2. AI 大模型助力客户之声分析的“广度”

2. AI 大模型助力客户之声分析的“广度”

AI 不仅提升了内容层面的分析效率，还很好实现了对用户情感的深入洞察。这种广度体现多话题、多层级、多语言、多通道等维度上。下面将结合这些方面详细阐述AI 如何助力VoC 的情感捕捉与内容分析：

2.1 多话题

文本可能会提及多个话题，模型会打上多个标签。

• 内容分析：AI 能够识别并分类不同主题下的讨论，如产品质量、客服体验等。
• 情感分析：针对每个话题，AI 可以进一步分析用户的情绪倾向，比如正面评价、负面抱怨或中立态度。这有助于企业了解特定领域内，客户整体的情绪状态。

2.2 多层级

突破以往扁平化的话题层级，可以呈现父子级关系。

• 内容分析：从宏观到微观层面的数据解析，包括整个品牌印象直至具体产品特性的反馈。
• 情感分析：AI 可以在不同层级上进行情感分析，比如评估整体品牌形象的好坏，同时也能细致到某个功能点上的用户体验满意度，从而帮助企业发现潜在的问题区域或亮点。

2.3 多语言

AI 大语言模型支持多语言文本分析，满足不同语言环境下的分析需求。

• 内容分析：支持多种语言的内容处理，可汇集全球范围内的客户意见进行分析。
• 情感分析：通过跨语言的情感分析模型，AI 能够理解并解释不同文化背景下表达出来的情感差异。这对于国际品牌尤为重要，因为某些词汇或表达方式可能在不同文化中有不同的含义和情感色彩。

2.4 多通道

市场上存在多种多样的大模型，每种模型都有其独特的优势和适用场景。这些模型通常基于深度学习技术，并且根据特定的任务需求进行设计和优化。在倍市得客户体验管理平台上，用户可根据需要选择模型和版本。

2.5 综合应用示例

假设一家汽车制造商希望改善其SUV 车型的产品设计和服务质量。利用AI 技术，收集来自官方客服热线、微博、YouTube、抖音等视频评论等多元化的用户反馈，并统一进行情感分析，该公司可以从以下几方面着手：

• 多话题覆盖：分析有关车辆性能、外观设计、售后服务等多个方面的用户评论。
• 多层次挖掘：除了总体满意度外，还细查内饰材料选择、驾驶辅助系统等具体功能的用户感受。
• 多语言支持：考虑到该品牌在全球范围内的销售情况，使用多语言情感分析工具来理解不同市场中消费者的具体需求。