数阔,政企大数据AI+智能应用客户案例

客户案例发布于 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。

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● 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。

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预警负面评价：三层防御模型

负面评价并非突然出现，它通常在用户沉默之前就已留下信号。数阔云听CEM把预警拆成“感知—判定—行动”三层，让团队在差评公开前完成干预，而不是在评分下滑后追责。

感知层：全渠道信号归集

电商评价、客服会话、售后工单、社媒讨论与回访问卷统一接入，避免负面声音散落在不同后台。

判定层：语义识别与分级

大模型自动识别抱怨、失望、愤怒等情绪，并按产品、物流、服务、话术维度打标，输出风险等级。

行动层：工单闭环与话术迭代

高风险信号自动派发到责任部门，处理结果回流知识库，反哺客服话术与产品改进。

预警看板：把风险放在同一屏

按渠道、型号、区域聚合负面声量，设置阈值触发提醒，让运营每天先看风险再看机会。

会话级情绪识别

在客服对话中实时标记不满升级信号，坐席可即时切换安抚策略，避免差评外溢。

预警机制落地检查表

环节	关键动作	输出物
信号采集	打通评价、会话、工单、社媒数据源	统一负面声音池
风险定级	按情绪强度、传播范围、影响面分级	红黄蓝预警清单
响应闭环	责任到人、限时处理、结果回填	处理台账与复盘报告
预防迭代	高频问题反哺产品与话术	改进任务与知识库更新

常见疑问

预警会不会产生大量误报？

可通过行业词典与历史标注持续校准模型，把预警阈值与业务容忍度绑定，误报率随使用逐步下降。

小团队没有专职CEM人员如何启动？

先从单一渠道（如电商评价）和单一品类切入，用模板化看板跑通“发现—处理—复盘”最小闭环，再逐步扩展。

预警结果如何与考核挂钩？

建议考核“响应时效”与“重复问题下降率”，而非单纯负面数量，避免团队隐瞒真实声音。

让负面评价在公开前被接住

用数阔云听CEM搭建属于你品牌的负面评价预警体系，从第一条抱怨开始积累体验资产。

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