口コミ分析ソリューション

ブランド / 製品の範囲を確定する — ブランド / 製品データを収集する — データを標準化処理して分析する — データを分類する — データの洞察と掘り起こし分析を行う — 口コミデータの可視化と分析報告を作成する

データの価値を掘り起こす

人工知能分野の各種技術を利用してデータの価値を掘り起こし、カスタマーサービス部門において作業効率を向上させ、サービスを改善するよう支援し、製品部門がより良く製品を改良することを支援します。
アフターサービスの効率を向上させる

膨大なデータソースをカバーして（例えば、EC プラットフォーム、ソーシャルプラットフォーム、ショートムービープラットフォーム、消費者苦情プラットフォームなど）、高頻度で更新し、第一時間に最新情報を取得し、アフターサービスの効率を向上させます
製品 / サービスのデータに対する洞察

ネット全体のすべてのブランドデータをカバーし、高頻度で更新し、製品 / サービスに対するフィードバックを迅速かつ包括的にモニタリングします。正確な意味分析を行い、合理的かつ包括的な洞察システムを構築します
競合製品の監視

競合製品と自社の製品 / サービスを、各種の細分化された次元で比較し、それぞれの優位性と劣位性を把握することで、製品 / サービスの市場戦略立案を支援します。

情報収集：モバイルインターネット時代において、データや情報は爆発的に増加し、情報の提示形式も様々で、更新速度が速いです。新しいインターネット時代において、ブランドが正確で効果的かつタイムリーに情報を取得することは大きな難題となっています
人間が膨大な関連情報の中から、顧客体験データの指向性と感情を収集する方法は、時間と労力がかかり、効率が極めて低いものです。

ネットワーク全体にわたるデータ収集能力とビッグデータモデルによる洞察を基に、膨大なデータをフィルタリングし、多次元分析と感情分析によるクラスタリングを実現する
データソースは国内の主要な電子商取引プラットフォーム、微博、フォーラム、百度贴吧、知乎、競合企業のフォーラムなどを全面的にカバーし、企業の製品やサービスに関するあらゆるフィードバックデータを収集する
大量のデータのアノテーションを通じて、製品データモデルを構築し、絶えず最適化していきます。それにより、正確な意味分析を実現します。すべての顧客フィードバックデータを製品指標と対応付けることができ、データの価値を把握することができるようにします