客户案例
发布于 2022-12-29
数阔,政企大数据AI+智能应用客户案例
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。
咨询更多案例卖点提炼的四个切入口
营销创意不是凭空想出来的，而是从用户真实表达里“长”出来的。数阔云听CEM把散落在电商评价、客服会话、社媒讨论中的原声归拢，让卖点有据可依、创意有迹可循。
切入口一：高频赞美词
把评价里反复出现的好评关键词聚合成词云，找出用户真正愿意主动夸的那一个点，它往往就是最省力的传播卖点。
切入口二：对比场景
用户说“比之前用的某牌好在哪里”，这类对比句里藏着竞品没讲透的差异点，可直接转化为创意脚本的冲突点。
切入口三：意外惊喜
超出预期的细节最容易引发自发分享，把“没想到”“居然”开头的评价单独拎出来，就是现成的种草素材。
切入口四：未满足期待
负面声音里藏着下一轮卖点的方向，用户抱怨的“要是能……就好了”，往往是产品迭代与营销话术的下一站。
从洞察到创意的三步工作流
STEP 01
采集原声
全渠道评价、会话、问卷统一归集，按产品与场景打标。
STEP 02
聚类归因
大模型把零散表达归成卖点簇与痛点簇，标出情绪强度。
STEP 03
创意转化
把卖点簇映射到详情页、短视频脚本、直播话术与投放素材。
卖点与创意素材对照表
| 用户原声类型 | 可提炼卖点 | 适配创意形式 |
|---|---|---|
| “用了一周就离不开” | 使用黏性 / 习惯养成 | 场景短剧、开箱 vlog |
| “客服回复特别快” | 响应速度 / 服务确定性 | 服务承诺海报、直播口播 |
| “比想象中轻很多” | 轻量化 / 便携体验 | 对比测评、详情页动图 |
| “包装有点难拆” | 改进点 → 下一轮卖点 | 产品迭代说明、FAQ 内容 |
常见问题
Q：卖点挖掘需要多少条评价数据才有参考价值？
A：建议单品类至少覆盖 300 条以上有效原声，跨渠道采集能让词频分布更稳定，避免被个别极端评价带偏。
Q：营销创意点如何验证是否有效？
A：把创意上线后的新评价与投放前基线做对比，观察目标卖点词的提及率与正向情绪占比是否提升，形成闭环。
Q：负面评价也能变成营销素材吗？
A：可以。把已解决的抱怨转化为“我们改了什么”的透明沟通，往往比单纯自夸更能建立信任。
