成功可信度高
汽车 · 预测与分析 / Agent
赛力斯携手豆包大模型打造用户之声（VOC）管理平台，用户反馈闭环智能化
赛力斯联合火山引擎，基于豆包大模型构建用户之声（VOC）管理平台，对公域/私域用户反馈做情绪正负向判定、600+汽车行业标签提取、观点总结（3000字精简至200-300字），实现用户反馈分析由人工承接转为模型承接。
3000字反馈秒级精炼为结构化观点
赛力斯集团发布于 2026年7月22日实施于 2024 年阅读 0
情绪判定
正向/中立/负向自动标签，避免人工漏判
来源披露
观点总结
3000字反馈精简至200-300字结构化观点
来源披露
反馈闭环
用户反馈闭环效率与满意度提升
来源披露
企业痛点
汽车用户之声VOC
01
业务背景
新能源汽车用户对产品体验反馈海量且分散，传统人工分析慢、易漏判，难以支撑业务部门快速决策。
02
遇到的问题
反馈收集-分析-响应链路长，人工处理效率低、情绪与观点识别主观，难以形成可行动的洞察。
03
AI 解决方案
基于豆包大模型的理解/分类/总结能力，共建VOC平台：情绪正负向判定、内容标签提取、观点结构化总结、实时数据采集与下钻分析。
- 1厘清用户反馈处理环节
- 2接入豆包大模型做情绪/标签/观点分析
- 3搭建实时数据采集与下钻分析
- 4面向业务部门输出洞察
04
实施结果
情绪判定：正向/中立/负向自动标签，避免人工漏判
观点总结：3000字反馈精简至200-300字结构化观点
反馈闭环：用户反馈闭环效率与满意度提升
05
风险与边界
需持续迭代标签体系与行业知识。
编辑点评 · AI 辅助生成并经审核
该案例收录于火山引擎与IDC联合发布的《大模型应用落地白皮书》，由火山引擎（豆包大模型）落地（落地客户：赛力斯），具备清晰的收益与落地路径，建议结合自身业务参考落地。
适合
汽车、消费电子等重视用户之声的企业
前置条件
用户反馈数据、标签体系、豆包大模型
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。
关联报告：火山引擎《大模型应用落地白皮书：企业AI转型行动指南》（IDC, 2025） · 火山引擎 / IDC · 2025