ReviewSense:将客户评论动态转化为可执行的商业洞察

随着客户反馈在战略增长中愈发重要,从非结构化评论中提炼可执行洞察的能力变得至关重要。传统的 AI 驱动系统在预测用户偏好方面表现出色,但在将客户评论转化为面向业务的规范性推荐方面,相关研究仍十分有限。本文提出了 ReviewSense,一种新颖的规范性决策支持框架,利用先进的大语言模型(LLM)将客户评论转化为有针对性、可执行的商业建议。通过识别客户情感中的关键趋势、反复出现的问题以及具体关切,ReviewSense 超越了基于偏好的系统,为企业提供更深入的洞察,以维持增长并增强客户忠诚度。本工作的新颖之处在于将聚类、LLM 适配与专家驱动的评估整合到一个统一的、面向业务的流水线中。初步的人工评估表明,模型的建议与业务目标高度契合,凸显了其在推动数据驱动决策方面的潜力。该框架为 AI 驱动的情感分析提供了全新视角,展示了其在优化商业战略、最大化客户反馈影响力方面的价值。