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客户之声（VOC）带来的核心价值
合力亿捷云客服基于自研智能引擎（融合 NLP 等 AI 技术及算法模型），通过 “客户反馈采集→数据洞察→业务
策略优化→价值落地→新反馈收集”的端到端数据链路，推动产品迭代、服务升级。
聚合全渠道的客户之声
整合电话/在线/工单/社媒/订单信息和其他渠道数据，挖掘客户最真实诉求。
情感识别到根因挖掘技术突破
AI算法升级，基于Transformer架构的上下文引擎，结合LLM精准解析视频/音频/文本等数据，实现分类归因与情感分析。
多源数据的合规化洞察
整合CRM/工单系统/客服会话/电商/社媒等数据接入，通过隐私计算+动态脱敏实现数据保密，符合GDPR/等保要求。
基于VOC的风险感知引擎
通过标签分类/意图/情感/观点抽取/风险预测等识别客户投诉/抱怨/咨询/建议等声音，定位高频问题簇，分析趋势和异常。
核心功能
AI 驱动的专属模型
AI大模型分析，深度洞察每一个客户反馈
利用AI大模型，对非结构化的文本、音频数据进行标签化识别，深度理解客户反馈情感。合力亿捷智能知识库已建立完善的行业知识框架，标签体系丰富，分析维度细致，助您深入了解客户反馈和行业趋势。
问题多维下钻，场景重现
支持从问题大类（如“物流问题”）逐层解构至子类（如“配送延迟”“包裹破损”），甚至单案例细节，逐层剖析客户反馈，直达问题根源，还原真实场景。
洞察与趋势报告
发现服务趋势和详细的调查洞察
通过分析 NPS、CSAT、CES 等指标及情绪数据，深入挖掘关键驱动因素，全面掌握客户体验。实时跟踪趋势，对比绩效，快速定位并改进跨团队和地域的服务问题。
热门问题趋势排行
通过NLP算法自动提取客户咨询咨询过程中的关键词，综合问题出现频次，挖掘客户热门问题，预测客户需求。
AI 情感分析
读懂用户心声，提升满意度
基于NLP情感分析技术，快速识别用户“积极”“中性”“消极”三类的情绪倾向，预测问题紧迫性，客服坐席及时介入和解决问题，提升客服沟通效率和满意度。
- 情感分析
- 情绪检测
- 意图识别
- 紧急检测
从现在开始建立你的客户之声计划
收集客户之声
整合来自客户对话、用户调研、售后评价、社媒互动、订单信息，分析用户对产品/服务的讨论和反馈，掌握客户需求和痛点。
分析客户之声
利用AI大模型、文本分析、语音转录、情感分析算法等工具，将收集到的非结构化数据进行清理/整合，提供VOC分析报告，展示关键指标和趋势。
采取行动
根据分析结果制定改进方案，系统实时监测业务数据，支持弹窗消息、微信/钉钉/飞书、工单等多种通知方式，发现风险立即调整，预防潜在风险。
我们专注于一件事：为您打造卓越的客户体验
合力亿捷提供客服、工单、知识库等全链路自研产品，支持VOC分析结果与工单系统、CRM和营销工具无缝集成，应用于知识库
优化、机器人训练、服务流程改进等，实现反馈到行动的闭环管理，驱动客户体验提升。