在数字经济与社交生态深度融合的今天，消费者的态度散落在不同渠道。2024年，实物商品的网上零售额仅占零售总额的26.8%，但主流社媒平台渗透率已经达到85.7%，成为消费者心智争夺的主战场。

这种「交易场景」与「决策场景」的错位正在改写消费者洞察的分析思路——消费者在电商平台留下默认五星好评，却在抖音的测评视频、小红书的吐槽帖、B站的弹幕里，分享着真实的购买动机、使用痛点和情感共鸣，海量UGC内容在推荐算法的持续培育下，影响着更多消费者。

基于此，Flywheel飞未推出全新AI赋能的VOC（Voice of Consumer）解决方案，不仅覆盖电商评论和社媒声量，更有AI助力，精准识别内容有效性，理解更丰富的情感表达，覆盖海外市场。

01 小语种识别

在当今全球化商业浪潮中，多数品牌将全球化布局作为核心战略，如何迅速而精准地洞察当地消费者的真切心声，成为了品牌国际化道路中的一大严峻挑战。

Flywheel飞未凭借全新的AI大模型，构建起一套统一的语义理解架构，实现智能翻译功能，轻松突破语言障碍。该模型能够深入细分话题，精准识别语义背后的情感，并针对当地语言进行情感理解打分，确保品牌对消费者情绪的把握细腻入微。

无论是聚焦东南亚的多元文化，还是开拓中东、拉美等新兴市场，Flywheel飞未都能助力品牌突破当地文化壁垒，开发出更具针对性的本土化策略。

这不仅有助于品牌在不同文化背景下精准定位市场，更能增强品牌与当地消费者之间的情感纽带，为品牌的全球化发展注入强劲动力，脱颖而出。

02 内容联动

数据显示，小红书单月产生5.6万篇商业笔记，而消费者自发的分享吐槽更是不计其数。这些笔记吸引了大量目标人群，篇均41条的评论中，沉淀着消费者最真实的犹豫、追问与使用反馈，却因分散性、非结构化特征，长期以来未能得到有效利用。

Flywheel飞未的全新VOC解决方案具备智能关联帖子正文与评论的能力，能精准识别消费者讨论的话题和产品，从中拆解出真实需求与负面预警，为品牌后续运营提供有力依据。

该方案将散落在评论区的消费者声音聚集并加以分析，为品牌构建更丰富的数据库，确保任何消费者反馈都不会被遗漏，进而为多个部门赋能。

在研发端，通过“精华搓泥”等评论区高频痛点定位产品优化方向；在营销端，依据“正文种草力-评论区信任度”的关联分析优化KOL投放矩阵；在公关端，赶在负面体验发酵成公开舆情前进行干预，让每一条“姐妹听劝”的忠告都转化为品牌护城河的加固材料。

03 情感评估

传统NLP语义分析往往依赖人工维护的静态知识图谱，这不仅耗时耗力，还难以全面覆盖当下流行的热梗和抽象表达，仅能进行简单的正负面情绪区分，已然难以满足精细化运营的需求。

Flywheel飞未的全新AI大模型，凭借其智能拓展知识图谱的能力，为品牌提供更细分的话题维度和表达方式，大幅节约75%以上的人天。同时，该模型还构建了连续的情绪光谱分析体系，不仅能精准区分“吐槽”与“玩梗”的本质差异，还能巧妙量化“强烈推荐”与“勉强认可”之间的情感梯度差异，从而深入评估复杂多样且细腻的情绪。

通过细腻的情感评估，品牌可以清晰地看到消费者的情感倾向和情绪起伏，从而快速定位亟需解决的运营问题和产品缺点，优化种草内容的方向和策略，为品牌口碑的维护和提升奠定基础。

04 精准降噪

当消费者用“这功能我服了”调侃产品缺陷，水军伪装真实用户刷屏推荐，甚至用表情包替代文字表达情绪时，传统关键词筛查机制已难以应对。

面对海量的图文、音频、视频、弹幕等非结构化数据，Flywheel飞未的AI大模型，不仅能结合上下文语境，识别出内容的真实含义，更能读懂博大精深的语言艺术，高效识别饭圈安利、水军软文、阴阳文学，过滤与项目无关的无效内容，分离出真实的消费者声音。

Flywheel飞未的AI大模型不仅能快速识别内容，更能深度洞察消费者的真实需求，精准划定项目范围，只保留与品牌紧密相关的核心信息，为品牌后续的市场策略规划、产品研发优化等决策提供了坚实可靠的数据支撑。

05 AI赋能业务全线升级

面对电商评论、社媒帖子等多源非结构化数据，品牌往往陷入“数据富矿，信息贫瘠”的瓶颈。Flywheel飞未AI商业化应用中台凭借其卓越的语义解析技术，为品牌开启高效、精准、创新、定制化的服务体验新篇章。

在AI浪潮的推动下，Flywheel飞未已将AI技术深度融入所有业务线，全方位赋能商业决策。点击此处联系Flywheel飞未，让最前沿的AI科技为您的生意保驾护航。