某知名合資車企——基于全域客戶之聲洞察決策的Data Agent平臺

數皆智能案例

該Agent案例由數皆智能投遞并參與金猿組委會×數據猿×上海大數據聯盟共同推出的《2025中國大數據產業年度Data Agent創新應用》榜單/獎項評選。

在汽車行業從產品為王向用戶為王轉型的當下，用戶體驗已成為車企的核心護城河。該品牌作為合資品牌的領軍者，深知在數字化時代，客戶聲音不再是單一的售后投訴，而是散落在垂媒、社媒、電商、App及400電話中的海量數據資產。

然而，傳統的人工監測模式面臨巨大挑戰：數據割裂，公域與私域數據無法互通；響應滯后，面對每天產生的海量非結構化文本，人工難以實時預警風險；洞察不足，難以從散亂的文本中挖掘出關聯產品改進的深層邏輯。在此背景下，該車企亟需引入Data Agent技術，構建一套能夠像“超級業務員”一樣，自動即時地跨平臺收集數據、跨語境理解語義、并主動向各業務部門推送負面輿情預警、投訴/建議生成工單并派發的智能決策系統，實現從“被動聽取”到“主動智能代理”的戰略升級。

時間周期：

項目開始時間：2024年09月

中間重要時間節點：2024年10月：完成全域數據底座的搭建與行業NLP模型的定制化訓練。

2024年11月：一期Data Agent系統上線，覆蓋售前、售中、售后全鏈路，實現業務閉環跑通。

項目完結時間：2024年12月

Data Agent 應用需求

本項目中，該企業對Data Agent的應用需求并非簡單的報表工具，而是希望構建一個具備業務思維的智能代理系統，需求具體拆解為數據聚合、語義認知與行動閉環三個層面：

1.全渠道數據的聚合與管理需求：業務端要求打破各渠道間的數據壁壘，實現對全網客戶聲音的統一納管。Data Agent必須具備強大的連接能力，能夠對接三大類數據源：包含垂媒、論壇、門戶網站、短視頻在內的公域數據；包含400工單、客服電話、APP評論、電商評論在內的私域數據；以及包含問卷調查、深度訪談在內的調研數據。系統需覆蓋用戶從接觸品牌到維保服務的全生命周期觸點，確保數據采集無死角。

2.汽車垂直領域的深度語義認知需求：面對汽車行業高度專業化且非結構化的文本數據，Data Agent需要具備深度的NLP處理能力。它不僅要能清洗水軍與廣告噪聲，更需精準識別具體的業務實體與用戶意圖（如投訴還是咨詢）。客戶明確要求系統能夠輸出精細化的四級標簽體系，將模糊的口語表達轉化為如“產品類-智能網聯-座艙與互聯科技-車機卡頓”這樣可分析的結構化數據，并準確判斷情感傾向。

3.從洞察到行動的業務閉環需求：Data Agent的最終價值在于驅動業務改進。需求要求系統能夠改變數據僅供查看的現狀，實現數據驅動行動。

面臨挑戰

在構建這一企業級Data Agent的過程中，項目團隊面臨了多重嚴峻挑戰：

第一，多源異構數據的標準化治理難題。該企業的客戶之聲散落在數十個外部平臺與內部系統中，數據形態極其復雜，涵蓋了文本、語音轉寫文本、圖片等。公域數據中充斥著大量無效的水軍灌水與廣告內容，而私域數據（如客服錄音）則包含了大量非標準化的口語表達與方言。如何讓Data Agent在海量噪聲中精準提取有效信息，并進行統一的數據清洗與去噪，是項目實施的首要技術門檻。

第二，汽車行業語義理解的高門檻。通用的NLP大模型難以直接適配汽車行業的細分場景。例如，用戶反饋中的“頓挫”、“虛位”等專業術語，以及針對具體零部件（如“360全景”、“后置攝像頭”）的精細化描述，對模型的實體識別與關系抽取能力提出了極高要求。構建一套覆蓋全系車型、能夠精準區分“產品質量問題”與“服務態度問題”的行業知識圖譜與標簽體系，是一項需要深厚行業know-how的系統工程。

第三，跨部門協同與業務閉環的阻力。VOC項目本質上是一場管理變革。項目涉及銷售、售后、質量管理、客戶服務等多個核心部門。如何設計一套科學的規則，讓Data Agent輸出的數據（如NPS、問題解決時長）能夠被各業務部門認可，并轉化為具體的整改行動，而非僅僅停留在報告層面，是項目從技術落地走向業務實效的關鍵挑戰。

戰略目標

引入Data Agent技術，該企業旨在達成以下核心戰略目標：

一是建立量化可控的客戶體驗指標體系。改變過去依賴主觀判斷的管理模式，通過Data Agent將零散的客戶聲音轉化為可度量的NPS（凈推薦值）與滿意度指標，實現對品牌形象、產品評價及服務質量的實時監控與精準定位。

二是打造高效敏捷的問題解決閉環。戰略目標明確指向運營效率的提升。通過智能預警與自動歸因，大幅縮短從問題發現到解決的周期。項目設定了明確的KPI目標：平均問題解決時長降低30%，關鍵問題重復反饋率降低15%，旨在通過流程優化提升客戶信任度。

三是沉淀品牌數據資產，反哺產品研發。通過項目建設，沉淀一套標準化的汽車行業語料庫與標簽體系，不僅服務于當前的售后服務優化，更為未來的車型改款與新車研發提供精準的客戶需求輸入，實現C2B的數據反向驅動。

實施與部署過程

本項目的實施是DIA數皆智能在汽車行業Data Agent應用領域的一次標桿性實踐。不僅僅是簡單的IT系統交付，而是一套能夠“感知市場脈搏、理解用戶意圖、驅動業務變革”的智能體系統。整個實施部署過程遵循“數據地基夯實—認知引擎構建—決策場景激活—行動閉環貫通”的邏輯鏈路，將覆蓋品牌12個核心部門的多源數據轉化為驅動企業增長的內生動力。

第一階段：構建覆蓋全域的數據采集與治理體系

項目的第一步是夯實數據基礎，這是Data Agent智能體賴以生存的土壤。在項目啟動之初，我們面對的是一個典型的汽車企業數據孤島困局：客戶的聲音散落在公域的社交網絡與私域的內部系統之間，彼此割裂，無法形成合力。為了解決這一痛點，DIA利用平臺強大的集成能力，構建了一套全天候、全渠道的數據采集網絡。

DIA首先致力于構建公域數據的全網監測能力。利用分布式采集與API聚合技術，Data Agent將觸角延伸至全網，覆蓋了汽車之家、懂車帝等核心垂直媒體，百度貼吧等高活躍車友論壇，以及抖音、小紅書、微博等高流量社交媒體平臺。針對公域數據中普遍存在的“水軍”刷帖、競品惡意干擾及無關廣告信息，系統內置了行業級的反噪聲算法與清洗規則，確保采集到的每一條輿情都是真實、高價值的市場聲音。

而在私域數據側，DIA則將覆蓋品牌12個核心部門的多源數據進行了統一采集與整合，打通了CRM、DMS（經銷商管理系統）以及車主APP的數據鏈路。特別是針對非結構化程度最高的語音數據，系統每月需要處理超過10萬條400熱線錄音。通過部署高精度的ASR（自動語音識別）引擎，Data Agent能夠將這些海量的通話記錄實時轉寫為文本數據，并進行“去口語化”處理，將“方言”、“語氣詞”轉化為標準化的分析語料。

此外，調研數據也是感知系統的重要組成部分。平臺每月匯聚并處理超過3萬份NPS問卷以及大量的購車后三個月回訪調研數據。無論是來自公域的論壇輿情、還是來自私域的APP反饋與服務工單，甚至包括深度的定性訪談，都被實時匯聚進統一的數據池。基于此，DIA成功構建起了一張覆蓋接觸品牌、到店體驗、試乘試駕、車輛下訂、等待交車、新車交付直至維保服務全鏈條的客戶旅程數據地圖，確保Data Agent的每一次分析都基于完整的時間軸與業務流。

第二階段：構建基于汽車垂類的智能語義解析

數據整合只是起點，真正的價值在于智能分析引擎的激活。汽車行業的客戶反饋具有極強的專業性與模糊性，一句簡單的“車子沒勁”可能對應著發動機、變速箱或油門調教等多個技術維度。為了讓Data Agent真正“讀懂”這些聲音，DIA基于自然語言處理（NLP）與機器學習算法，對非結構化的文本反饋進行深度解析，提煉出有業務意義的洞察。

這一過程如同為Data Agent植入了一個資深的汽車工程師大腦。系統首先利用命名實體識別（NER）技術，精準定位文本中的關鍵實體，識別范圍覆蓋了客戶旗下的全系車型、數千種細分零部件（如360全景、后置攝像頭）以及具體的涉事經銷商。緊接著，通過依存關系分析與觀點提取技術，系統能夠將復雜的自然語言轉化為結構化的“實體-觀點-情感”三元組。

例如，在以往的問卷調查中，一句“上次保養體驗不好”通常只能被記錄為一條模糊的負面評價，業務部門無法得知具體原因。而如今，Data Agent的智能引擎能夠自動關聯匹配該用戶對應的400通話記錄與維修工單，通過語義分析識別出“預約繁瑣”、“等待時間長”、“備件缺貨”等具體癥結，并為每一個細分觀點自動打上“負面”標簽。

為了實現認知的標準化，DIA協同客戶的體驗、質量、售后等多個部門，構建了一套多層級的標簽體系。系統將提取出的非結構化信息，精準映射到這套標簽樹中。例如，上述保養問題會被自動分類為“[售后服務]-[服務流程]-[預約體驗]”或“[售后服務]-[服務效率]-[維修時長]”等維度標簽。通過這種方式，原本雜亂無章的客戶吐槽，被轉化為了結構化、可量化與可追蹤的業務數據指標，為后續的精準決策提供了堅實的算力支撐。此外，針對海量的重復性反饋，系統采用了語義聚類技術，將表達不同但意圖相同的觀點（如“方向盤重”和“轉向費力”）自動歸并，極大提升了共性問題的發現效率。

第三階段：賦能可視化的智能決策中臺

依托這一強大的智能引擎，體驗部門獲得了全新的分析與決策能力。DIA平臺為其搭建了“洞察看板”和“旅程看板”兩大分析核心，徹底改變了過去依賴Excel報表的低效工作模式，實現了從傳統報表到智能決策的質的飛躍。

在“整體滿意度旅程看板”中，管理者可以在可視化的界面中直觀查看各階段旅程的NPS變化趨勢、情感曲線走向以及關鍵驅動因子的分布。系統支持極高自由度的“下鉆”分析——當管理者發現某區域（如華東區）或某車型（如旗艦轎車）的服務質量指標出現異常下降時，只需一鍵點擊，即可快速定位到導致滿意度下滑的主要“問題簇”，例如“維修等待時間過長”。

更進一步，系統支持從宏觀指標直接穿透至微觀的用戶原話。決策者可以即時查看相關的用戶原始評論、情緒分布甚至具體的工單詳情。這種從宏觀趨勢到微觀原因的快速追蹤能力，讓體驗管理的顆粒度達到了前所未有的精細水平，真正實現了從“發現問題”變為“理解問題”。不僅如此，平臺還提供了競品對標分析功能，通過對比競品在同一維度的表現，幫助客戶精準定位自身的優劣勢，從而制定更具針對性的市場競爭策略。

第四階段：構建跨部門協同的行動閉環

Data Agent的終極目標不是展示數據，而是驅動行動。DIA認為，只有當數據轉化為具體的業務動作時，價值才算真正落地。因此，這一洞察體系的核心在于實現了跨部門的深度協同與閉環管理。平臺不僅僅是一個看數的屏幕，更是一個分派任務的調度中心。

系統內置了智能化的分單邏輯，能夠根據問題聚類后的類別與優先級，將任務自動分發至對應的責任部門，形成“問題-任務-行動-反饋”的閉環管理機制 。例如，售后部門可依據系統輸出的服務痛點，優化接待流程與備件庫存配置；產品研發部門可針對Data Agent識別出的高頻質量投訴（如車機卡頓、異響），進行專項技術攻關與OTA升級；品牌公關部門則能基于系統捕捉到的早期輿情信號，提前介入進行聲譽管理，將危機消滅在萌芽狀態。

客戶之聲從過去被動收集的“沉睡數據”，變成了如今推動業務優化的“主動引擎”。平臺上線后，該品牌的客戶體驗管理正式進入了“智能洞察+行動閉環”的新階段。以往需要人工花費數日進行收集整合的分析報告，如今幾分鐘即可自動生成；負面反饋的處理時效顯著提升，關鍵問題的重復提及率持續下降。更關鍵的是，體驗部門的角色發生了根本性轉變，從傳統的“投訴受理中心”轉型為企業的“業務賦能中心”，其輸出的洞察成果已成為產品改進、服務優化與品牌戰略制定的重要依據。

一個典型的應用場景是：當Data Agent系統識別出某款主力車型在特定區域頻繁出現“備件供應延遲”的負面評價時，平臺不會止步于展示這一數據，而是會自動將這一結果轉化為附帶詳細數據支撐（如涉及門店、缺貨零件型號、平均等待時長）的改進任務工單。該工單會被直接推送至供應鏈管理部門執行，供應鏈部門據此調整庫存調撥策略，并在任務完成后反饋系統。系統隨后會自動追蹤該區域后續關于“備件”的客戶評價變化，以驗證改進效果。這種形成了“負面預警—任務分派—效果驗證”的完整業務閉環。

這種由數據驅動的主動優化模式，幫助該品牌實現了從“聽見客戶聲音”到“讓客戶聲音產生影響”的質變。在競爭加劇、客戶期望不斷提升的汽車市場，DIA數皆智能的VoC方法論為品牌提供了一種可持續的體驗管理路徑——以數據整合為基礎、以智能洞察為核心、以業務行動為目標，構建起真正貫穿客戶旅程的體驗閉環。這不僅是技術的革新，更是客戶體驗管理從被動響應走向主動優化的戰略躍遷。

合作服務效果

項目上線后，Data Agent在提升運營效率與客戶體驗方面取得了顯著成效，用真實的數據證明了數據智能體的商業價值：

1.客戶體驗指標顯著提升。通過對痛點的精準定位與快速改進，企業客戶滿意度（CSAT）實現了5%的提升，Data Agent幫助品牌更懂用戶，從而提供了更貼心的服務。

2.運營效率大幅優化。智能化的預警與自動歸因機制取代了傳統的人工統計，使得平均問題解決時長大幅縮短了30%，用戶的訴求能更快得到響應，極大地緩解了客戶的等待焦慮。

3.質量改進形成閉環。得益于對共性問題的深度挖掘與前置預警，關鍵問題的重復反饋率降低了15%。系統每月自動生成4份高質量的行動報告，其中25%的改進建議被直接采納轉化為具體的產品升級或服務優化措施，真正實現了從“聽見聲音”到“解決問題”的價值閉環。

關于企業

·數皆智能

DIA數皆智能成立于2015年，孵化自lpsos益普索中國，是一家專注于數字體驗營銷的科技公司。于2017年成立上海益普索信息技術有限公司，2021年更名為上海數皆智能技術有限公司。

作為國際領先的客戶體驗和增長運營服務商，DIA數皆智能具備一站式咨詢、運營服務和產品解決方案能力，為企業提供KOX社媒營銷、CRM用戶運營、VoC客戶之聲、AI智能應用的四大板塊業務。DIA聚焦汽車、泛零售、泛金融、B2B等行業的價值落地，幫助企業實現用戶洞察落地，將用戶體驗數據真正應用到業務運營當中，助力企業實現CLV增長。

·某合資汽車企業

該客戶是國內領先的合資汽車企業，由全球知名汽車制造商與國內大型汽車集團共同出資建立。公司旗下擁有多款涵蓋轎車、SUV的暢銷車型，在市場上享有極高的品牌知名度。該企業始終堅持“以消費者為中心”，致力于將全球領先的造車技術與中國本土消費者的需求深度融合，通過持續的技術創新與服務升級，為中國用戶提供卓越的出行體驗。

★以上由數皆智能投遞申報的Agent案例，最終將會角逐由金猿組委會×數據猿×上海大數據聯盟聯合推出的《2025中國大數據產業年度Data Agent創新應用》榜單/獎項。

該榜單最終將于1月上旬上海舉辦的“2025第八屆金猿大數據產業發展論壇——暨AI Infra & Data Agent趨勢論壇”現場首次揭曉榜單，并舉行頒獎儀式，歡迎報名蒞臨現場。