客户评价痛点与卖点挖掘

解决的问题

产品团队常面临一个典型困境：客户评价分散在应用商店、电商平台、社交媒体和自有反馈渠道，人工汇总费时费力，且难以从海量文本中提炼真正影响决策的信号。零散评论里既有真实痛点，也有未被满足的需求和竞品的薄弱环节，但缺乏系统方法将其转化为产品改进或市场行动。

工作原理

该技能围绕四个核心能力构建分析流程：

1. 多平台评价聚合：支持从公开页面、CSV 文件或用户粘贴内容中收集评价数据，覆盖指定平台和竞品
2. 情绪与维度分析：按整体和功能维度对评价进行情绪评分，识别正向与负向倾向的具体位置
3. 痛点与卖点挖掘：通过聚类将负面反馈按主题归类，按频率和影响排序；从正面评价中提取有证据支持的营销主张，并标注置信度和使用场景
4. 竞品差异对比：在提供竞品清单时，构建并排比较，呈现各平台评价揭示的竞品弱点与机会点

关键步骤包括：明确分析范围与数据收集方式，执行情绪分析和主题聚类，生成包含痛点优先级、卖点草稿和竞品对比的结构化报告。所有输出均基于用户提供或明确授权的数据，且在分析前会标记信息缺口并确认。

适用边界与注意点

该技能仅处理用户当前提供或明确授权的评价材料。涉及联网检索或外部接口调用时，会先说明访问目标、数据内容和用途，取得明确同意。所有外部写入操作（如发布、支付、同步）需先展示目标和影响并获得确认。交付物不包含凭据、私有数据或未授权个人信息，营销输出仅提供合规方案和草稿，不承诺流量、排名或收益效果。