AI 赋能健康消费品牌，从客户之声解码品牌增长新路径_

日前，由国家卫生健康委百姓健康频道、健康传播指数研究院、CHTV新媒体传播委员会联合主办，健康消费品牌传播联盟、健康视点协办的“健康中国传播大会第一届健康消费品牌传播论坛”在北京隆重举行，论坛聚焦 “政策落地 - 产业创新 - 传播升级”，解读政策、分享实战经验，吸引了众多业内人士参与。

在论坛上，众言科技高级副总裁，郭晓波先生，以 “AI 助力健康消费品牌客户之声管理” 为题，为健康消费品牌在客户体验管理领域带来了新思维与新方法。

得益于算法、模型和数据的协同进步和算力成本的降低，AI 技术在各行业展现了越来越高的实用性和成熟度。

应用举例：

国家卫健委数据显示，AI 分诊使基层误诊率下降 27%，门诊效率提升 40%。不仅如此，清华团队打造的首家“AI 医院”，AI 医生每天完成 3000 次问诊，每天积累相当于人类医生 10 年的经验，以其快速成长和自我进化的能力，提高现实世界医疗服务的质量和可及性。甚至把病人“说谎”（隐瞒吸烟史）、“遗忘”（记不清过敏药物）都纳入考虑，进行交叉验证。

郭晓波指出，在对患者或健康产品消费者进行体验管理的场景中，面对视频、音频、文本等不同类型的客户心声（VoC）数据，AI 大语言模型凭借其庞大的参数规模和强大的文本处理能力，能迅速提取关键信息，并进行精准地分类和情感分析，表现卓越。

应用举例：

在分析电商平台上的健康食品评论时，大语言模型不仅能分析数据，还能分析情感。它可以提炼语义，快速判断出消费者对产品口味、营养成分、包装等方面的评价是正面、负面还是中性，帮助企业精准把握客户需求和痛点，进而针对性地优化产品，提升客户满意度与忠诚度。

不过，国内企业在运用 AI 进行客户体验管理时面临诸多难题。数据收集渠道繁杂，客服数据、舆情监测数据、调查问卷数据各自为政，格式和侧重点差异大，整合与分析难度高。

难题举例：

健康消费品牌的客服部门收集的主要是客户的咨询与投诉内容，而市场部门监测的舆情数据侧重于品牌口碑，两者整合困难。此外，结构化数据（问卷打分和评价等易量化数据）与非结构化数据（图片、语音、视频等评论）处理方式差异显著，数据归一化和多源数据整合分析也颇具挑战。

针对这些问题，倍市得提出 “三个一” 目标，即通过一套指标体系、一个数字化平台和一套提升机制，实现客户数据的有效整合管理。借助全域客户心声监测，整合电商平台、社交媒体、客服渠道等多渠道数据，实时捕捉客户的不满与潜在需求。一旦发现低分反馈或客诉，系统自动生成预警和工单，确保客户问题得到妥善解决。整个过程涵盖7 个紧密相连的步骤（见下）。

在客户体验分析中，AI不仅从所分析内容的广度、分析的速度和准确率上提升效能，更与健康消费品牌的产品研发、品牌建设、营销传播、门店运营、会员运营等多个领域实现了深度融合。

应用举例：

某健康智能手环品牌借助 AI 技术对电商平台、社交媒体、客服渠道等多源数据进行分析，精准洞察消费者需求。发现消费者对续航和健康监测功能的关注度极高，且对现有产品在这两方面存在诸多不满。基于此，企业迅速调整研发方向，推出续航能力显著提升且具备更精准健康监测功能的新款手环。同时，根据 AI 分析的消费者情感倾向和反馈热点，制定针对性的营销方案，成功提高了产品销量和品牌口碑。

数据分析虽然能够揭示客户体验中的一些现象和问题，即解决 “是什么” 的问题，但对于 “为什么” 会出现这些问题以及 “如何改善”，还需要更深入地研究。这就需要企业与专业机构合作，对 VoC 数据进行融合和深度剖析，做到知其然且知其所以然。

实战案例详解

某国内领先健康智能硬件品牌

以倍市得服务的某国内领先健康智能硬件品牌为例，该企业需要明确用户画像，对用户场景进行实时洞察，实时迅速地了解不同用户、不同场景下的需求和建议。从而依据用户的需求与声音，制定改进目标和行动计划，解决体验问题，挽回潜在流失用户，持续优化用户体验。

倍市得平台助其实现了电商网评和社媒舆情的公域数据，客服会话和触点问卷的私域数据的采集融合。数据包含本品和竞品，模态包括文本和音频等，话题精确到 SKU。借助倍市得积累的体验知识图谱和 AI 大语言模型的支持，帮助该企业快速、精确、全面地提取或标定公域和私域的关键观点，输出动态可视化的分析结果，包括文本分析看板、社媒舆情看板、NPS和产品分析看板等；并匹配出切实可行的行动建议，例如，根据评价相关联的话题，自动触发预警，并将工单分配给相应的部门负责人，形成及时反馈-追踪的闭环。

同时，这套体系也为客服部门提供了会话质检和问题定位的长效自动化的机制。此外，更为产品优化提供了明确的方向，例如，对不同型号手环的客户反馈进行精确分析，发现部分型号在续航方面存在问题。基于这一洞察，企业及时调整了生产和售后服务策略，有效提升了客户满意度。

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