AIAuto收集和Analysis多渠道Customer Feedback, 提取关键洞察, Generation Product改进Suggestion和满意度趋势Report.
Product Team需要系统化Processing Customer Feedback但人工整理效率低
Feedback Analysis时间减少 80%
约 ¥150-400/月
统一收集各渠道Feedback: 应用内Feedback表单, Support对话记录, 社交媒体Comment, 应用商店Review, NPS调查Reply. 所有Feedback汇入统一Data池.
ChatGPT对每条Feedback进行: 情感Analysis (正面/中性/负面) , 主题Classification (功能/性能/Price/体验) , 紧急度判断, 关键词提取. Batch Processing提Efficient率.
AISummary Analysis: 本周Top 10高频Issue, 情感趋势变化, 新出现的Demand主题, Competitor提及Analysis. Comparison历史Data发现趋势变化.
Weekly Auto Generation Feedback洞察Report: 关键Data, 重要发现, Suggestion行动. 按Role定制: Product Team看Demand优先级, Operations Team看满意度趋势, Management层看整体健康度.
将Feedback转化为Product Demand后Tracking Processing Status. 功能上线后Notification提出Feedback的Customer, 形成"Feedback→改进→Notification"闭环, 提升Customer参与感.
AIAuto Filter重复和无效Feedback, 按影响面和频率Sort. 聚焦Top 20%的高频Issue, 覆盖80%的Customer痛点.
按Customer群体Analysis: 不同规模, 不同行业的Customer Demand可能不同. 标注矛盾点供Product Team权衡决策.
Settings负面Feedback即时告警, 严重Issue (如Data丢失, 安全漏洞) 立即Notification相关Team. 普通负面Feedback纳入周报Analysis.