Skill: VOC Proxy NPS × AIPL 统一标签萃取引擎

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收录于竞品情报→产品迭代加速器客服售后智能体手册

年化 ROI300万/年

业务视角

适用角色产品运营负责人 / 选品负责人 · 客服负责人 · 品牌负责人

适用平台Amazon Reviews / Q&A · TikTok 评论区 · Reddit 母婴社区

什么情况下用每月几千条差评和 Q&A 没有人力一条条看，但痛点都在里面；新品开发不知道做什么功能、改什么问题

成功是什么样的自动提取 Top 10 高频痛点，新品开发有用户数据背书，每月出竞品用户洞察报告

业务痛点

差评太多看不过来不知道用户真正在意什么竞品评论没有系统分析过新品开发靠拍脑袋

1. 解决的问题

1. 标签碎片化：产品问题标签、AIPL 旅程标签、画像标签分散在不同系统，无法从一条 VOC 文本同时萃取

2. 核心算法逻辑

传统 VOC 标签体系存在三大断层：

3. 业务应用场景

输入（亚马逊评论）： > "I was searching for a wearable pump and came across Momcozy on TikTok. Compared it with Willow and Elvie, the price is much more affordable. However, the flange size is too small and the suction feels weak. Customer service was slow to respond. Would not recommend to friends."

业务闭环： - 主责部门：客户服务部（P0）→ 立即跟进 - 策略包：服务体验优化包 + 核心体验改良包 - 画像洞察：该用户属于"社群黏着型"，对价格敏感，通过社媒了解品牌

4. 输入数据要求

请查看原始代码模板获取输入规格。

5. 输出结果

请查看原始代码模板获取输出规格。

6. 业务价值 / ROI

标签种子维护：5 人天/季度
英文特征词典适配：2-3 天（一次性）
四路打标 pipeline：3-5 天
总计：约 10-15 天初始投入

7. 代码模板

代码块数量：8 · 路径：未检测到

"""
VOC Proxy NPS × AIPL 统一标签萃取引擎

核心流程：VOCRecord → VOCLabelExtraction → DashboardData
"""

from dataclasses import dataclass, field
from typing import Optional, Any
from collections import defaultdict, Counter
import csv


# ==================== 数据模型 ====================

@dataclass
class VOCRecord:
    """单条 VOC 原始输入"""
    review_id: str
    text: str
    source_type: str      # return_note / ticket / review / trustpilot
    platform: str         # amazon / dtc / offline / tiktok
    spu_code: str
    product_line: str     # 品线（如 breast_pump）
    category: str         # 品类（如 wearable_pump）
    rating: Optional[float] = None


@dataclass
class TagSeed:
    """单条标签种子"""
    tag_id: str
    tag_en: str
    tag_cn: str
    aipl_node: str        # A/I/P1/P2/L1/L2/L3
    theme: str
    sentiment_preset: str # positive / negative / neutral
    keywords: list[str] = field(default_factory=list)
    applicable_line: list[str] = field(default_factory=list)
    # 业务元数据
    strategy_pack: str = ""
    owner_dept: str = ""
    priority: str = ""


@dataclass
class VOCLabelExtraction:
    """单条 VOC 完整萃取结果"""
    review_id: str
    aipl_stage: str
    aipl_tags: list[dict] = field(default_factory=list)
    persona_atomic: list[str] = field(default_factory=list)
    persona_derived: str = ""
    sentiment_polarity: float = 0.0
    brand_mentions: list[str] = field(default_factory=list)
    proxy_nps_contribution: str = ""  # promoter / passive / detractor
    strategy_pack: str = ""
    owner_dept: str = ""
    priority: str = ""

8. 论文来源

未自动抽取；请查看原始 Skill 卡片。