数皆智能案例
该Agent案例由数皆智能投递并参与金猿组委会×数据猿×上海大数据联盟共同推出的《2025中国大数据产业年度Data Agent创新应用》榜单/奖项评选。
在汽车行业从产品为王向用户为王转型的当下，用户体验已成为车企的核心护城河。该品牌作为合资品牌的领军者，深知在数字化时代，客户声音不再是单一的售后投诉，而是散落在垂媒、社媒、电商、App及400电话中的海量数据资产。
然而，传统的人工监测模式面临巨大挑战：数据割裂，公域与私域数据无法互通；响应滞后，面对每天产生的海量非结构化文本，人工难以实时预警风险；洞察不足，难以从散乱的文本中挖掘出关联产品改进的深层逻辑。在此背景下，该车企亟需引入Data Agent技术，构建一套能够像“超级业务员”一样，自动即时地跨平台收集数据、跨语境理解语义、并主动向各业务部门推送负面舆情预警、投诉/建议生成工单并派发的智能决策系统，实现从“被动听取”到“主动智能代理”的战略升级。
时间周期：
项目开始时间：2024年09月
中间重要时间节点：2024年10月：完成全域数据底座的搭建与行业NLP模型的定制化训练。
2024年11月：一期Data Agent系统上线，覆盖售前、售中、售后全链路，实现业务闭环跑通。
项目完结时间：2024年12月
Data Agent 应用需求
本项目中，该企业对Data Agent的应用需求并非简单的报表工具，而是希望构建一个具备业务思维的智能代理系统，需求具体拆解为数据聚合、语义认知与行动闭环三个层面：
1.全渠道数据的聚合与管理需求：业务端要求打破各渠道间的数据壁垒，实现对全网客户声音的统一纳管。Data Agent必须具备强大的连接能力，能够对接三大类数据源：包含垂媒、论坛、门户网站、短视频在内的公域数据；包含400工单、客服电话、APP评论、电商评论在内的私域数据；以及包含问卷调查、深度访谈在内的调研数据。系统需覆盖用户从接触品牌到维保服务的全生命周期触点，确保数据采集无死角。
2.汽车垂直领域的深度语义认知需求：面对汽车行业高度专业化且非结构化的文本数据，Data Agent需要具备深度的NLP处理能力。它不仅要能清洗水军与广告噪声，更需精准识别具体的业务实体与用户意图（如投诉还是咨询）。客户明确要求系统能够输出精细化的四级标签体系，将模糊的口语表达转化为如“产品类-智能网联-座舱与互联科技-车机卡顿”这样可分析的结构化数据，并准确判断情感倾向。
3.从洞察到行动的业务闭环需求：Data Agent的最终价值在于驱动业务改进。需求要求系统能够改变数据仅供查看的现状，实现数据驱动行动。
面临挑战
在构建这一企业级Data Agent的过程中，项目团队面临了多重严峻挑战：
第一，多源异构数据的标准化治理难题。该企业的客户之声散落在数十个外部平台与内部系统中，数据形态极其复杂，涵盖了文本、语音转写文本、图片等。公域数据中充斥着大量无效的水军灌水与广告内容，而私域数据（如客服录音）则包含了大量非标准化的口语表达与方言。如何让Data Agent在海量噪声中精准提取有效信息，并进行统一的数据清洗与去噪，是项目实施的首要技术门槛。
第二，汽车行业语义理解的高门槛。通用的NLP大模型难以直接适配汽车行业的细分场景。例如，用户反馈中的“顿挫”、“虚位”等专业术语，以及针对具体零部件（如“360全景”、“后置摄像头”）的精细化描述，对模型的实体识别与关系抽取能力提出了极高要求。构建一套覆盖全系车型、能够精准区分“产品质量问题”与“服务态度问题”的行业知识图谱与标签体系，是一项需要深厚行业know-how的系统工程。
第三，跨部门协同与业务闭环的阻力。VOC项目本质上是一场管理变革。项目涉及销售、售后、质量管理、客户服务等多个核心部门。如何设计一套科学的规则，让Data Agent输出的数据（如NPS、问题解决时长）能够被各业务部门认可，并转化为具体的整改行动，而非仅仅停留在报告层面，是项目从技术落地走向业务实效的关键挑战。
战略目标
引入Data Agent技术，该企业旨在达成以下核心战略目标：
一是建立量化可控的客户体验指标体系。改变过去依赖主观判断的管理模式，通过Data Agent将零散的客户声音转化为可度量的NPS（净推荐值）与满意度指标，实现对品牌形象、产品评价及服务质量的实时监控与精准定位。
二是打造高效敏捷的问题解决闭环。战略目标明确指向运营效率的提升。通过智能预警与自动归因，大幅缩短从问题发现到解决的周期。项目设定了明确的KPI目标：平均问题解决时长降低30%，关键问题重复反馈率降低15%，旨在通过流程优化提升客户信任度。
三是沉淀品牌数据资产，反哺产品研发。通过项目建设，沉淀一套标准化的汽车行业语料库与标签体系，不仅服务于当前的售后服务优化，更为未来的车型改款与新车研发提供精准的客户需求输入，实现C2B的数据反向驱动。
实施与部署过程
本项目的实施是DIA数皆智能在汽车行业Data Agent应用领域的一次标杆性实践。不仅仅是简单的IT系统交付，而是一套能够“感知市场脉搏、理解用户意图、驱动业务变革”的智能体系统。整个实施部署过程遵循“数据地基夯实—认知引擎构建—决策场景激活—行动闭环贯通”的逻辑链路，将覆盖品牌12个核心部门的多源数据转化为驱动企业增长的内生动力。
第一阶段：构建覆盖全域的数据采集与治理体系
项目的第一步是夯实数据基础，这是Data Agent智能体赖以生存的土壤。在项目启动之初，我们面对的是一个典型的汽车企业数据孤岛困局：客户的声音散落在公域的社交网络与私域的内部系统之间，彼此割裂，无法形成合力。为了解决这一痛点，DIA利用平台强大的集成能力，构建了一套全天候、全渠道的数据采集网络。
DIA首先致力于构建公域数据的全网监测能力。利用分布式采集与API聚合技术，Data Agent将触角延伸至全网，覆盖了汽车之家、懂车帝等核心垂直媒体，百度贴吧等高活跃车友论坛，以及抖音、小红书、微博等高流量社交媒体平台。针对公域数据中普遍存在的“水军”刷帖、竞品恶意干扰及无关广告信息，系统内置了行业级的反噪声算法与清洗规则，确保采集到的每一条舆情都是真实、高价值的市场声音。
而在私域数据侧，DIA则将覆盖品牌12个核心部门的多源数据进行了统一采集与整合，打通了CRM、DMS（经销商管理系统）以及车主APP的数据链路。特别是针对非结构化程度最高的语音数据，系统每月需要处理超过10万条400热线录音。通过部署高精度的ASR（自动语音识别）引擎，Data Agent能够将这些海量的通话记录实时转写为文本数据，并进行“去口语化”处理，将“方言”、“语气词”转化为标准化的分析语料。
此外，调研数据也是感知系统的重要组成部分。平台每月汇聚并处理超过3万份NPS问卷以及大量的购车后三个月回访调研数据。无论是来自公域的论坛舆情、还是来自私域的APP反馈与服务工单，甚至包括深度的定性访谈，都被实时汇聚进统一的数据池。基于此，DIA成功构建起了一张覆盖接触品牌、到店体验、试乘试驾、车辆下订、等待交车、新车交付直至维保服务全链条的客户旅程数据地图，确保Data Agent的每一次分析都基于完整的时间轴与业务流。
第二阶段：构建基于汽车垂类的智能语义解析
数据整合只是起点，真正的价值在于智能分析引擎的激活。汽车行业的客户反馈具有极强的专业性与模糊性，一句简单的“车子没劲”可能对应着发动机、变速箱或油门调教等多个技术维度。为了让Data Agent真正“读懂”这些声音，DIA基于自然语言处理（NLP）与机器学习算法，对非结构化的文本反馈进行深度解析，提炼出有业务意义的洞察。
这一过程如同为Data Agent植入了一个资深的汽车工程师大脑。系统首先利用命名实体识别（NER）技术，精准定位文本中的关键实体，识别范围覆盖了客户旗下的全系车型、数千种细分零部件（如360全景、后置摄像头）以及具体的涉事经销商。紧接着，通过依存关系分析与观点提取技术，系统能够将复杂的自然语言转化为结构化的“实体-观点-情感”三元组。
例如，在以往的问卷调查中，一句“上次保养体验不好”通常只能被记录为一条模糊的负面评价，业务部门无法得知具体原因。而如今，Data Agent的智能引擎能够自动关联匹配该用户对应的400通话记录与维修工单，通过语义分析识别出“预约繁琐”、“等待时间长”、“备件缺货”等具体症结，并为每一个细分观点自动打上“负面”标签。
为了实现认知的标准化，DIA协同客户的体验、质量、售后等多个部门，构建了一套多层级的标签体系。系统将提取出的非结构化信息，精准映射到这套标签树中。例如，上述保养问题会被自动分类为“[售后服务]-[服务流程]-[预约体验]”或“[售后服务]-[服务效率]-[维修时长]”等维度标签。通过这种方式，原本杂乱无章的客户吐槽，被转化为了结构化、可量化与可追踪的业务数据指标，为后续的精准决策提供了坚实的算力支撑。此外，针对海量的重复性反馈，系统采用了语义聚类技术，将表达不同但意图相同的观点（如“方向盘重”和“转向费力”）自动归并，极大提升了共性问题的发现效率。
第三阶段：赋能可视化的智能决策中台
依托这一强大的智能引擎，体验部门获得了全新的分析与决策能力。DIA平台为其搭建了“洞察看板”和“旅程看板”两大分析核心，彻底改变了过去依赖Excel报表的低效工作模式，实现了从传统报表到智能决策的质的飞跃。
在“整体满意度旅程看板”中，管理者可以在可视化的界面中直观查看各阶段旅程的NPS变化趋势、情感曲线走向以及关键驱动因子的分布。系统支持极高自由度的“下钻”分析——当管理者发现某区域（如华东区）或某车型（如旗舰轿车）的服务质量指标出现异常下降时，只需一键点击，即可快速定位到导致满意度下滑的主要“问题簇”，例如“维修等待时间过长”。
更进一步，系统支持从宏观指标直接穿透至微观的用户原话。决策者可以即时查看相关的用户原始评论、情绪分布甚至具体的工单详情。这种从宏观趋势到微观原因的快速追踪能力，让体验管理的颗粒度达到了前所未有的精细水平，真正实现了从“发现问题”变为“理解问题”。不仅如此，平台还提供了竞品对标分析功能，通过对比竞品在同一维度的表现，帮助客户精准定位自身的优劣势，从而制定更具针对性的市场竞争策略。
第四阶段：构建跨部门协同的行动闭环
Data Agent的终极目标不是展示数据，而是驱动行动。DIA认为，只有当数据转化为具体的业务动作时，价值才算真正落地。因此，这一洞察体系的核心在于实现了跨部门的深度协同与闭环管理。平台不仅仅是一个看数的屏幕，更是一个分派任务的调度中心。
系统内置了智能化的分单逻辑，能够根据问题聚类后的类别与优先级，将任务自动分发至对应的责任部门，形成“问题-任务-行动-反馈”的闭环管理机制 。例如，售后部门可依据系统输出的服务痛点，优化接待流程与备件库存配置；产品研发部门可针对Data Agent识别出的高频质量投诉（如车机卡顿、异响），进行专项技术攻关与OTA升级；品牌公关部门则能基于系统捕捉到的早期舆情信号，提前介入进行声誉管理，将危机消灭在萌芽状态。
客户之声从过去被动收集的“沉睡数据”，变成了如今推动业务优化的“主动引擎”。平台上线后，该品牌的客户体验管理正式进入了“智能洞察+行动闭环”的新阶段。以往需要人工花费数日进行收集整合的分析报告，如今几分钟即可自动生成；负面反馈的处理时效显著提升，关键问题的重复提及率持续下降。更关键的是，体验部门的角色发生了根本性转变，从传统的“投诉受理中心”转型为企业的“业务赋能中心”，其输出的洞察成果已成为产品改进、服务优化与品牌战略制定的重要依据。
一个典型的应用场景是：当Data Agent系统识别出某款主力车型在特定区域频繁出现“备件供应延迟”的负面评价时，平台不会止步于展示这一数据，而是会自动将这一结果转化为附带详细数据支撑（如涉及门店、缺货零件型号、平均等待时长）的改进任务工单。该工单会被直接推送至供应链管理部门执行，供应链部门据此调整库存调拨策略，并在任务完成后反馈系统。系统随后会自动追踪该区域后续关于“备件”的客户评价变化，以验证改进效果。这种形成了“负面预警—任务分派—效果验证”的完整业务闭环。
这种由数据驱动的主动优化模式，帮助该品牌实现了从“听见客户声音”到“让客户声音产生影响”的质变。在竞争加剧、客户期望不断提升的汽车市场，DIA数皆智能的VoC方法论为品牌提供了一种可持续的体验管理路径——以数据整合为基础、以智能洞察为核心、以业务行动为目标，构建起真正贯穿客户旅程的体验闭环。这不仅是技术的革新，更是客户体验管理从被动响应走向主动优化的战略跃迁。
合作服务效果
项目上线后，Data Agent在提升运营效率与客户体验方面取得了显著成效，用真实的数据证明了数据智能体的商业价值：
1.客户体验指标显著提升。通过对痛点的精准定位与快速改进，企业客户满意度（CSAT）实现了5%的提升，Data Agent帮助品牌更懂用户，从而提供了更贴心的服务。
2.运营效率大幅优化。智能化的预警与自动归因机制取代了传统的人工统计，使得平均问题解决时长大幅缩短了30%，用户的诉求能更快得到响应，极大地缓解了客户的等待焦虑。
3.质量改进形成闭环。得益于对共性问题的深度挖掘与前置预警，关键问题的重复反馈率降低了15%。系统每月自动生成4份高质量的行动报告，其中25%的改进建议被直接采纳转化为具体的产品升级或服务优化措施，真正实现了从“听见声音”到“解决问题”的价值闭环。
关于企业
·数皆智能
DIA数皆智能成立于2015年，孵化自lpsos益普索中国，是一家专注于数字体验营销的科技公司。于2017年成立上海益普索信息技术有限公司，2021年更名为上海数皆智能技术有限公司。
作为国际领先的客户体验和增长运营服务商，DIA数皆智能具备一站式咨询、运营服务和产品解决方案能力，为企业提供KOX社媒营销、CRM用户运营、VoC客户之声、AI智能应用的四大板块业务。DIA聚焦汽车、泛零售、泛金融、B2B等行业的价值落地，帮助企业实现用户洞察落地，将用户体验数据真正应用到业务运营当中，助力企业实现CLV增长。
·某合资汽车企业
该客户是国内领先的合资汽车企业，由全球知名汽车制造商与国内大型汽车集团共同出资建立。公司旗下拥有多款涵盖轿车、SUV的畅销车型，在市场上享有极高的品牌知名度。该企业始终坚持“以消费者为中心”，致力于将全球领先的造车技术与中国本土消费者的需求深度融合，通过持续的技术创新与服务升级，为中国用户提供卓越的出行体验。
★以上由数皆智能投递申报的Agent案例，最终将会角逐由金猿组委会×数据猿×上海大数据联盟联合推出的《2025中国大数据产业年度Data Agent创新应用》榜单/奖项。
该榜单最终将于1月上旬上海举办的“2025第八届金猿大数据产业发展论坛——暨AI Infra & Data Agent趋势论坛”现场首次揭晓榜单，并举行颁奖仪式，欢迎报名莅临现场。
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