本文以某車企用戶之聲為假設(shè)背景，對(duì)基于ai的用戶輿情解決方案進(jìn)行需求調(diào)研、業(yè)務(wù)場(chǎng)景分析、業(yè)務(wù)流程分析、產(chǎn)品定位分析，并進(jìn)行產(chǎn)品選型和解決方案設(shè)計(jì)。

一、業(yè)務(wù)需求分析

1.1 傳統(tǒng)的輿情分析的痛點(diǎn)&ai 輿情分析的優(yōu)勢(shì)

輿情監(jiān)測(cè)是指通過(guò)各種手段收集、分析和評(píng)估公眾對(duì)特定事件、品牌或政策的看法和態(tài)度。在社交媒體、新聞網(wǎng)站、論壇、短視頻等平臺(tái)上，每天都有海量數(shù)據(jù)。輿情監(jiān)測(cè)對(duì)于維護(hù)品牌形象、預(yù)防危機(jī)和指定決策有重要意義。

傳統(tǒng)的輿情分析存在以下幾大核心痛點(diǎn)：

AI 輿情分析，是指利用 AI 技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)上公眾意見(jiàn)、情緒態(tài)度和行為進(jìn)行定量化、挖掘和分析，以實(shí)現(xiàn)對(duì)特定事件或話題的輿情的全面把握。AI 技術(shù)具備回歸、聚類、分類特點(diǎn)。AI 輿情分析具備以下優(yōu)勢(shì)：

1.2 相關(guān)利益者的訴求

1.3 目標(biāo)與衡量標(biāo)準(zhǔn)

1.4 業(yè)務(wù)場(chǎng)景

以下是3大核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景：

1、C2M：車型定位與設(shè)計(jì)精進(jìn)

• 車型精準(zhǔn)定位：(深度剖析市場(chǎng)機(jī)遇，洞悉消費(fèi)者需求，精準(zhǔn)提煉車型核心理念)
• 車型創(chuàng)新設(shè)計(jì)：(融合車型特色賣點(diǎn)，整合用戶體驗(yàn)與競(jìng)品分析，細(xì)化設(shè)定技術(shù)指標(biāo))
• 迭代優(yōu)化策略：(基于用戶真實(shí)反饋，系統(tǒng)排查車型瑕疵與設(shè)計(jì)短板，實(shí)施精準(zhǔn)迭代升級(jí))
• 競(jìng)爭(zhēng)力綜合評(píng)估：(綜合考量質(zhì)量、口碑、配置、傳播力與銷量，構(gòu)建全方位車型評(píng)價(jià)體系)

2、營(yíng)銷場(chǎng)景：活動(dòng)策劃與效果評(píng)估

• 活動(dòng)創(chuàng)意策劃：(緊貼時(shí)事熱點(diǎn)，匠心獨(dú)運(yùn)設(shè)計(jì)活動(dòng)方案，精準(zhǔn)捕捉輿情關(guān)鍵詞)
• 投放效果監(jiān)測(cè)：(科學(xué)量化各渠道效果，精準(zhǔn)評(píng)估投放表現(xiàn)，優(yōu)化資源配置)
• 活動(dòng)成效分析：(深度剖析品牌曝光度、美譽(yù)度提升，高效促進(jìn)線索至銷量的轉(zhuǎn)化)

3、服務(wù)場(chǎng)景：客戶反饋與閉環(huán)管理

• 細(xì)致反饋收集：(全面歸納客戶反饋，重點(diǎn)關(guān)注產(chǎn)品性能、服務(wù)質(zhì)量及品牌形象)
• 快速響應(yīng)處理：(高效處理客戶工單，確保問(wèn)題及時(shí)解決，提升客戶體驗(yàn))
• 閉環(huán)監(jiān)控優(yōu)化：(深化客戶關(guān)系維護(hù)，細(xì)致分析滿意度數(shù)據(jù)，持續(xù)優(yōu)化服務(wù)流程)
• 標(biāo)準(zhǔn)化知識(shí)管理：(建立規(guī)范化知識(shí)庫(kù)，提升服務(wù)效率，保障服務(wù)質(zhì)量一致性)

1.5 業(yè)務(wù)流程

用戶輿情管理的業(yè)務(wù)流程從輿情收集開(kāi)始，收集途徑包括私域輿情（如400 官網(wǎng)、車企 APP 等）、公域輿情（如媒介公關(guān)、市場(chǎng)等）以及門(mén)店反饋（來(lái)自用戶中心、經(jīng)銷商等）。收集到輿情后進(jìn)行輿情分析，包括對(duì)用戶進(jìn)行洞察和對(duì)品牌、服務(wù)進(jìn)行洞察。

接著是輿情處理，先進(jìn)行輿情識(shí)別和分類，然后生成工單并進(jìn)行工單關(guān)閉操作。最后是輿情運(yùn)營(yíng)沉淀，包括輿情規(guī)則定義和輿情策略的制定，通過(guò)這些步驟實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶輿情的有效管理。

1.6 產(chǎn)品定位

一款利用生成式AI 技術(shù)，貫穿用戶和產(chǎn)品生命周期，滿足企業(yè)內(nèi)部營(yíng)銷、售后、研發(fā)、質(zhì)量等多部門(mén)對(duì)智能化、高效精準(zhǔn)的輿情監(jiān)測(cè)與分析的系統(tǒng)。

二、主要的 ai 輿情分析產(chǎn)品

2.1 廠商簡(jiǎn)介

2.2 產(chǎn)品信息

三、AI 輿情洞察系統(tǒng)架構(gòu)

3.1 業(yè)務(wù)架構(gòu)

通過(guò)多樣化的用戶觸點(diǎn)管理（如400 接入、APP / 官網(wǎng)接入等）和全面的用戶調(diào)研（包括 400 滿意度調(diào)研等）以及品牌輿情監(jiān)測(cè)（如媒體事件監(jiān)測(cè)）來(lái)獲取豐富的輿情數(shù)據(jù)。接著進(jìn)入輿情分析階段，對(duì)用戶體驗(yàn)指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并針對(duì)服務(wù)輿情和產(chǎn)品輿情進(jìn)行深入的問(wèn)題分析。隨后是輿情處理環(huán)節(jié)，包括輿情識(shí)別和輿情工單處理流程，確保能夠?qū)浨檫M(jìn)行及時(shí)且有效的應(yīng)對(duì)。最后在輿情運(yùn)營(yíng)沉淀階段，進(jìn)行用戶輿情運(yùn)營(yíng)管理，構(gòu)建輿情知識(shí)庫(kù)，同時(shí)解決重大爭(zhēng)議問(wèn)題。

3.2 應(yīng)用架構(gòu)

架構(gòu)分為四個(gè)層次，最底層是數(shù)據(jù)層，負(fù)責(zé)從400、車企、社交媒體等多渠道對(duì)公域和私域輿情進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，并進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與分發(fā)，同時(shí)通過(guò)內(nèi)部相關(guān)系統(tǒng)接口連接諸如 CRM、呼叫中心等系統(tǒng)。往上是標(biāo)簽?zāi)Ｐ蛯樱藢佑凶R(shí)別模型和輿情標(biāo)簽相關(guān)模塊，例如標(biāo)簽管理、情感模型、關(guān)鍵詞管理等，用于對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和標(biāo)注。再往上是功能層，包括輿情洞察預(yù)警、洞察分析和工單管理等功能，例如預(yù)警規(guī)則、自動(dòng)預(yù)警、品牌洞察、自動(dòng)分配等。最上層是應(yīng)用層，包含輿情洞察預(yù)警和輿情洞察工作臺(tái)，具體有自助報(bào)告、數(shù)據(jù)管理等功能。整個(gè)架構(gòu)從數(shù)據(jù)采集開(kāi)始，逐步通過(guò)模型處理、功能實(shí)現(xiàn)，最終在應(yīng)用層為用戶輿情管理提供服務(wù)。

3.3 集成架構(gòu)

集成架構(gòu)未進(jìn)行窮舉，需根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行分析，主要包括內(nèi)部系統(tǒng)和外部系統(tǒng)，根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)信息流，進(jìn)行設(shè)計(jì)，以下示意為不完善的適意僅供參考。

四、ai 輿情洞察標(biāo)簽設(shè)計(jì)與 ai 模型算法

4.1 分析指標(biāo)體系

在AI輿情洞察標(biāo)簽設(shè)計(jì)與AI模型算法中，分析指標(biāo)體系是核心基礎(chǔ)。該體系通過(guò)一系列精心設(shè)計(jì)的指標(biāo)，結(jié)合輿情主體、客體及場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)對(duì)輿情問(wèn)題的精準(zhǔn)定位與分析。

具體而言，指標(biāo)展示與結(jié)構(gòu)包括負(fù)面率監(jiān)控、一級(jí)指標(biāo)、二級(jí)指標(biāo)、三級(jí)指標(biāo)、高頻詞以及原始文章等。這些指標(biāo)共同構(gòu)成了一個(gè)完整且層次分明的分析框架。

通過(guò)構(gòu)建完善的分析指標(biāo)體系，并從輿情主體、客體及場(chǎng)景三個(gè)角度進(jìn)行標(biāo)簽定位，我們可以實(shí)現(xiàn)對(duì)輿情問(wèn)題的全面、深入和精準(zhǔn)分析。這有助于企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、制定應(yīng)對(duì)策略，并不斷優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，提升用戶滿意度和品牌形象。對(duì)于voc標(biāo)簽設(shè)計(jì)，建議從三個(gè)維度思考，以下是示例，內(nèi)容并不完善，僅供參考。

Voc 標(biāo)簽體系：

1. （輿情客體）兩業(yè)務(wù)領(lǐng)域：產(chǎn)品、服務(wù)
2. （輿情場(chǎng)景）兩大場(chǎng)景：用戶生命周期（長(zhǎng)期）+用戶旅程（短期）
3. （輿情主體）：用戶基本屬性、用戶行為屬性（含輿情行為+消費(fèi)行為等）

4.2 指標(biāo) ai 訓(xùn)練

（數(shù)據(jù)預(yù)處理、構(gòu)建模型、選擇和設(shè)計(jì)模型、訓(xùn)練模型、評(píng)估模型、調(diào)整和優(yōu)化模型）

業(yè)務(wù)解決的核心問(wèn)題是根據(jù)客戶的感性情緒，理性解決客戶問(wèn)題，即客戶的情感分類在ai 訓(xùn)練中占有重要的位置，因?yàn)樵谪?fù)面輿情反饋中，有可能存在非 OEM 自身，以及供應(yīng)商 / 經(jīng)銷商等客觀問(wèn)題，而是客戶遺漏了信息，或者未按照操作說(shuō)明，而產(chǎn)生的問(wèn)題?；诖吮尘?，下面以 AI 情感分類為例，結(jié)合 AI 指標(biāo)訓(xùn)練的流程，舉例說(shuō)明。

4.2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

• 收集數(shù)據(jù)：歷史公域輿情數(shù)據(jù)、私域輿情數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)可以結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化的、非結(jié)構(gòu)化的，形式可以是文本、圖片、音頻、視頻等。
• 數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。
• 數(shù)據(jù)預(yù)處理：將非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、歸一化、特征提取等步驟，使數(shù)據(jù)適合模型的輸入要求。

4.2.2 選擇和設(shè)計(jì)模型

情感分類是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，通常將文本分為“正面”“負(fù)面” 或 “中性” 三類。可以介紹情感分類與 NLP 其他任務(wù)的區(qū)別與聯(lián)系，說(shuō)明它對(duì)文本理解的高要求。 根據(jù)任務(wù)類型（如分類、回歸、聚類等）和數(shù)據(jù)集特點(diǎn)選擇合適的模型類型。 下表是典型的情感分類常用模型，包括機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)的算法和機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)的算法，機(jī)器學(xué)習(xí)主要基于特征工程，深度學(xué)習(xí)的模型適合情感分類任務(wù)，能更好地捕捉復(fù)雜的文本關(guān)系。

4.2.3 訓(xùn)練模型

使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)算法讓模型不斷學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。監(jiān)控訓(xùn)練過(guò)程中的性能指標(biāo)，如損失函數(shù)的下降情況、準(zhǔn)確率等。通常，我們會(huì)結(jié)合監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，首先進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，之后進(jìn)行無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。

使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)算法讓模型不斷學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律。在訓(xùn)練伊始，對(duì)于監(jiān)督學(xué)習(xí)階段：依據(jù)預(yù)先標(biāo)注好情感傾向（如正面、負(fù)面、中性）的汽車用戶輿情文本數(shù)據(jù)，將其輸入選定的模型架構(gòu)中，模型基于這些已知標(biāo)簽嘗試學(xué)習(xí)文本特征與情感類別之間的映射關(guān)系。

例如，對(duì)于分類模型中的支持向量機(jī)（SVM），它通過(guò)這些標(biāo)注數(shù)據(jù)不斷調(diào)整超平面的參數(shù)，以最大化不同類別數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的間隔，使得模型能夠準(zhǔn)確區(qū)分各類別。監(jiān)控訓(xùn)練過(guò)程中的性能指標(biāo)，如損失函數(shù)的下降情況、準(zhǔn)確率等。損失函數(shù)反映了模型預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異程度，隨著訓(xùn)練的推進(jìn)，模型不斷優(yōu)化參數(shù)，損失函數(shù)值應(yīng)逐漸降低。

以常見(jiàn)的交叉熵?fù)p失函數(shù)為例，在每次迭代中，模型計(jì)算預(yù)測(cè)概率分布與真實(shí)標(biāo)簽分布之間的交叉熵，通過(guò)反向傳播算法，依據(jù)此損失值來(lái)更新模型的權(quán)重，促使模型預(yù)測(cè)更貼近真實(shí)情況。

4.2.4 評(píng)估模型

在評(píng)估模型階段，主要進(jìn)行以下操作：

1. 驗(yàn)證集使用：使用驗(yàn)證集來(lái)防止訓(xùn)練過(guò)擬合，評(píng)估模型在未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。
2. 測(cè)試集模擬實(shí)戰(zhàn)：使用測(cè)試集（如500條汽車評(píng)論）來(lái)模擬實(shí)戰(zhàn)環(huán)境，評(píng)估模型的性能。
3. 性能指標(biāo)計(jì)算：根據(jù)測(cè)試集的結(jié)果計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率和F1值等性能指標(biāo)。準(zhǔn)確率表示模型正確判斷的比例，召回率表示模型正確判斷出的負(fù)面輿情占實(shí)際負(fù)面輿情的比例，F(xiàn)1值則是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均。
4. 短板分析：根據(jù)性能指標(biāo)找出模型在處理輿情文本時(shí)的短板，如對(duì)某些類別的判斷不準(zhǔn)確等。

對(duì)于AI 輿情模型，用驗(yàn)證集防訓(xùn)練過(guò)擬合，測(cè)試集模擬實(shí)戰(zhàn)。以汽車輿情為例，500 條評(píng)論測(cè)試集，模型判對(duì) 420 條，其中負(fù)面輿情判對(duì) 40 條，實(shí)際 50 條，算出準(zhǔn)確率 0.84、召回率 0.8、F1 值約 0.82，據(jù)此找模型對(duì)輿情文本處理短板。

4.2.5 調(diào)整和優(yōu)化模型

依評(píng)估結(jié)果優(yōu)化，準(zhǔn)確率低就調(diào)小學(xué)習(xí)率或增神經(jīng)元，提升對(duì)輿情特征學(xué)習(xí)與提取能力；召回率差就回溯標(biāo)注、調(diào)決策邊界。用正則化（L1、L2 分別聚焦關(guān)鍵特征、防權(quán)重失衡）、Dropout（防神經(jīng)元過(guò)度依賴）強(qiáng)化泛化性能。

在調(diào)整和優(yōu)化模型階段，主要進(jìn)行以下操作：

1. 參數(shù)調(diào)整：根據(jù)評(píng)估結(jié)果調(diào)整模型的參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、神經(jīng)元數(shù)量等。如果準(zhǔn)確率低，可以嘗試調(diào)小學(xué)習(xí)率或增加神經(jīng)元數(shù)量；如果召回率差，可以回溯標(biāo)注數(shù)據(jù)或調(diào)整決策邊界。
2. 正則化：使用正則化方法（如L1、L2正則化）來(lái)防止模型過(guò)擬合，聚焦關(guān)鍵特征并防止權(quán)重失衡。
3. Dropout：使用Dropout技術(shù)來(lái)防止神經(jīng)元過(guò)度依賴，提高模型的泛化性能。

4.2.5 部署模型

成熟AI 輿情模型部署到多場(chǎng)景：

• API 接口用 AI 保智能響應(yīng)、高效穩(wěn)定與安全；
• 云端借 AI 與云融合算力、彈性伸縮應(yīng)對(duì)大規(guī)模輿情；
• 移動(dòng)端用 AI 技術(shù)壓縮模型、優(yōu)化推理，轉(zhuǎn)換格式、量化加速，全程 AI 護(hù)航保可靠運(yùn)行。