数阔深度求索 AI 赋能的客户体验管理新范式

DeepSeek+?深度求索 AI 赋能的客户体验管理新范式

数阔小秘书 2025-02-13   ·   181 阅读

引言


近期,DeepSeek大模型以“国产技术黑马”之姿引发行业热议,其多模态理解与复杂推理能力再次刷新公众对AI技术边界的认知。从ChatGPT掀起的全民AI狂欢,到DeepSeek等本土技术力量的崛起,人工智能正以超乎想象的速度重构商业生态。

医疗领域AI辅助诊断准确率突破90%,金融行业智能风控系统日均处理千万级交易,教育赛道个性化学习方案覆盖超2亿用户……这场技术革命已渗透至社会毛细血管,而企业客户体验管理领域,正成为AI技术落地的重要战场

全文3851字,预计需时7分钟。


图源:unsplash


中国客户体验管理进入「智变时刻」


传统CEM依赖人工调研与简单数据分析,面对海量、高频、碎片化的客户反馈数据,往往陷入“信息过载、洞察滞后”的困境。AI技术的突破性应用为行业带来全新解法:通过自然语言处理(NLP)实时解析千万条评论情感倾向,借助机器学习构建客户流失预警模型,运用各类模型、 统计算法,结合各业务领域的分析方法,对客户体验的多个切片环节数据进行整合分析,挖掘得到其中可能存在的隐藏关联——这些技术正在将客户体验管理从“事后复盘”升级为“实时预判”。

作为国内首个将AI技术深度植入客户体验管理SaaS平台的前瞻者,数阔早在行业尚未关注大模型潜力时,便启动「AI+体验管理」的战略布局。其核心产品之一的数阔云听CEM已构建起覆盖全域整合、智能洞察、闭环行动的全链路AI解决方案。


自2022年ChatGPT发布以来,其巨大的业务价值被各行业所认识,但随之而来的巨大算力成本是横亘在落地途中的一个巨大鸿沟。相较于之前的模型,大模型的单条数据处理成本可能高达数百倍 (取决于具体任务类型)。

因此,如何在大模型时代继续实现成本可控的全网数据分析是一项新挑战。数阔通过对各分析环节进行详细的梳理拆解,并逐一进行模型的训练和验证, 最终得到了 "自研 + 通用大模型" 的混合设计方案,在充分利用大模型所带来的红利基础上,相较粗暴的直接使用通用大模型进行各项分析,节省了80%以上的算力成本

在体验经济主导的新商业时代,这种将前沿技术与行业know-how深度融合的创新能力,正在成为企业构建竞争护城河的关键密钥。

2024年数阔通过“AI+大数据”技术持续创新,实现了数阔云听CEM产品的多项突破,如通过数阔大模型将标签体系升级至千量级,驱动消费者洞察颗粒度提升300%;推出智能AI助手,对话式交互辅助用户进行客户体验数据的探索和分析等。本文将结合上述方面,深入探讨AI技术在客户体验管理上的创新应用和价值潜力。

数阔云听CEM AI助手:让数据驱动决策更简单、更高效

消费者主权时代,体验即竞争力——卓越的客户体验管理能直接驱动消费者复购与口碑裂变,成为零售企业抵御同质化竞争、构建品牌护城河的核心生存法则,而消费者反馈数据则是企业洞察市场需求、优化产品体验的核心资源

然而,面对海量的用户评价、多平台渠道的交互记录以及复杂的非结构化数据,传统的"问卷回收-人工分析-事后优化"的固化模式,已经难以满足企业快速决策的需求。如何从数据中高效提炼真知灼见?如何让一线业务人员也能轻松挖掘数据价值?


数阔云听CEM的智能AI助手深度融合多年积累的客户体验管理方法论与大模型能力,实现了对海量消费者反馈数据的高效总结和智能追问,进一步提高了数据分析的便利性:

一键侧边栏总结,10秒解锁消费者原声通览



在数阔云听CEM “消息”界面一键唤醒AI助手,可自动总结全渠道消费者反馈原声(如电商评论、社交媒体、客服对话、门店评价等),通过简单的提问,用户可快速获取所需的数据信息和洞察,无需复杂的操作和专业的数据分析技能,即可进行客户体验数据的探索和分析。

对话式深度探索,激活非结构化数据价值


数阔云听CEM AI助手基于DeepSeek等通用大模型的超强推理能力,结合系统中的行业知识库自动拆解问题,从海量消费者反馈中提炼措辞、语气等深层信息,生成包括:

1. 核心体验问题

2. 商业价值机会

3. 产品迭代方向

4. 用户群体画像

5. 未满足需求挖掘等关键洞察。


智能追问打破使用门槛,让业务人员成为分析专家


区别于简单地把问题丢给AI,数阔云听CEM AI助手的智能追问机制基于多年积累的行业know-how,通过专业的分析框架和方法论,引导用户层层深入数据场景,无需掌握SQL或统计学知识即可完成数据筛选到结论输出的全流程,结合对知识库的学习,可自动适配行业术语(如“爆款”、“坪效”)与分析偏好,让洞察结果更贴合业务实际,为企业制定客户体验优化策略提供有力支持。

目前数阔云听CEM AI助手已接入包括DeepSeek在内的国内外主流模型(国内用户专属调用国产大模型,确保合规可控)。
结合DeepSeek-reasoner模型自带思维链 (CoT)的特点,通过数阔云听CEM AI助手的调用, 能结合行业知识库(数据库)进行深层推理分析,对定性信息进行行业化解读,通过对话交互获取更多商业机会挖掘、产品迭代方向等战略级洞察。


数阔大模型:用领域智能破解消费者数据价值密码


事实上,自2016年深度学习框架问世以来,数阔就已投入对自然语言处理(NLP)的研究,有一套非常成熟的标注、训练、校验、调优的方法和工具,结合庞大数据量(数据库)的样本训练优势,早期聚焦在客户体验管理场景的垂直领域小模型(DTM:Domain Task Model)的开发

2018年,数阔云听CEM系统正式上线,依托包括细粒度情感分析, 文本分类在内的一系列领域小模型 (DTM)实现对客户反馈的精准分类与洞察,平均准确率在85%±,在特定场景的准确率甚至超出行业最高水平(Benchmark:70-90%)

随着2022年ChatGPT引爆大模型热潮,数阔快速启动大模型应用探索:初期通过闭源模型验证客服质检、电商评论分析等场景可行性,2023年7月推出大模型驱动的客服对话质检功能。2024年,数阔进入自研领域大模型(DLM:Domain Language Model)阶段,同时持续优化小模型的推理性能。


在AI技术路径上,数阔针对不同应用场景的需求以及各类模型的独特优势,采取了“自研大模型与通用大模型”相结合的协同策略

比如在数阔云听CEM系统中,数阔大模型被用于处理复杂语义理解和执行高并发的情感分析等任务;而AI助手则通过调用第三方通用大模型,结合行业领域知识对初步分析后的素材 (如标签等信息) 进行量化分析和深层推理。
后续,数阔还将重点完善领域数据管理体系、推动大模型训练标准化与机器学习平台整合,持续平衡AI应用的效能、成本与安全性。

讲到这里,你或许会困惑,在DeepSeek以"类人思维"刷新大模型认知的当下,自研大模型还有必要么能不能直接使用DeepSeek这样的通用大模型来提升客户体验管理系统(CEM)的性能

我们可以从以下四个方面来回应这些问题,数阔云听CEM未直接采用DeepSeek等通用大模型提升性能,而选择自研领域大模型,主要基于以下四方面原因:

领域适配性与数据一致性


通用大模型在细分领域存在标签漂移风险,未针对行业数据微调的模型会导致同一文本多次标注结果不一致(如竞品对比分析中的主体识别偏差)。数阔大模型通过融入500+行业客户方法论,构建了包含十余类社媒数据特征的训练集,在社媒“去水”(过滤无效数据)、电商评论主体识别、客服对话分析以及标签下探细化等任务中表现已超过了市面上的通用大模型


图片中行业右侧括号中标出的数字表示测试时使用的标签体系规模 (标签数量);在实际业务中, 客户可以基于行业的基础标签体系进行进一步完善扩充


系统化能力集成需求

数阔云听CEM并非孤立的AI工具,而是将大模型能力嵌入客户体验管理全链路:数阔大模型负责基础数据清洗与标准化(如多级“去水”规则实施),再通过LLM-Pool平台调用DeepSeek等通用大模型进行深层推理。这种"领域模型+通用模型"的架构既保证了高频任务的稳定性,又通过动态路由机制实现复杂分析的成本控制

合规与知识沉淀要求

针对国内企业客户,数阔采用国产化模型架构,并通过企业知识库实现术语自定义,避免通用大模型因合规限制导致的输出偏差。同时,系统内置的AI助手智能追问机制和行业分析框架,也依赖于自研大模型关联绑定的提问优化体系:集合了大数据、人工智能算法、客户体验管理等多方面技术和管理专家的智慧结晶,这是外部模型所无法直接取代的

成本与效率的精准平衡

DeepSeek模型参数量达671B,部署需16张A100显卡,在需要处理海量数据(如每日百万级文本打标)的应用场景中,成本之巨显而易见;而数阔解决方案中,针对各种任务场景使用不同规格的大模型底座进行训练,在获得大模型准确性提升的前提下,最大限度降低了系统的运行成本。这种效率优势在需要快速完成大批量统计分析的场景(如电商评论初筛)中尤为关键


不同于后来者的技术嫁接模式,数阔从底层架构开始构建AI原生系统。其自主研发的分布式计算框架支持千万级数据实时处理,独有的数阔大模型通过百万级行业语料持续进化,采用轻量化部署方案,在保障数据安全前提下,提升分析效率与个性化推荐精度,满足企业降本增效与体验优化的双重需求。

如同DeepSeek展现的智能进化,AI在体验管理领域的应用边界,正在持续突破想象。

AI赋能的客户体验新范式

AI赋能的客户体验管理正在迎来技术驱动的范式革新,随着多模态大模型技术的进一步成熟,客户体验管理将呈现三大趋势:

实时化决策:数据采集频次从T+1向分钟级演进,结合动态知识图谱实现风险即时预警;

个性化适配:企业自定义标签体系与AI训练模块深度融合,构建专属分析范式;

生态化整合:CEM系统将从独立工具升级为连接产品研发、服务优化、营销创新的中枢平台。

图源:unsplash


当AI技术从炫技走向务实,数阔云听CEM印证了技术深耕者的长期价值——不是追逐热点,而是创造价值。未来,数阔将持续打造灵活适配业务需求的标准化SaaS产品,将AI技术深度融入产品内核,加强与行业优质伙伴的合作,共同推动AI技术在客户体验管理领域的创新和发展。


在AI重构商业逻辑的今天,企业亟需以客户体验作为竞争力支点,积极拥抱AI,将海量客户反馈转化为持续增长动能,为消费者打造更卓越的产品和服务体验。


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