电商评价大数据分析，智能用户洞察

原副标题：B2C赞扬大数据预测，智能化使用者洞悉

1、商品功能定位

青茅探测CEM是两个如前所述chatgpt的智能化使用者洞悉和新体验管理工作网络平台。利用大数据、育苗智慧化、科学知识图表等技术，软件系统了大数据采集冲洗、育苗智慧化数学模型体能训练、可视化预测仪表板，协助商品、消费市场、客服人员、营运、国际品牌、使用者科学研究等各部门实现智能化使用者洞悉，远距销售业务重大决策，透过进一步增强使用者新体验满意率，来助推销售业务增长。

青茅探测在使用者买回旅途上的每两个期每两个接触点，都展开数据搜集。总共研制出三款商品，包括：

2、应用领域情景

2.1、使用者科学研究情景

透过海量数据使用者美誉度财经文档展开智能化语法预测，预测出使用者

2.2、新体验管理工作情景

从商品、服务项目、网络营销、使用者五个视角发掘使用者美誉度负评因素，从而强化商品，改良服务项目。

3、软件系统

现在消费市场上，绝大部分做使用者科学研究的进行咨询机构一般来说采用问卷调查、专访、育苗预测等现代方式展开考察，做一次需要费时数年，耗费数百万，愈来愈无法适应环境都市生活网络黄金时代。

而如前所述大数据和育苗智慧化算法的自动预测，将从根本上替代现代低效且重复的工作，让使用者新体验管理工作变得更加简单。

青茅探测首创从听见-听清-听懂，到行动的商品运行逻辑，整合了大数据采集技术、育苗智慧化预测数学模型、行业科学知识图表、数字化网络平台，协助企业快速实现使用者洞悉预测和新体验全流程管理工作。

4、商品功能：B2C赞扬洞悉

4.1、本品预测

（2）情感预测

联动显示指标正负面占比情况，从历史趋势上发现负面指标改善情况

（3）典型意见

聚类显示使用者对某个指标赞扬观点的典型意见

（4）使用者原声

4.2、竞品预测

从品类、国际品牌、店铺、商品四大主体展开对比，层层下钻展开多级联动，快速竞品和本品在使用者心智中的差异点。

（2）满意率对比

对于选定指标，发现本品竞品使用者新体验满意率差距，并从趋势上预测满意率改善情况。

4.3、自定义预测

（1）关键词预测

任意输入多个关键词，对比提及率和时间走势，同时了解关联热词，洞悉使用者提及关键词时的其他重点关键词。

（2）热词预测

自动发现使用者赞扬观点中提及的热词，按正负面声量排序，点击可查看热词详情：包括正负面占比和走势，赞扬观点词云图，用户原声

4.4、重大决策预测

（1）情景预测

ai自动从文档中发掘消费者买回重大决策因素：如买回动机、使用情景、是否回购、使用者认可度、国际品牌印象、买回途径等。

（2）关联预测

自定义构建关联预测图表，用于发掘特定人群在不同情景下的兴趣偏好。

4.5、在线新体验

开放部分ai通用能力。可在线使用演示。

（1）科学知识图表

输入多个商品副标题/描述文档，实现科学知识自动抽取和关联。主要就用于发掘商品特性，和竞争关联性

（2）aso数学模型

即赞扬观点抽取和细粒度情感预测数学模型。输入自定义段使用者赞扬，从中自动抽取出使用者赞扬观点、情感。

（3）chatgpt在线测试

相比openai官网，具备更快速度，更多上下文关联。支持聊天记录导出。由于首次连接较慢，请耐心等待30s，可以浏览器中一直开着。

5、技术特色

5.1、如前所述达摩院开放的行业大数学模型底座

在阿里达摩院开源数据集和预体能训练数学模型基础上，针对B2C行业，在gpu服务项目器上做定制化情型体能训练。

数学模型如前所述bert，如前所述百万B2C赞扬数据fine-tune，得来。整体架构如下面：

5.2、如前所述行业专家整理的科学知识图表进一步增强

科学知识图表抽取数学模型，能从语料文档中自动抽取出通用科学知识。

销售业务专家将行业科学知识按特定的编码框架，输入到神经网络中展开学习，使得ai数学模型具备行业预测能力

5.3、如前所述chatGPT的创新应用领域

正在科学研究businessGPT，商业智能化谈话机器人。

6、成功案例：某智能化床品类

背景介绍：该公司是某制造业和零售业领域上市公司，自主研制智能化床相关商品。以前一直专注于海外销售业务，最近两年，开始往内贸方向发展。集团总经理专门成立使用者科学研究部，下达了2大课题：（1）使用者为什么买回我们的商品？，为什么不买。（2）如何让消费者使用的更好？。

6.1、消费者使用情景发掘

6.2、消费者人群画像洞悉

6.3、消费者深层认知洞悉：如买回动机

6.4、消费者需求痛点发现，快速响应

6.5、本品预测：四大视角看使用者满意率

6.5、消费者买回重大决策影响因素科学研究

6.5、从需求出发，精心策划网络营销活动，引爆消费市场

6.5、知己知彼，竞争对手战胜战败原因