在竞争激烈的电商领域，企业面临着诸多挑战。想提升转化不知道流失原因是什么、买家关注点、服务、客户投诉、不满原因、商品等数据维度多，分析难度大、改进策略缺少数据支撑，方向不明确、推进难.而我们的AI VOC凭借其强大的分析功能，为电商提供突破困境的决策支撑。
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一、精准剖析买家关注热点，抢占市场先机
在电商的浩瀚海洋中，了解买家的关注点犹如掌握了航海图，指引着企业驶向成功的彼岸。VOC通过全量分析聊天记录，能够深度挖掘买家对商品的关注热点。无论是产品的特定功能、独特材质，还是时尚外观，都能精准捕捉。这使得企业在商品推广、产品研发以及市场营销策略制定方面拥有了极具价值的决策依据。
商品咨询热点功能价值
- 对进线咨询的人数、声量进行统计,并按照不同业务进行汇总:商品咨询、活动运营、售后咨询、物流咨询,各类型均支持多级细分。支持单独查看售前、售后的咨询数据。
- 支持查看咨询场景TOP100、增速场景TOP100、降速场景TOP100的咨询数据明细,人数、声量、排名变化、趋势图等。一键提取咨询场景的买家原声关注点分析,并跳转至会话详情。
- 便捷了解消费者整体咨询分布,一键导出商品咨询报告,工作效率UP
二、深度洞察商品流失原因，筑牢业务根基
商品流失一直是电商企业心中的痛。VOC的商品原因流失分析功能，恰似一把犀利的手术刀，精准剖析问题根源。它能够全面梳理聊天记录中的蛛丝马迹，找出导致买家放弃购买商品的关键因素。是价格过高让买家望而却步？还是产品功能未能满足需求？亦或是竞品的优势吸引了买家的目光？通过对这些问题的清晰呈现，可以有针对性地调整商品策略。
商品流失分析功能价值：
- 支持用户快速地看到店铺整体流失情况，最近趋势。
- 业务分层：查看不同重点业务（新品、高单价、爆品等）的流失情况。点击后可直接查看新品下，不同商品ID的具体流失数据。
- 人群分层：具体流失结果里面各类消费者类型（高意向流失、自然流失）。
- 流失周期：支持按照当日流失，和N日流失的周期去统计，更好地应对高客单长周期的类目，例如某商品
三、高效处理非满意评价，准确率95%,AI分析100条会话只需要1分钟
非满意评价犹如电商企业声誉的 “暗礁”，稍有不慎就可能让企业的品牌形象触礁搁浅。VOC的非满意评价分析功能，能够快速对消费者评价非满(一般、不满、非常不满)的聊天记录深度分析。企业可以及时了解买家的不满之处，无论是物流配送的延迟、商品质量的瑕疵，还是售后服务的不到位。然后，企业可以迅速采取措施，改进服务流程，提升商品质量，优化物流配送。。
AI非满意评价分析功能价值：
- 以前:每天从平台找到消费者评价非满的会话,依靠人工逐条查看会话记录进行分析,平均一条会话耗费5分钟。
并且每个人的分析深度和标准不一致,很容易出现分析误差、原因不精准、客服建议很粗略。
- 现在:利用AI大模型自动读取消费者全部会话,深入探索消费者不满意的根本原因,从每一次负面评价中提炼改进
线索,明确责任归属,实施精准整改方案。
- 将人工介入看会话的时间减少至少50%(AI分析100条会话只需要要1分钟),以此避免时间和精力的浪费,使团队能有更多时间(至少增加30%的工作时间)关注解决方案的合理性及推动落地改善。
四、使用案例：
案例一：商品赠品利益点分析-商品咨询热点分析
业务痛点：店铺会有一些固定的赠品可以给到买家，一般来说客服接待过程中会视情况给。但是作为管理者，并不知道哪个赠品是消费者喜欢的。希望能从咨询数据中得出：消费者对于赠品的需求多不多，店铺给的赠品里面，消费者更想要哪一个？每一个商品ID里面，不同赠品类型有没有区别？
使用效果：分析提效88.9%
案例二：搭建客服能力建设体系，重点培训客服-商品咨询热点分析
业务痛点：在搭建客服能力体系2.0，第一个目标就是：培训部门对客服进行体系化的培训。业务框架是可以按照业务经验去整理的，但是实际的数据无法找到，举例的话不够真实。
搭建的一些原则：
“事无巨细”“覆盖全部场景”：客服能够知道，是存在这些点的，不至于买家问了以后比较懵；
“有咨询频率”：培训部会根据频次高低重点做频次高的，频次低的客服知晓即可；
“有原声示例”；需要客服明白，这个真实问法一出来，就是对应的哪个场景，好知道回答什么问题；
使用效果：辅助搭建客服能力体系，有数据可依。
使用VOC，为运营分析提供高效、全面分析支撑，让运营策略更加有效！
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