用 AI 解讀消費者情緒,從評論裡挖出商機黃金

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InfoAI全球AI新聞精選與解讀|用 AI 解讀顧客心聲,助力品牌即時掌握顧客情緒

在這個產品同質化、競爭白熱化的時代,品牌最常問自己的一個問題是:「我們到底該做什麼樣的產品,消費者才會買單?」這不只是市場部門的煩惱,更是研發、營運、客服等全公司都在尋找的答案。

Yogi,一家專門提供「AI 客戶洞察」服務的新創公司,正試圖用 AI 技術給出答案。這家公司由來自微軟的 NLP(自然語言處理)專家 Gautam Kanumuru 所創辦,主打將消費者對產品的評論、客服紀錄、意見調查等「非結構化文字」,轉換為企業決策可以依據的行動洞察。

這不只是一套數據平台,更是一種顛覆傳統的產品開發模式。

01|為何「客戶洞察」是最被忽視卻最有價值的 AI 應用領域?

當全球目光焦點集中在生成式 AI、聊天機器人或文案自動化時,有一個低調但極具實效性的領域逐漸浮出水面:客戶洞察(Customer Insight)。這是一種透過自然語言處理(NLP)與情緒分析技術,將來自顧客的「非結構化文字」轉譯為可供決策參考的具體建議。

Yogi 就是一家專注於這個利基領域的美國新創公司。他們的核心產品是一套 AI 平台,可以協助品牌快速分析評論、客服紀錄、產品意見調查等文字資料,精準捕捉市場回饋與競爭位置。背後主導這場轉型的是 Yogi 的共同創辦人暨執行長 Gautam Kanumuru,他曾是微軟 Cortana NLP 團隊的產品經理,並入選《富比士》30 Under 30。

他的創業故事,某種程度也折射出一條極具參考價值的 AI 商業路徑:從泛用技術出發,轉向高度垂直與客製化的商業解決方案。

02|從微軟走向創業路:看到企業「聽不懂」顧客的痛點

Gautam 在微軟工作期間,負責的是 Cortana 的語音問答模組。他說,當時 NLP 的技術成熟度已經很高,但實際進入企業應用時,卻發現兩個關鍵問題:

  • 大多數企業無法有效整合消費者的回饋資料。

  • 即使有數據,決策部門也不知道該怎麼「問出問題」來做分析。

這讓他深刻意識到一件事:企業需要的不是一個「AI 小幫手」,而是一個可以深入理解他們產業語境、能夠快速回應具體問題的「垂直化知識型平台」。

於是他與共同創辦人離開職場,投入創業,成立 Yogi,定位為「一個能讓品牌聽懂顧客的 AI」。

03|Yogi 做了什麼?用 NLP 技術解開三個企業最難解的問題

Yogi 的系統其實很簡單,但做得很深:

  1. 資料來源整合:從 Amazon、Walmart、客服系統、NPS 調查等取得大量顧客文字資料。

  2. 情感與主題分類:自建情緒分析模型,區分評論情緒正負向,並細分主題(如:口感、包裝、香味、售後服務)。

  3. 產品層級歸類(SKU-Level Alignment):每條評論會對應到實際商品、時間與區間,讓分析能對應到「什麼時間、哪個 SKU、哪個通路」。

這樣的技術組合讓他們能回答許多「傳統 BI 工具做不到的問題」:

  • 我們新推出的包裝,顧客在什麼時間開始反感?是否與競品相比失分?

  • 在中南部地區,對我們牙膏「味道」的負評比例是否高於其他地區?

  • 顧客覺得我們的洗衣精比起競品「哪一項功能」更受歡迎?

04|Ask Yogi:把查詢變成對話式分析

Yogi 最大的創新亮點,在於他們將平台打造成「互動式的問答介面」——稱為 Ask Yogi。企業內部的 PM、品牌主管、客服經理等都能透過自然語言直接提問。

例如:

「去年第二季,我們在乾燥肌產品線的保濕效果,跟 Aveeno 和 Cetaphil 相比,聲量與情緒分數怎麼樣?」

Yogi 可以在幾秒內給出整合資料圖表、情感指標與競品對照分析,完全跳過過去需要 Data Engineer + Data Analyst 花幾天清洗資料、建報表的流程。

這種「即問即答」的互動模式,不只提升工作效率,更讓資料分析真正落地在非技術部門。

05|企業為何信任 Yogi?不是靠技術,而是靠「幫你回答問題」

Gautam 提到一個關鍵:Yogi 並不是靠行銷包裝打進大企業,而是「直接幫他們解決問題」。

一開始客戶都會很懷疑這平台能不能用,他們就主動提供「免費客製化分析」,例如分析某品牌在北美地區五款主力產品,在去年一整年的客服抱怨趨勢與競品比較。

他們甚至會將分析資料轉為 PPT 給企業提案使用,這種「一起作戰」的方式,讓許多品牌決定進一步導入 Yogi,成為內部決策工具的一環。他們已經與多家知名品牌合作,例如:

  • 消費性食品巨頭 Tyson

  • 口腔護理領導品牌 Colgate

  • 國際保養品品牌 Clarins

這些都是對資料品質與洞察邏輯要求極高的品牌,能打入這些客戶,說明 Yogi 的產品確實在實戰中站得住腳。

06|三大應用場景:Yogi 如何真正影響商業決策?

以下是 Yogi 已在客戶中實際落地的三大應用場景,這些應用不只是 AI demo,而是已經被納入企業的產品開發與策略流程中。

應用一:產品創新(Product Innovation)

品牌可利用評論預測未來市場趨勢,調整開發方向。Gautam 提到,有品牌在開發新包裝或新香味前兩年,就開始持續追蹤消費者對競品的用語變化與情感轉折。

結果在新產品推出時成功對應市場偏好,上市三個月就超過預期銷售。

應用二:品質問題偵測(Quality Tracking)

有客戶在瓶身材質改版後,因為用戶覺得難擠、瓶口卡住,導致情緒分數下滑、客服抱怨激增。Yogi 在第一週就偵測到這個趨勢,及早讓研發部門介入,避免大量退貨與公關危機。

應用三:併購與策略分析(Strategic Evaluation)

一家 FMCG 公司在評估併購一個小型天然洗劑品牌時,透過 Yogi 分析該品牌在北美評論中的關鍵詞分布、情緒表現與地區擴散,判斷品牌力與潛在風險。這類分析成為新一代的「市場盡職調查」。

07|為什麼 Yogi 不用 LLM 模型?

Yogi 的技術團隊刻意避開 LLM(如 GPT-4)路線。Gautam 表示,雖然大型語言模型具備強大語意生成能力,但它們在實際商業應用中存在幾個問題:

  • 無法穩定輸出結構化回應

  • 缺乏可追溯性與可驗證性

  • 對專業詞彙的辨識準確度有限(尤其在特定商品分類如化妝品、食品、藥品)

因此 Yogi 採用的是中型、專用模型,針對品牌需求與語料進行微調,並建立嚴格的資料標註與對齊機制。他們相信:「AI 的精度,來自於資料的完整結構,而不是參數的龐大。」

08|給新創的啟示:不需要很大,但要很準

Yogi 的模式對於創業市場具有三個關鍵啟示:

垂直 AI 應用是落地關鍵

Yogi 沒有做泛用聊天機器人,也沒有「萬能平台」,而是針對「品牌對消費回饋無法有效解讀」這件事,提出高度聚焦的解法,這讓他們能快速取得市場信任。

商業導入應從「回答問題」開始

他們沒有先賣系統,而是先免費幫企業分析一個痛點問題,讓企業主自己看到價值,這對 B2B 服務特別有效。

中小品牌也能善用顧客聲音

Yogi 的流程並不依賴內部工程團隊,也沒有高門檻資料要求。對於沒有 Data Team 的品牌來說,這是一種低門檻高效能的 AI 應用模式,特別適合食品、美妝、家居、3C 等品類。

09|總結觀察:與其「讓 AI 替你決策」,不如「讓 AI 幫你聽懂市場」

Gautam 最後說了一句耐人尋味的話:

「我們不是做預測工具,我們是做理解工具。真正聽懂顧客說什麼,才是策略的第一步。」

這也是 AI 在企業應用上最重要的價值定位:不是取代人,而是協助人類對混亂現實作出更清晰的理解與反應。

對於正走向 AI 化的台灣企業來說,Yogi 的案例正是一種「實用不浮誇」的落地典範。

參考資料:

https://www.unite.ai/gautam-kanumuru-ceo-co-founder-of-yogi-interview-series/

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