一、场景介绍

（熟悉场景的同学可以直接略过本段）

众所周知负责电商运营的小伙伴都会遇到顾客评价留言想要分析确无从下手的情况，一般我们作为运营只能分析到评价的星级，重点关注差的星级的评价内容，

这里面存在的问题：1、是顾客虽然对服务评价不满，但是抱着多一事不如少一事，依旧给了5星好评，但是文字内容已经表达出不满，这类顾客很容易流失；2、顾客评价的内容需要运营人员手工去判断顾客是否真的满意，评价是对发货速度、商品质量、还是服务等方向的满意或不满意

由此，WPS AI有对应的【智能分类】（对顾客评价的内容进行分类）和【情感分析】（对顾客评价的内容进行积极、消极、中性

二、实际操作过程

数据导入

由于目前暂只支持智能表格，不支持本地表格，因此需要将评价数据上传到云文档，再通过智能表格-公式-跨表格引用或者直接将内容复制粘贴到智能表格

情感分析

打开WPS AI，默认是写公式，选择情感分析，并且选择分析字段为顾客评价内容的字段，再点击发送

此时会显示AI正在执行，并且在要分析字段后插入一列，显示结果耐心等待即可

完成后会显示【已经帮你在目标列后插入一列 AI 的分析结果】

智能分类

打开WPS AI，默认是写公式，选择智能分类，并且选择分析字段为顾客评价内容的字段，再点击发送

此时会显示需要描述的分类类别，这里需要大家结合具体的业务实际场景进行分类，常见的有质量、价格、服务、配送、口味等

确认完毕后点击执行分类

此时会显示AI正在执行，并且在要分析字段后插入一列，显示结果耐心等待即可

完成后会显示【已经帮你在目标列后插入一列 AI 的分析结果】

完成后效果

需要注意的是部分评价可能无法识别出结果，需要手工填充，另外判断的结果可能有偏差，准确率还需要提升（敏感内容进行了打码）

数据分析

此时建议大家可以使用数据透视表，对评价内容进行分析，还可以匹配仓库、店铺等进行更加细致的透视

三、总结

对顾客的情感分析虽然有很多的工具，但目前WPS AI确实是最方便，门槛最低的工具，适合运营人员自行分析

缺点：识别速度需要提升、识别精度需要提升，考虑到WPS AI目前尚处于内测阶段，相信会不断进行完善。