在电商行业，会话批量分析对于商家而言具有极其重要的意义。通过会话批量分析，我们能够深入了解买家的需求、偏好和痛点。从大量的客户交流中挖掘出有价值的信息，比如买家对产品的疑问、对服务的不满，以及对新功能的期待。这些都非常有助于商家精准地优化产品和服务，提升客户满意度，从而增强客户的忠诚度！
而在会话批量分析中，数据分析速度的重要性更是不可忽视。快速的数据分析能够让商家及时响应市场变化和客户需求。在瞬息万变的电商环境中，迅速抓住商机，解决问题。借助AI进行数据分析是一个不错的选择！今天想跟大家介绍一个用AI进行绘画批量分析的方式，这能够大大节省商家的时间和人力成本，提升运营效率！
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一、案例背景
某家居装饰照明商家需要对近期表示投诉的买家进行批量会话分析，急需弄清楚“买家为什么产生投诉？大部分的投诉原因是什么？”投诉分析对于任何一个商家老板来说都是至关重要的，识别出买家普遍关注的问题和痛点，才能够帮助商家了解市场需求和改进方向。
而如果投诉过多，则会给商家带来不小的影响。例如：
- 小二判断确实有违规行为时，淘宝会根据违规程度扣分，这对于店铺的运营和排名非常不利；
- 淘宝店铺被投诉违规行为时，淘宝会扣除一定的押金以示处罚（押金是开店之初交给平台的保证金）；
- 发生消协、市长热线投诉后，会直接投诉到总部，客服部门被动解决，一旦增多品牌舆情不受控制；
- 赔偿买家损失：淘宝买家投诉淘宝卖家的原因主要是为了保护自己的利益。
按照传统的投诉分析方式，会遇到的难点：
- 纯人工分析，会用到大量的时间和精力；
- 需要读完完整会话、记录信息、制表，还有其他冗余操作，比如系统使用点击、日常其他问题的处理等等；
- 所以，分析完一通会话，要经历非常多的步骤，而在真实的客户场景中，需要分析上千条的会话才可以得出客观真实的结论，在这个案例中，人工分析800通会话就需要26个小时，至少需要1人/周去操作。
针对这些难点，可以借用AI工具高效完成大批量VOC数据分析！
二、会话分析工具的应用
第一步：
获取商家的投诉标签体系，这个标签体系代表了分析结果的分类方式，以便AI模型能够正确地进行分析。如果没有标签输入，分析结果可能会毫无依据，天马行空，无法与客户的实际业务相结合。
| 标签1：商品不满 | 标签2：服务不满 | 标签3：仓储物流体验差 | 标签4：营销不满 | 标签5：安装服务不满 |
| 产品/配件缺货 | 返款/退款慢 | 未送货上门 | 页面描述不清楚 | 上门时效不满 |
| 色差不满 | 答非所问 | 虚假签收 | 图片展示有色差 | 多收费/收费不满的问题 |
| 做工不满 | 服务态度敷衍/差 | 物流停滞 | 缺少参数 | 安装师傅能力/技术差 |
| 长度/尺寸不满 | 频繁更换客服 | 快递服务态度差 | 返款金额不满 | 安装师傅损坏东西 |
| 觉得不亮 | 反复重复话术 | 对运输时效不满 | 差价问题不满 | 安装师傅态度差 |
| 觉得刺眼 | 回复的慢 | 对迟迟不派件不满 | 无人联系安装 | |
| 开灯不亮 | 迟迟未开票 | 商品运输破损 | ||
| 感应不灵 | 无理由退货期限不满 | 错发 | ||
| 开关失效 | 处理方案不满 | 收货少件 | ||
| 遥控器无法使用 | 运费险赔付不满 | |||
| 异味 | 客服技能差 | |||
| 异响 | ||||
| 漏水 | ||||
| 质疑假货二手 | ||||
| 开灯延迟 | ||||
| 灯光闪烁 | ||||
| 有黑影 | ||||
| 智能控制不灵 |
第二步：
微调流失分析的prompt，把商家的标签体系内容，分别填入到下面的分类序号、一级分类和分类标签里面。
①
②
第三步：
用VOC分析工具，进行批量分析会话，VOC分析工具在处理这种任务批量执行业务场景方面非常的高效和轻便，如图，可以分为这几个关键步骤：
- 输入编辑好的Prompt；
- 批量上传聊天记录、点击全部分析；
- 完成分析后，就可以全部导出，用Excel简单分列，拉透视图就可以得出每个问题分类的数量啦；
分析结果1
分析结果2
三、结果验证
- 商家第一次跑了100+的会话，第二次批量分析跑了800+的会话，也非常认可这种形式，大家都为AI能够打标出这么细致的内容而惊讶：
同样的会话量，原本需要26.75小时，用AI和工具介入分析仅需1小时，提效足足26倍之多，并且经过验证，人工分析和AI批量分析的准确率基本一致；
- 这套方法+小工具，帮商家做会话分析是很快速的，数据分析效果比较好的是应用在投诉类分析、不满类分析这两大场景，其他可能用到的场景有：满意度差评、订单差评、投诉、骂人、售后不满意等，都可以用类似的方法去分析！
结语
在电商竞争日益激烈的当下，利用AI+一些智能化的轻便工具进行会话批量分析为商家提供了强大的助力。不仅大大提高了效率，保证了准确率，还为商家节省了大量的时间和人力成本。未来，随着技术的不断进步和完善，相信这种方式将在更多的电商场景中发挥更大的作用，为商家创造更多的价值，推动电商行业朝着更加智能化、高效化的方向发展，同时也期待在未来，AI和数据分析技术能够给我们带来更多的惊喜和突破！
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