Use to design, run, and synthe…
Use to design, run, and synthesize customer feedback programs tied to
voice-of-customer能帮你做什么
不说虚话——S8143 交付的是能直接拿去用的成品，不是“AI 能做”的空话。
先给分析框架（市场/竞品/财务），再往里填数——不是一堆数字没结论。
每份分析落到“所以该做什么”，不是正确的废话。
假设、数据来源、计算口径写清楚，老板问得起。
“竞品这块再拆细”——顺着你的问题继续下钻。
真实任务实跑产出
下面是真实任务由 S8143 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
voice-of-customer · 实跑样例
任务：帮我把上季度从淘宝店铺和微信社群收集的327条客户评价按物流、质量、售后三类归好，提炼前5个改进点。
# 客户评价分类与改进点提炼：可执行方案
⚠️ 重要前提说明
您尚未提供327条评价的原文内容，我无法直接替您完成分类和提炼（否则结论将是编造的）。以下为您提供一套可直接落地的操作方法，您把评价数据发给我后，我可即时完成实际分析。
一、数据准备（第1步）
- 从淘宝后台导出评价：导出为Excel/CSV，包含评价内容、时间、评分、订单号
- 微信社群评价：手动整理或截图转文字，标注来源渠道
- 建议统一字段：评价内容 / 渠道 / 日期 / 涉及商品
二、三分类打标方法（第2步）
物流类关键词库：发货慢、快递慢、破损、包装、丢件、物流信息不更新
质量类关键词库：做工、色差、材质、瑕疵、与描述不符、异味、尺寸偏差
售后类关键词库：退款、换货、客服态度、响应慢、推诿、退运费
实操技巧：
- Excel可用筛选+关键词高亮，或用飞书多维表格/问卷星做自动打标
- 一条评价涉及多类时可重复计数（如“发货慢且有色差”计入物流+质量）
- 每类再按情感倾向分：差评 / 中评 / 好评
三、改进点提炼逻辑（第3步）
每类按以下优先级排序，取综合权重前5：
1. 提及频次：该问题出现次数占该类评价的比例
2. 情感强度：差评占比、是否伴随退货/投诉升级
3. 可改进性：能否在一周内落地解决（物流问题优先级通常最高）
4. 影响范围：是否涉及爆款商品或大促期间订单
四、输出模板（示例格式，非真实数据）
> 改进点1【物流-发货时效】：X%评价提及48小时内未发货，建议……
> 改进点2【质量-包装防护】：X条破损反馈集中在……
> （以此类推至5条，每条附提及次数+建议措施）
五、下一步
请把评价数据（Excel文件、文本粘贴或分段截图均可）发给我，我将输出：
✅ 三类完整分类清单 ✅ 每类频次统计 ✅ 前5改进点+具体整改建议
三种做法,一比就知道
| 咨询顾问 | 自己拉表 | 萬安云 S8143 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 按项目数万起 | 半天到数天 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 2-6 周 | 口径容易错 | 分钟级 |
| 独特性 | 改一次一轮流程 | 没人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱，走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
两步,让它开工
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:
以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
你可能想问
voice-of-customer怎么安装使用？
三步：终端执行 npx aixxai 安装 AIXX；对您的 AI 说「安装编号 S8143」；交代任务背景与要求，voice-of-customer即刻开工。
voice-of-customer多少钱？怎么付费？
$1.99 一次买断（参考价，实际以平台标价为准）——永久使用，无订阅、无月费；该技能由萬安永久维护迭代，更新对已购用户免费。
产出内容能商用吗？
可以。产出为普通数字文件，归购买者使用，可用于商业场景。
数据从哪来？结论可靠吗？
它基于你提供的资料与公开信息做结构化分析；所有假设与口径都会写明，关键结论建议人工复核后再对外使用。
能出图表吗？
可以输出结构化的表格与数据要点（Markdown/HTML），可直接粘进你的报告或 PPT 再美化。
一价买断,没有套路
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代