VOICE TREND
用户反馈趋势
正向中性负向
AI-ASSISTED DECISION SYSTEM
从用户声音，到可执行决策
整合公开评论、客服工单与用户访谈，识别跨设备体验中的高价值产品机会。
SIMULATED DATA
CHANNEL MIX
反馈来源
0条反馈
TOP CLUSTERS
高影响需求主题
DECISION BRIEF
✦ AI generatedAI 决策简报
基于 0 条证据生成
OMNICHANNEL INBOX
全渠道反馈工作台
统一清洗、标注并追溯每一条用户声音，低置信度结果自动进入人工复核。
1数据接入5 个来源
→
2清洗去重重复率 8.4%
→
3AI 结构化场景 · 情绪 · 问题
→
4人工复核4 条待处理
已选 0 条代表性样本 · 模拟总量显示 0 条结果
| 来源 / 时间 | 原始反馈 | AI 识别 | 情绪 | 严重度 | 置信度 | 状态 |
|---|
SEMANTIC CLUSTERING
需求聚类与问题归因
将表达不同但语义相近的反馈合并为需求主题，保留代表性原文与人工修订记录。
Embedding + 规则校验
SCENARIO INTELLIGENCE
用户场景与体验旅程
按照真实使用场景拆解体验链路，定位高频痛点与关键流失节点。
JOURNEY MAP
核心用户旅程
● 顺畅● 风险● 痛点
OPPORTUNITY ENGINE
产品机会优先级
综合用户影响、问题严重度、商业价值、战略匹配度、证据可信度与实施成本，形成可解释排序。
机会得分=
反馈频率 20%
+严重程度 20%
+商业影响 20%
+战略匹配 15%
+可行性 15%
+证据可信度 10%
EXPERIMENT LAB
运营实验与验证中心
把产品机会转化为可验证假设，预先定义人群、变量、成功指标与停止条件。
HUMAN-IN-THE-LOOP
AI 质量评估与治理
不是只展示 AI 输出，而是持续评估准确率、置信度、人工采纳率和典型错误。
QUALITY MATRIX
验证集 n=120（模拟）能力评估矩阵
CONFIDENCE
置信度分布
ERROR ANALYSIS