从用户价值出发，AI+VoC让更多企业真正“听劝”丨DIA资讯谈
前不久，理想汽车宣布对上市仅7天的理想i8进行重要产品策略调整：取消原有的Ultra、Max、Pro三种配置版本，统一为以Max为基准的标准配置版本，售价由34.98万元调整至33.98万元，新增价值1万元的铂金音响为标配，同时将后舱娱乐屏设置为选装项等。
面对清晰的用户信号，理想汽车选择了取消版本壁垒，采用一步到位的配置组合来回应用户需求。这种精准对接用户价值的决策逻辑，不仅降低了产品管理的复杂度，也有效缓解了用户选择过程中的焦虑感。
更值得注意的是，从反馈收集到产品策略调整落地，理想汽车仅用7天完成了完整的组织闭环。这种反应速度，放在传统车企体系中几乎不可想象。是什么让理想能够在如此短时间内迅速作出决策并执行？显然，背后是基于客户声音（VoC）的精准洞察与快速反应能力，而这种能力的背后，离不开AI技术的赋能。
过去，企业通常依赖人工或基础算法处理来自社交媒体、问卷调查、工单等渠道的大量客户反馈，这种方式不仅效率低下，而且容易受到人为偏差的影响。随着数据量的激增以及客户需求的日益复杂，传统方法逐渐显得力不从心。通过自然语言处理（NLP）技术，AI能够自动识别和标准化来自不同渠道的非结构化文本，不仅大幅提升了数据处理效率，还消除了语义模糊，使所有数据得以统一格式进入后续的分析环节。
数据处理完成后，AI深入挖掘客户反馈中的每一条信息，精准提取出多维度观点，并结合上下文语境判断情感倾向。情感分析不再仅限于简单的正负面分类，它能够捕捉到客户反馈中的细微情绪变化，帮助品牌更全面地理解客户的潜在需求与情感动机。此外，AI还能自动对问题进行分类和聚类，通过语义识别与机器学习，将相似问题归为一类，从而提高问题识别效率，为后续定量分析提供统一口径，使品牌能够根据真实反馈精准调整产品和服务。
更为关键的是，AI的能力不仅限于数据处理与分析。借助预测分析，AI能够识别潜在风险提前预警。通过分析历史数据与客户行为模式，AI能够预测哪些问题可能会在未来升级为重大投诉，哪些客户可能会流失。这样，品牌可以在问题爆发前采取有效干预措施，更加敏锐地捕捉客户需求变化和市场动向，保持竞争优势。
VoC客户之声平台首先通过数据预处理机制对来自社媒、垂媒、工单、问卷等多元渠道的非结构化文本进行清洗与标准化转换，统一术语表达、为后续分析奠定结构基础。完成数据清洗后，再基于大模型技术对文本进行观点抽取，将用户反馈中的多重意图精准拆分，识别出产品状态、服务感受与情绪表达等关键内容，这些观点作为用户声音的最小颗粒单元，构成后续标签匹配与聚类分析的核心对象。
每条观点随后会被映射到统一的三级属性标签体系，并通过关键词匹配结合语义识别技术完成标签指派。当关键词缺失或表达模糊时，大模型将提供语义补全，实现标签兜底。当观点与标签对应完成后，平台将进一步识别该观点是否指向具体的问题类型，聚类模型也会对已结构化的观点数据进行语义归类，将不同用户以不同方式表达的同类问题进行整合实时汇总至看板，并结合人工专题报告，形成多维度的问题洞察体系。
通过这些多维度能力，VoC平台不仅能高效识别问题，更成为驱动多部门协同、策略优化和用户洞察的核心数据底座，从而实现聆听-理解-行动-验证的链路闭环。
更重要的是，VoC系统正在不断驱动业务创新。从服务端开始，DIA通过构建标签体系和分析看板帮助一线团队快速识别并解决问题；在产品端，DIA帮助全面监控质量问题，为研发团队提供及时的数据支持，确保问题早发现、早修正；投诉处理方面，则利用智能算法实时标记情绪异常，精准筛选紧急问题，提升客服响应速度；在品牌传播上，通过舆情分析和竞品洞察，帮助市场部精准调整传播策略。
随着AI能力不断拓展，VoC的价值边界正在被重新定义。客户反馈将不再局限于事后的被动输入，而成为品牌与用户持续对话的入口。
多模态AI的发展使得文本、语音、图像等信息被融合解析，情感分析也从简单分类进化为情境识别与意图洞察。AI不仅理解客户说了什么，更能感知他们背后的情绪波动与需求变化，从而推动企业与用户之间建立更具同理心的连接。生成式AI则正在改变VoC的交互方式。反馈系统不再是静态收集渠道，而是能够主动发起对话、实时响应并引导客户表达的智能界面。这种能力将VoC从问题响应机制转变为用户体验闭环，让客户的声音不仅被听见，更被快速转化为产品优化、服务改进与品牌表达的第一手素材。对于企业而言，这意味着VoC不再只是一个分析系统，而是动态嵌入全链路决策的能力平台。
更长远地看，VoC的边界将被进一步拓宽。从倾听客户走向与客户共创，品牌将不再是信息的发布者，而是客户价值系统的协同构建者。AI作为连接两端的智能中枢，不仅让每一次交互都被记录、理解并反馈，更推动客户成为品牌发展的一份子。