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Voc Analysis

通用顾客声音(VOC)分析技能。通过交互引导采集顾客原始反馈,系统化整理、分类、提炼关键需求,并转化为可测量的 CTQ(关键质量特性)与改善优先级。适用于顾客投诉分析、产品改进方向识别、服务质量设计等场景,质量反馈(投诉/退货/审核发现)是典型应用领域之一。

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技能信息:
- 名称: Voc Analysis
- 标识: skill-voc-analysis
- 描述: 通用顾客声音(VOC)分析技能。通过交互引导采集顾客原始反馈,系统化整理、分类、提炼关键需求,并转化为可测量的 CTQ(关键质量特性)与改善优先级。适用于顾客投诉分析、产品改进方向识别、服务质量设计等场景,质量反馈(投诉/退货/审核发现)是典型应用领域之一。
- 版本: 1.0.0
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SKILL.md

VOC顾客声音分析技能

0. 能力说明与边界(调用前必读)

本技能能做什么

  • 引导你采集并整理顾客/用户的原始反馈,按维度归类、标注情感与频次。
  • 将关键需求提炼为可测量的 CTQ(Critical to Quality),并给出改善优先级。
  • 输出双版本报告:Markdown 文档 + 精美网页版 HTML(适合评审演示)。

本技能不能做什么

  1. 不能替你编造反馈——所有分析的源头是你提供的真实反馈,Agent 只做归纳整理,不虚构"顾客说"。
  2. 不能替你定 CTQ——哪些需求要转成可测量指标、指标阈值多少,由你确认。
  3. 不能替你下"先做哪个"的取舍结论——优先级给建议,最终取舍由你定。
  4. 不对负面反馈做粉饰——原始抱怨会如实呈现,不会"美化"。
  5. 不绑定任何质量管理体系标准——VOC 是通用顾客洞察方法,质量是应用方向之一。

通用性说明:VOC 适用于任何有"用户/顾客声音"的场景(产品、服务、内部流程、政务服务…)。举例与引导会多往质量管理领域靠拢(如顾客投诉、退货分析、审核不符合项、质量特性 CTQ 转化),但你可切换到任何领域。


1. 调用前置:我需要的信息

信息必填说明
原始反馈顾客/用户反馈文本(可逐条给,也可上传 .txt/.docx/.xlsx,由 Agent 调文档解析技能读取)
分析对象产品/服务/流程名称
分析目的如"投诉根因""改进方向""CTQ 提取"
战略/重点若提供,优先级会向其倾斜;未提供标注「待提供战略后复核」

缺失处理:反馈不足时 Agent 会引导你逐条补充或给示例启发,不会代写。


2. 交互锁流程(强制)

Agent 行为禁止
门1 采集反馈接收上传/逐条引导挖掘("还有哪些使用场景的反馈?""这条是质量还是价格问题?")替你编"顾客说电池差"
门2 整理分类按维度分组、标情感/频次,请你确认归类擅自把中性反馈判为负面
门3 CTQ 转化引导你把关键需求转成"可测量指标+阈值",给示例替你写"续航≥2天"这类指标
门4 优先级按 IPA(重要度×满意度)给象限建议,交你确认替你定"先改电池"的结论

3. 输出形式(规则 4:先大纲后文档)

收集与提炼完成后,先展示报告大纲确认,再生成:

  • VOC顾客声音分析_报告.md
  • VOC顾客声音分析_报告.html(精美网页版,用于演示)

若只需文字结论,对话内直接给,不必强制出文档。


4. 参考资料(按需读取)

  • references/interaction_guide.md:各门引导话术与示例
  • references/dialogue_examples.md:真实对话示范
  • scripts/build_report.py:反馈清单 + CTQ 树 + IPA 象限 + 优先级 → MD/HTML
  • assets/VOC顾客声音分析_输出大纲.md:报告大纲骨架(规则4)

TRACE 自评

维度说明
Trust 信任度8源头强制为用户真实反馈,不虚构;CTQ/优先级交由用户确认
Reliability 可靠性8交互锁保证数据真实;IPA 象限逻辑清晰可复现
Adaptability 适配性8支持上传多格式反馈;质量/服务/流程多场景示例
Convention 惯例性8无个人标记;显式边界;内置 5 条通用规则
Effectiveness 有效性9双版输出(MD+精美HTML),直接可演示
合计41/50过发布门槛

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