【原声洞察】使用说明

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原声洞察: 是一款消费者原声自助分析工具,该工具针对企业可获取的各渠道的消费者原声,进行实时接入,同时实时对原声做短语提取、文本分类,帮助企业更好地定位客户问题。

说明

原声洞察基于关键词、任意业务分析维度对企业全渠道原声做自助搜索,实现对声音进行查看、分类、统计、影响定位。

页面整体功能模块介绍

整体产品分为两个区域:

左侧为条件输入区域,可以输入关键词、关键词组、商品、原声标签、店铺等各种条件筛选;image.png右侧为搜索结果区,分为统计TAB区域和原声TAB区展示搜索结果:

统计TAB区域:统计是基于左侧筛选条件下的客户原声的分析视图,包含各个渠道的声量、标签的正、负面率、各个标签的分布统计、关键词实时聚类,以及对应的业务影响分析。image.png原声TAB区域:原声是基于顶部筛选条件下的客户原声(文本),查看原声的列表,原声核心信息,包含原声ID,原文文本,文本对应的标签、门店。image.png


页面功能与操作说明

搜索筛选
我的收藏

支持将筛选项里的搜索条件做保存。进行关键词、时间等条件的筛选查询后,点击下方的收藏按钮即可保存这次的常用搜索,之后在顶部的【我的收藏】里进行查找即可。

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常用搜索
  • 搜索关键词

搜索关键词是指用户可以通过关键词,如下图所示:

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可以输入自己想要的关键词 ,关键词间用逗号分隔。如果需要表示“且”的关系,直接用空格”分隔即可。 如果表示“或”的关系,用“OR”标识,前后用空格隔开。推荐关键词为最高频次的关键词,“换一批”表示次高频的关键词,依次类推。举例:

  1. 多关键词"且"的搜索image.png

  2. 多关键词"或"的搜索image.png


  • 时间筛选

支持精确到分的时间筛选,时间为消费者表达原声对应的时间。

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  • 原声情感、来源,销售渠道

支持正向、中性、负向的原声情感、不同的销售渠道及原声来源筛选

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  • 商品搜索

支持对商品一、二、三类目及名称、ID对原声进行筛选

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  • 原声标签搜索

支持对1、2、3级原声标签进行筛选。

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统计
原声概览
  1. 原声总量:基于搜索筛选条件下的数据结果,统计各个渠道、原声类型的原声总量,以及在周期内的趋势图。

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  1. 标签正、负面率:正、负面标签在所有标签中的占比及趋势。

标签正面率 = 正面标签出现的次数 /(正面+负面+中性)标签出现的次数

标签负面率 = 负面标签出现的次数 /(正面+负面+中性)标签出现的次数

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  1. 时间筛选及下载:支持月、周、天、小时、五分钟粒度以及原声类型的筛选。

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  1. 原声量相关定义:

    1. 原声总量:买家在咨询、评价、问大家、退款时,自行填写的有效文本数量总和。

    2. 咨询声量(session维度):一个自然日内的一个客户的原声记为一个原声量;(session维度:以自然日为维度,按照客户-客服对进行去重) 。[同一个买家和同一个客服在同一天内的聊天数据都算一条原声,跨天或者跨客服算多条。]

    3. 评价声量:一个自然日内下单客户对商品评价过程中产生的原声(包含追评),原评价和追评计作两条评价原声。

    4. 退款场景:一个自然日内下单客户退款过程中产生的原声,不包含退款前后的咨询;如退款过程中存在两条跨天原声算作两条。[退款原声是退款地方填写的文本。假设一个客户想退款,先问了下客服,在发起退款时,这里是只取退款的文本,不会和咨询的文本混在一起,在这个过程中的咨询文本按照咨询声量的规则形成类型为咨询的原声。]

    5. 问大家声量:问大家场景比较特殊,虽然有问有答,但是问、答都是客户,因此问、答算作不同的原声。这里对商家的回答进行剔除。


原声标签分布

基于搜索筛选条件下的数据结果,按1级分类分布统计,统计一级标签出现次数及占比,环形图统计该一级标签下的正、中、负向标签占比。

  1. 默认排序依次为:高风险事件、商品相关、发货物流、退换修补、营销活动、服务相关、下单支付、运费相关、会员权益、人群相关、发票相关、自定义标签(系统中自定义添加的标签)

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  1. 负向排序: 按照每个一级标签下负向影响程度降序排列,环形图统计该一级负向标签在所有一级标签中的占比。

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  1. 点击每个一级标签卡片后,下方联动二级分类、三级分类、原声词云图;也可以筛选情感正负向。

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逻辑解释
  1. 情感正负向划分逻辑:

    1. 这里的正向、中性、负向指的是标签对应的情绪,统计是标签数量。

    2. 正向、中性、负向面向的是末级标签。

  2. 声量统计逻辑

    1. 如果一条原声命中了3个标签,其中标签对应的情绪分布为正向、中性、负向,则正向+1,中性+1,负向+1。

    2. 如果一条原声命中了4个标签,其中商品相关有3个标签,分布为正向、中性、负向,发货物流有一个正向标签,则此时正向+2、中性+1、负向+1。

  3. 占比计算逻辑:

    1. 正向的计算逻辑=正向标签数/(正向标签数+负向标签数+中性标签数)。


原声词云图

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原声影响面分析

原声影响面分析的是指所搜索的原声,影响了多少用户、订单、门店/店铺、商品,以及它们的特征分析,如下图所示:

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以商品影响面为例:

点击影响商品TAB,可以查看原声商品的相关分析,商品对应的原声趋势图:

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可以查看商品价格、商品类目、具体商品列表等相关下钻分析:

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原声
原声列表

基于搜索条件,对原声及其信息做列表展示,包含:原声来源渠道、原声时间、原声文本、用户、店铺名称、对应标签;点击更多可查看订单号、商家ID、商品名称。

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原声标签订正

基于原声文本信息,可对标签进行增、删、改:

  1. 标签新增:当原声文本标签结果不全时,选中需要新增标签的文本,然后点击“+标签”,在下拉框中选择正确标签并确认。

    1. 示例1:原声已有3个标签,需要新增第4个标签,操作如下:image.png

    2. 示例2:原声没有标签,整句需要新增1个标签,操作如下:image.png

  2. 标签修改:当原声文本某个标签结果不正确时,选中错误标签对应的文本,再点击错误标签,在下拉框中选择正确标签然后点击确认。

    1. 示例1:多个标签,其中某个标签错误,操作如下:image.png

    2. 示例2:单个标签,该标签错误时,操作如下:image.png

  3. 标签删除:当原声文本有多个标签时,其中一个标签与原声文本无关,点击标签,选择标签不准确,直接点击确认后会删除标签。image.png

常见问题:

当同一文本多次出现标签识别错误,只需修改几个即可,无需全部修改。

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