（原标题：公司还在饱受舆情困扰？秒杀水军的AI舆情分析平台来了）
擅长客户体验的公司的收入比竞争对手高出4-8％
卓越的体验可将客户生命周期价值提高6-14倍
——全球领先的战略咨询公司Bain
舆情
还在困扰你的公司吗？
互联网高速发展至今，早已融入生活的方方面面，消费者在各类网络平台上自发创造内容信息，已屡见不鲜。用户创造的内容（User ）即大家常说的UGC，已成为企业营销和品牌建设的重要抓手。由于UGC用户主动参与程度高，互动空间大等特点，极易进行自发性二次散播，引发爆炸式的关注与效果。
社交媒体或电商平台上的一条评论，不仅仅只关乎发出的人，也在无形中影响众多浏览者和潜在用户。有时一条负面评论，就能让新用户劝退，更甚者，如果处理不当，历经互联网发酵，会引发更大的品牌影响。而正面的消息及恰当的回应则有助于建立品牌形象及价值。
某大型跨国快消品牌联合竹间智能，依托竹间最新知识工程平台与情感计算，创新推出「全网」「实时」「多渠道覆盖」的智能AI舆情分析平台，自动化完成舆情分析、聚类、标签、生成回复等。不仅节省人力回复的成本，实现90%的效率提升，更实现7*24小时的舆情监控，实时洞察用户情绪，及时启动舆论风险预警，在第一时间识别捕捉负面情绪，并进行妥善应对。此外，竹间NLP技术根据观点提取、热点分析、声量趋势分析，定期生成产品洞察报告，以保障企业产品适应市场偏好，打造更多的“爆款”产品。
01舆情监控 与用户交流的新模式
原先，所有的关于该品牌的评论和舆情需要人工来搜索，再逐一进行回复。这种模式存在诸多困扰：
一是回复周期和处理周期长，无法24小时进行监控；
二来无法做到全网覆盖，难以收集全面准确的客户声音，有时遗漏负面消息而错过最佳处理时间；
三是重复性高，有很多评论和问题是关于产品和购买方面的疑问，可以统一回复，如果单纯依靠人工复制粘贴式的回答方式浪费人力。
【注：图中红色框代表人工处理环节，蓝色框代表机器人工作环节】
而现在，通过竹间智能搭建的24小时监控舆情分析平台，全自动、全天候收集用户在小红书等社交互动平台上对于该品牌产品的分享评价，基本实现全量的数据覆盖，工作效率大大提高。
「及时应对 远离舆论的风口浪尖」
客户情绪往往是舆论发酵的导火索，也是企业密切关注的要素。竹间的智能AI舆情分析平台如何兼顾速度与温度？其实很好理解，每条舆情机器抓取信息后，通过语义理解为内容打上不同的标签，再根据不同标签和渠道，机器来分配是由机器人自动回复，还是提醒人工回复处理。
企业在平台内可以进行风险级别设置，例如将具有争议的话题内容或值得关注的极端情绪设置为高风险级别，机器人一旦捕捉高风险舆情，便能实时自动提醒。
竹间独有的情感计算能同时识别文字、图像和语音情绪，可以识别出22种文字情绪，4种语音情感和7种图像情绪。结合NLP语义分析与意图识别，及时发现用户的不满或投诉，机器人能先进行安抚，同时自动提醒人工介入，既保证了时效又兼顾了用户的情绪，避免舆情发酵。
对于产品和购买方面轻量级的舆情话题，机器人可以根据标签进行自动回复，扮演产品咨询、营销助理的角色。
通过竹间闲聊等技能，机器人还可以在平台上与用户保持积极互动，用户一旦体验有趣，互动量、关注度、品牌声量自然提升，“粉丝经济”的力量不容小觑。
02秒杀水军、更有智慧的NLP AI Power
目前市场上的确存在雇佣水军来进行品牌造势的做法，据豆瓣上一份公开的资料显示：目前水军的报酬，每则评论一般1~3元，优秀的气氛组成员，每则评论的费用基本都在十元以上。价格是否合理暂且不论，效果往往参差不齐，经常可以看到回复敷衍了事、文不对题。
「智能AI舆情分析机器人无疑比水军更长久，更有智慧」
完全不同于水军，舆情分析机器人的设计理念则是智能与情感的融合，利用NLP+情感计算的力量，倾听到每一处遥远角落里客户的声音，提供更人性化的关怀，同时助力企业实现智能自动化。
智能AI舆情分析平台基于已有产品知识进行梳理，结合公司的业务需求和舆情特点，通过自动挖掘并构建完善舆情标签体系的能力，对每一类需要回复的评论及问题配置相应的答案，回复策略和内容经过企业审核，结果可管、可控。
平台对非结构化数据的处理能力，使其能够针对不同的舆情来源渠道，将多渠道的海量数据以时间、用户名、来源、内容等结构化格式存放。对数据进行清洗和初步聚类，保留有效信息，并挖掘在一段时间内声量较高的主题词和高频词。这是靠人力无法完成的事情。
平台实时自我更新，提炼出的观点与已存在的标签体系进行比对，不断完善产品标签体系，保证标签体系和问答对应，保持产品信息的同步更新和准确性。
03挖掘UGC里蕴藏的企业价值
用户的评价分享往往是理解产品、消费行为、行业趋势的宝贵资源。舆情分析平台的智能更体现在：竹间NLP技术根据观点提取、热点分析、声量趋势分析，定期生成产品洞察报告，护航企业抓住趋势热点，打造更多的“爆款”产品。
同时还可以实时关注竞品动向和舆情，形成关于产品特性解析，分析对比差异化、投放渠道、抢占商机制高点。
知识工程平台通过自动挖掘，收集并自动构建用户画像。针对用户分布的地域、年龄段等等纬度进行进一步分析，有助于商业决策，比如对现有用户覆盖少的地区可以新增广告投放，获取更多商机。
如果单位时间内出现高声量的词语或标签时，舆情分析平台可第一时间进行风险预警，并提示市场部、公关部、法务部、研发部等相关部门进行关注处理。
另外，系统生成每天、每周、每月舆情数据，可视化的数据报表也为决策提供强有力支撑。
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