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服务洞察

服务洞察解决方案，聚合全平台、全渠道用户与品牌的互动和反馈数据，通过人工智能NLP文本分析深度处理数据，帮助企业实现引流效果分析、产品关注度分析、用户关注点分析、潜在竞品分析、客服效率提升，进而提高服务质量，降本增效。
服务洞察三部曲
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聚合客服数据
实时聚合全平台、全渠道用户与品牌的互动和反馈数据（官网、品牌旗舰店上的客服消息、商品评价、工单数据等）。

实现服务洞察
实现服务洞察
通过人工智能NLP文本分析，帮助企业实现服务洞察。覆盖引流效果分析、产品关注度分析、用户关注点分析、潜在竞品分析、客服效率提升等具体场景。
提升服务
提高服务质量
通过服务洞察，帮助服务部门提高服务质量，降本增效。同时为产品、市场部门提供第一手客户反馈。


经典场景解决方案
引流效果

引流效果分析

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所有市场推广、营销活动的引流效果，最直观地体现在与客服的咨询互动数据中。通过聚合+算法+可视化处理客服数据，可评估不同平台/店铺的引流效果，进而制定个性化的推广营销策略。

产品关注度分析

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聚合并分析全量用户咨询数据，监控不同时间段用户对产品的咨询量和提及数，一方面为推广活动和线上运营提供方向，另一方面预估出货趋势，为生产和库存部门制定计划提供精准数据支持。
产品关注度分析
用户关注点

用户关注点分析

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对全量的用户咨询数据深入分析，掌握用户对产品各指标的关注情况。从用户最关注的指标出发，优化产品，挖掘卖点，进而迎合市场需求，赢得市场份额。

潜在竟品分析

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用户在咨询客服时，可能会提及其他同类产品。通过分析客服数据，可及时发现潜在竞品并掌握其动态。进而制定产品差异化竞争策略，提高成单转化。
潜在竞品分析
客服效率提升

客服效率提升

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自动化、可视化统计咨询热点和用户关注点，代替人工操作，大幅降低客服人员数据统计的工作量，提高数据统计的准确率，解放人力，提升效率。
客户案例
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尽管许多公司意识到提供良好客户体验的至关重要性，但客户满意度与公司期望之间仍存在很大差距。在这里，我列出6种实用办法，帮助您提供更好的客户体验。

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增长黑客3.0：AI数字化客户体验营销驱动下一代企业增长

增长黑客3.0：使用「非结构化的文本数据」，通过AI自然语言处理NLP、深度学习等技术将其「数字化」管理，从中挖掘企业增长线索。

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如何基于服务体验数据，提升企业深度客户洞察能力？

倾听用户声音：基于AI文本挖掘提升客户洞察力；数据驱动：构建企业”客户体验”数字可视化能力；全渠道客户体验”数据仓库与调度”。

合作客户
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