消費者再交易完成後的評價内容不僅體(tǐ)現賣家的口碑信譽，影響消費者的下單判斷
對品牌商(shāng)來說也是獲取反饋互動的最直接方式，智能(néng)評價分(fēn)析系統可(kě)幫助品牌商(shāng)從中(zhōng)解析出商(shāng)品最吸引的賣點
進而獲知當前的消費者理(lǐ)念，預判流行趨勢，提高購(gòu)買轉化。
智能(néng)情感分(fēn)析
通過多(duō)維度的指标管理(lǐ)以及自我學(xué)習的情感分(fēn)析，從客戶評價内容中(zhōng)判斷出情緒的傾向以及觀點的抽取
用(yòng)戶觀點統計
發現客戶的關注點以及各項指标的正負面傾向，以此可(kě)以優化産(chǎn)品以及店(diàn)鋪的服務(wù)
風險控制
自動發現評論中(zhōng)的負面評價，提醒客服介入，根據評價内容中(zhōng)的情緒強烈程序發現高危評價
從内部數據到自有(yǒu)官方商(shāng)城，以及第三方天貓、京東等電(diàn)商(shāng)平台，需要獲取的各種數據源統一對接、統一管理(lǐ)
基于NLP自然語言處理(lǐ)技(jì )術，通過機器人深度學(xué)習電(diàn)商(shāng)行業語料，能(néng)夠對評價内容進行自動分(fēn)析，
從評價中(zhōng)抽取消費者的觀點，可(kě)高效甄别出負面評價通知商(shāng)家及時跟進處理(lǐ)
統計分(fēn)析最能(néng)影響消費者購(gòu)買轉化的相關因素，掌握消費者對商(shāng)品的需求點、關注點
通過對比來分(fēn)析産(chǎn)品的優劣勢及發展策略
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