在当今竞争激烈的商业环境中，了解客户需求是企业生存与发展的核心驱动力之一，其重要性体现在战略规划、产品研发、市场竞争等方方面面。

那么问题来了，企业真的了解自己的客户吗？新客户、老客户在抱怨什么、期待什么，企业真的知道吗？

这些未被挖掘的“声音”恰恰是业务增长的关键驱动力。

例如，随着汽车行业竞争加剧，客户到底在反馈什么、关注什么至关重要，因此，某头部车企将VOC（客户之声，Voice of Customer）定义为客户情报中心，希望通过VOC系统了解客户在说我们什么、在说竞品什么，客户反馈的问题是否解决了、谁在解决、解决得好不好。通过与售后宝的合作，该车企建设了一个能够有效收集、分析、响应客户声音的系统，并且与工单系统整合，以便更好地理解并解决客户需求，通过数据深入分析为企业决策提供依据，发现潜在问题及增长机会，据此改进产品和服务。

可见，对客户声音的挖掘，既有助于提升客户体验，更能助力企业“知己知彼”，构建竞争壁垒。如何高效挖掘客户之声，并将其转化为可执行的商业策略，是企业数字化转型的重要课题。如今，随着AI大模型技术的成熟，智能VOC 已实现质的飞跃，能够实现全渠道客户信息的实时处理，将碎片化的“客户之声”转化为可落地的增长策略，真正让客户需求洞察成为企业增长的新引擎。

海量数据处理难，客户需求洞察滞后？

智能VOC：洞察市场需求，驱动产品创新

随着互联网的普及和数字化技术的发展，企业每天都会产生和收集到海量的客户数据。客户的需求往往呈现出多样化、个性化的特点，传统的数据处理方式（如人工筛选和简单的数据分析工具）难以实现对海量数据快速处理并且全面、及时地捕捉到客户需求的变化，使得大量有价值的信息被埋没在数据的海洋中，无法及时捕捉市场趋势，错失产品优化和创新的最佳时机。

借助先进的AI大模型技术，智能VOC能够自动分析海量数据，快速处理通话记录、在线客服、邮件信息等渠道的客户反馈，实现语音、文本等非结构化数据的标准化处理；提炼关键需求，通过自然语言处理技术，从客户反馈中快速筛选出有效信息，识别高频关键词，例如“外壳容易发黄开裂”、“运行声音太大”、“触控屏灵敏度差”等，为产品研发和改进提供有力依据；预测市场趋势，在需求提炼的基础上，进一步实现短期趋势预判、中长期机会捕捉，预警产品竞争力风险，挖掘差异化创新方向，抢占市场先机。

VOC数据洞察：会话场景类别及产品问题 

未及时发现服务问题，导致客户不满？

智能VOC：优化服务流程，提升满意度

客服人员通过多渠道与客户直接接触，其服务表现直接影响客户对企业的评价，是企业口碑的关键。但是在服务过程可能会出现以下问题：人工记录易遗漏关键信息，导致问题重复发生或者需要与客户反复沟通；服务响应慢，客户投诉未能及时处理，影响体验；客服话术不规范，引发品牌危机。一旦上述问题发生，可能导致客户满意度下降，甚至有客户流失的风险。

智能VOC则可以提升信息记录的效率与准确性，对客户沟通信息进行自动摘要，帮助客服人员快速了解客户的问题和需求并且记录在系统中；情感分析预警，实时监测客户的反馈和情绪变化，当识别到愤怒、失望等负面情绪时，主动通知预警；实时跟踪服务质量，检测客服话术是否合规，识别服务态度问题，保障客服沟通质量，降低投诉风险，提升管理效率。 

VOC会话摘要及分析

VOC数据洞察：客户情绪及客户满意度

 潜在商机挖掘不足错失良机？ 

智能VOC：挖掘高潜复购客户，促业务增长

在海量的客户声音中，部分客户可能隐含复购或升级需求，例如“如果你们有更大容量的版本，我会考虑再买”。如果企业无法及时从中发现潜在的商机，将导致高潜客户流失、交叉销售机会浪费，直接影响营收增长。

通过对客户反馈的深度分析，智能VOC能够精准识别复购意向，自动抓取对话中“再买”、“升级”、“增加购买”等关键词，定位具有高复购潜力的客户群体，分析他们的购买行为和偏好，为企业制定针对性的营销策略提供参考；洞察交叉销售机会，基于客户历史购买记录与反馈内容，挖掘客户需求关联性（如购买了洗衣机的用户可能也需要烘干机或者清洁服务），推荐配套产品与服务。

VOC数据洞察：商机分析

在数据驱动的时代，智能VOC已成为企业提升客户满意度、洞察市场需求、挖掘潜在商机、驱动业务增长的关键工具，能够帮助企业在激烈的市场竞争中取得优势。同时，智能VOC提供的全面、准确的市场洞察和客户反馈信息，能够为企业的战略决策、产品规划、市场营销等提供有力的数据支持，管理者可以基于这些数据做出更加科学、合理的决策。

目前，售后宝深度融合DeepSeek、通义、豆包等主流模型学习推理能力，构建了智能VOC Agent，能够从繁多的声音中洞察业务关键信息，无需高昂的部署与维护成本，开箱即用，已经成功服务于众多行业头部企业，取得了显著的成效。