报表很多，结论没有
仪表盘、词云、情感曲线一应俱全，可"该改什么、该做什么"还得自己从头分析。
你买的 VOC 工具，只换来了上百张报表
打标不准，洞察就错
连"等餐半小时，真是高效率"这种反讽都识别不了，错的标签喂出错的结论。
看到结论，查不到根
一个数字摆在那，却不知道它从哪条评论来、怎么算出来——不敢信，更不敢用。
发现了问题，止于报告
客诉、差评看见了，可没人派单、没人跟进，声音最终烂在表格里。
多维度智能洞察，输出可落地的决策建议
同一批用户声音，从产品、用户、运营、创新四个角度，分别给出优劣势判断和行动建议。
AI 智能体驱动的 Agentic VOC
5 个核心 Agent 各司其职，让客户声音从洞察一路走到行动。
智能标签 Agent
大规模、多层级自动打标，标签体系动态进化
智能洞察 Agent
从产品、用户、运营、创新四视角直接产出结论
Copilot 挖掘 Agent
对话式追问，每条结论溯源到真实原话
智能工单 Agent
按规则自动生成工单、驱动业务行动
智能报告 Agent
一键整合四大洞察成报告
所有洞察，都来自真实的用户原话
去重、去商单、去低质。源头真，标签准，内容可溯源，VOC 的结论才是可以被信任、被拿去做决策的。
真实
外部、内部、调研三类真实客户之声，去重、去商单、去低质后才进入分析。
可溯源
每个结论、每个数字都能回链到原始语料分段，看得见、查得到。
敢决策
AI 只负责分析解读、不凭空编造，让 VOC 结论第一次真正可用于决策。
让每条评论都算数
案例 1
过去我们要从几万条评论里找问题，现在系统直接告诉我们问题出在哪里，还能自动关联到具体门店。这套系统帮我们缩短了从发现问题到处理问题的周期。
遇见小面 · 信息技术部负责人 马松岩
案例 2
70% → 95%
某乳业龙头通过多算法、多模型校验的打标方式，将打标准确率从约七成提升到 95%，支撑百万级语料、四级标签体系，完成 VOC 系统整体切换。
某乳业龙头 · VOC 项目
