数阔,政企大数据AI+智能应用客户案例
客户案例
发布时间：2022-12-29
为研究院提供全国能源相关的咨询和研究数据，助力咨询评估、战略研究等内容。
● 采集全国各地政策/资讯/研报等500+网站每天更新的数据，做到数据源一旦有新增，半小时内遍历全渠道获取。每天共抓取数万体量的能源有关数据。
● 通过高负载吞吐灵活的API接口，将采集到的数据秒级同步到企业的数据库中，补充完善数决策支持信息平台，为战略研究、规划可行性研究、咨询评估提供服务。
咨询更多案例竞品研究分析的三层框架
竞品研究不是把对手的功能清单抄一遍，而是回答三个问题：用户为什么选择对手、对手在哪些体验环节做得更好、我们可以在哪些环节形成差异化。数阔云听CEM 建议把竞品分析拆解为「声音层—体验层—行动层」三层框架，让分析结论可以直接进入产品与运营的决策链。
第一层 · 声音层
采集竞品相关的用户表达
从电商评价、客服会话、社媒讨论中提取提及竞品的真实语句，建立可检索的竞品语料库。
第二层 · 体验层
对比体验要素的优劣势
把用户提及的体验要素（价格、功能、服务、物流、售后等）结构化，形成本竞品的体验要素对比矩阵。
第三层 · 行动层
把洞察转成可执行议题
将对比结论按影响面与改进成本排序，输出产品、服务、运营三条线的改进议题清单。
竞品体验要素对比矩阵（示例维度）
| 体验要素 | 用户关注点 | 本品牌表现 | 竞品表现 | 改进优先级 |
|---|---|---|---|---|
| 产品功能 | 核心功能是否满足预期 | 待分析 | 待分析 | 高 |
| 价格与性价比 | 价格感知与价值匹配度 | 待分析 | 待分析 | 中 |
| 客户服务 | 响应速度与问题解决率 | 待分析 | 待分析 | 高 |
| 物流与交付 | 时效与包装完好度 | 待分析 | 待分析 | 中 |
| 售后与退换 | 退换流程便捷性 | 待分析 | 待分析 | 高 |
注：表中「待分析」为占位说明，实际数值由数阔云听CEM 语义分析引擎自动统计生成。
竞品洞察落地的四个关键动作
- ① 建立竞品词表
把竞品品牌名、产品型号、常见别称纳入语义分析词表，确保提及不漏采。 - ② 统一体验要素标签
为本竞品对比设定同一套体验要素标签体系，保证对比口径一致可复用。 - ③ 定期刷新对比看板
按周或按月刷新竞品提及量与情感倾向，观察对手体验变化趋势。 - ④ 输出可执行议题
把对比结论转化为产品、服务、运营可认领的改进议题，并跟踪闭环。
竞品研究常见问题
Q1：竞品数据从哪里来？
主要来自公开的电商评价、社媒讨论与用户自发提及，数阔云听CEM 通过语义分析引擎自动采集与归类。
Q2：如何保证对比口径一致？
建议先定义统一的体验要素标签体系，再对竞品提及做同一套标签映射，避免各说各话。
Q3：分析结果如何进入决策？
将洞察按影响面与改进成本排序，形成议题清单，并指定责任人与跟进节奏，确保闭环。
Q4：多久做一次竞品分析？
建议按周或按月刷新看板，关键节点（如新品上市、大促前后）可加密分析频率。
把竞品声音变成你的改进清单
数阔云听CEM 帮助品牌系统化采集与对比本竞品体验表现，输出可排序、可追踪的改进议题。
