对于电商商家而言，消费者的服务满意度是需要重点关注的一项指标。 服务满意度的提升意味着顾客忠诚度的提升，当顾客对电商服务感到满意时，他们更有可能再次购买商品。从售前咨询产品功能、参数，到售后的安装指导、质量保证等服务环节都得到了很好的体验。那么下次他需要购买相关电子产品或者其他商品时，就会优先考虑这家电商平台。根据统计，顾客忠诚度提高 5%，企业的利润就能增加 25% – 95%。 服务满意度的提升同样意味着市场竞争的差异化，通过服务应对竞争压力，减少顾客流失成本，降低售后处理成本
传统方式提升服务满意度很难从版本上找到消费者不满意的原因，需要投入大量的人力成本分析每通会话。
使用传统的人工分析方式有诸多弊端，需要纯人工从平台会话中筛选出消费者非满意度的会话，随后单纯依靠人工逐一查看会话记录来剖析。
平均而言，处理一条会话要耗费长达 5 分钟，耗时耗力，更为严峻的是，人工分析时，因不同分析人员在专业知识储备、思维模式以及实践经验等方面参差不齐，导致每个人对会话的分析深度千差万别，所采用的评判标准也难以达成一致。
这直接致使分析结果常常出现显著偏差，难以精准定位消费者不满的真正根源。
现在，AI大模型非满意度分析强势来袭，借助前沿的 AI 大模型技术，无需人工分析。
AI 大模型能够自动化且全方位地读取消费者的所有会话数据，从每一次消费者的负面反馈中，精准提炼出极具针对性和可操作性的改进思路与线索，清晰明确问题产生的责任主体归属，无论是对接待服务不满，退换货不满，响应不及时，安装售后服务等等都无所遁形。大模型分析准确率达95%，助力商家策划并推行精准高效的整改方案，从而提升企业的服务水准与消费者的整体满意度
Voc大模型分析可自定义选择匹配的行业类目，可设置开启自动提前分析数据，让数据分析不再等待大量时间
设置完成后即可自动分析非满意原因。可按照销售阶段区分售前售后买家，按照具体咨询场景细分：例如一级场景售后保障，二级场景：退换货困难，以及具体原因 和建议客服接待策略，自动分析是否由客服原因造成买家不满。
人工可查看会话详情进行二次复核，对于AI分析结果不满意也可以重新生成评价分析
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