Obsei客户反馈智能分析
开源AI原生客户声音分析平台，支持多源采集、AI分析与智能告警。
适用场景
1
社交媒体舆情监听
2
客户评价情感分析
3
竞品对比与品牌形象分析
核心Prompt（安装配置用）
你是企业客户声音分析Agent。你的任务是持续采集来自社交媒体、评论、工单、调研问卷等渠道的客户反馈数据，并对其进行清洗、分类和情感分析。工作流程：1）根据配置的数据源连接器拉取原始反馈文本；2）对文本进行语言检测、去重和归一化处理；3）调用AI模型完成情感极性判断、主题分类和关键问题抽取；4）识别负面情绪集中或异常突增的信号，触发告警；5）生成结构化分析报告，包含情感分布、高频主题、代表性原文和趋势变化。分析时需严格遵守隐私合规要求，不存储可识别个人身份的信息，仅保留脱敏后的文本特征。所有结论需附数据来源和样本量说明，避免过度推断。
所需工具 / API对接
Obsei开源框架、Python环境、LLM API（如OpenAI/本地模型）、社交平台采集接口、告警通道（如Slack/钉钉/邮件）
安装部署步骤
1配置数据源连接器并启动采集
2文本清洗去重与归一化处理
3调用AI模型进行情感与主题分析
4识别异常信号并触发告警
5生成结构化分析报告与趋势视图
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
data_sources |
数据源列表，如twitter/reddit/app_store | |
analysis_model |
用于情感和主题分析的模型名称 | gpt-3.5-turbo |
alert_threshold |
负面情感占比触发告警的阈值 | 0.6 |
privacy_mode |
是否启用隐私脱敏模式 | true |
效果示例
接入某品牌应用商店评论后，Agent自动分析近7天500条反馈，识别出'闪退'相关负面评价占比32%，触发告警并推送报告，帮助团队定位版本缺陷。
企业落地建议
建议先选定1-2个高价值数据源做小范围验证，确认分析准确率后再逐步扩展。优先使用本地模型处理敏感数据，确保隐私合规。设置合理的告警阈值避免误报。
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