对产品投放市场前、中、后各阶段以及各渠道的评论、意见等反馈数据,通过洞察平台进行自动化处理和分析,并利用可视化报表展现分析结果,全面替代传统的人工分析模式
面向存量用户,基于对话数据、交易历史记录、工单数据构建业务的多维度标签体系,挖掘用户投诉、服务反馈等诉求背后的真实原因,辅助优化服务流程与质量
面向全量用户,基于对话数据、交易历史记录构建可营销标签,分析相似用户提炼共性需求,扩大潜客池范围,形成线索后匹配产品和营销话术,提升转化率
针对文本数据进行多维度标签分类预测,支持上下文语境理解,同时判断语料情绪
针对对话数据进行多维度标签分类预测,支持上下文语境理解,同时判断语料情绪
识别对话中的SOP(标准作业程序)各环节内容,统计各环节的执行情况并分析对业务结果产生的影响
结合情绪与语义分析,识别营销过程中的卡点内容, 对卡点信息做分类,进一步指导业务改进
规模化挖掘千人千面的优秀话术,沉淀到知识库,可根据实际业务反馈进行机器学习,更新迭代
挖掘热点事件或评论信息,包括事件描述、评论对象及观点,可分析对应语料情感及归一性
2019年GLUE、2021年Super GLUE摘冠,模型微调即可显著降低对训练数据量的要求
01标注、预测支持多类数据源,灵活可控;海量数据的版本管理与智能搜索能力;自主运营海量数据
02包含语义分析、上下文理解等算法能力,融合机器学习、数据挖掘等技术,多种策略辅助优化最终结果
03自主定义分析维度,数据标注、模型训练、评估、发布全流程自主运营;动态智能调度提升资源使用效率
04产品能力、模型、数据开放接口,方便接入;流式数据快速接入,实现分析任务的自动化
05微服务架构,支持容器化、裸机等多种部署方式,动态扩容方便,支持高并发、高可用,丰富的监控工具
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