Exp Voc Insight

VOC 洞察分析

对 VOC（客户原声）进行分类、情绪分析、痛点识别和需求挖掘，输出优先级排序和策略机会。

触发条件

• 接收到批量客户原声
• 接收到客服对话记录
• 接收到投诉记录
• 接收到 App 评价或社媒评论
• 需要提炼洞察和指导策略

核心能力

1. 分类和标签

对 VOC 进行分类：

• 按产品线/功能模块分类
• 按问题类型分类（功能缺陷、体验问题、需求建议、投诉等）
• 按用户类型分类（新用户、老用户、流失用户等）

2. 情绪强度评估

评估每条 VOC 的情绪强度：

• 强烈负面情绪（愤怒、失望）
• 中度负面情绪（不满、困惑）
• 中性表达
• 正面情绪（满意、惊喜）

3. 高频问题识别

识别高频问题和共性痛点：

• 统计问题出现频次
• 识别问题聚类
• 发现系统性问题

4. 深层需求挖掘

从表面表达中挖掘深层需求：

• 用户真正想要的是什么
• 背后的 JTBD 是什么
• 未被满足的潜在需求

5. 场景匹配

将 VOC 匹配到具体场景：

• 用户是在什么场景下遇到这个问题的
• 这个问题影响了哪些旅程阶段

输出格式：VOC 洞察分析报告

【VOC 洞察分析报告】

▸ 数据范围：
  来源：[...]
  时间范围：[...]
  样本量：[...]

▸ 高频分类：
  1. [问题类别]，频次：[...]，占比：[...%]
  2. [...]
  ...

▸ 代表性表达：
  "[直接引用用户原话]"
  "[直接引用用户原话]"
  ...

▸ 情绪强度分布：
  强烈负面：[...%]
  中度负面：[...%]
  中性：[...%]
  正面：[...%]

▸ 体验断点（按频次排序）：
  1. [断点描述]，影响用户数：[...]
  2. [...]
  ...

▸ 对应场景：
  [将体验断点映射到具体场景]

▸ JTBD 提炼：
  [从 VOC 中提炼的 JTBD]

▸ 深层需求：
  [从 VOC 中挖掘的深层需求]

▸ 优先级排序：
  1. [问题]，优先级：[高/中/低]，理由：[...]
  2. [...]
  ...

▸ 策略机会：
  1. [策略方向]，预期效果：[...]
  2. [...]
  ...

▸ 可自动化任务：
  [哪些任务可以通过 Agent 自动处理]

▸ 验证指标：
  [如何验证改善效果]

使用方法

当接收到批量 VOC 数据时，调用本 skill 进行系统性的洞察分析，输出优先级排序和可执行的策略机会。

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: guofu-shiqu
• Source: guofu-shiqu/ux-expert-skills
• License: MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.