评论数据实时对比分析。各业务部门根据分析结果，制定策略加以改善。

●  建立产品、服务、市场等方面的指标体系，根据指标进行评论反馈的深度分析，帮助产品研发、企划、推广、运营等部门以客户心声为导向、为各部门决策提供数据支持。
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某日化领导品牌

帮助客户建立全面的评论分析模型，帮助多个产品线提高客户体验。

●  搜集牙膏、沐浴露、skincare等多条产品线本品和竞品的上千万条用户评价数据。使用人工智能技术，建立全维度含数百个指标的评论分析模型。

●  帮助此品牌的消费洞察和研发部门提升多条产品线关于包装、使用效果、产品品质、服务、市场的体验，目前已经在大中华区得到广泛使用，并被推荐推广至全球平台。
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他们都在使用云听CEM
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