新品上市后,如何用OpenClaw自动提取用户反馈、收集用户建议?
功能说明:通过OpenClaw接入企业微信,在发布会结束后自动抓取B站相关视频和评论数据,2小时内输出用户第一反应情感分布、定价接受度、与发布前预期的落差点、最高赞评论精选,直接推送到企业微信。
发布会结束的前两个小时是舆情最真实的窗口。
用户的第一反应还没有被大量营销内容稀释,这时候B站的评论区才是最真实的消费者声音。等到第二天早上再做舆情分析,热点已经过了,最有价值的第一手评论淹没在后续内容里。
只要你接了OpenClaw之后,发布会结束,龙虾就可以帮你立刻开始工作。
发布会结束的前两个小时是舆情最真实的窗口。
用户的第一反应还没有被大量营销内容稀释,这时候B站的评论区才是最真实的消费者声音。等到第二天早上再做舆情分析,热点已经过了,最有价值的第一手评论淹没在后续内容里。
只要你接了OpenClaw之后,发布会结束,龙虾就可以帮你立刻开始工作。
第一步:发布会结束,立刻拿到结构化舆情速报
发布会结束后给龙虾一条指令:
「[品牌]发布会刚结束,帮我抓取B站今日所有相关视频的评论,分析用户第一反应:整体情感是正面还是负面、对定价的接受度如何、和发布前预期相比有哪些落差、把点赞数最高的10条评论原文发给我」
龙虾输出结构化舆情速报,包含四个维度:
· 情感分布:正面/中性/负面评论占比估算
· 定价讨论:用户对价格的主要反应,典型评论摘录
· 预期落差:哪些功能被吐槽「不如预期」,哪些超出预期
· 最高赞评论精选:代表性用户评论原文,直接反映主流声音
「[品牌]发布会刚结束,帮我抓取B站今日所有相关视频的评论,分析用户第一反应:整体情感是正面还是负面、对定价的接受度如何、和发布前预期相比有哪些落差、把点赞数最高的10条评论原文发给我」
龙虾输出结构化舆情速报,包含四个维度:
· 情感分布:正面/中性/负面评论占比估算
· 定价讨论:用户对价格的主要反应,典型评论摘录
· 预期落差:哪些功能被吐槽「不如预期」,哪些超出预期
· 最高赞评论精选:代表性用户评论原文,直接反映主流声音
第二步:基于速报继续深挖,找到真正值得关注的信号
速报是第一层,真正有价值的是速报背后的用户洞察。拿到速报之后可以继续追问:
「用户吐槽最多的是哪个功能点,把相关评论整理出来,看看他们的具体诉求是什么」
「对比一下B站评论和发布会前的预热讨论,用户的期待和实际反应差在哪里」
「这次用户对定价的接受度明显偏低,帮我找出评论里提到最多的价格对比对象是谁」
「用户吐槽最多的是哪个功能点,把相关评论整理出来,看看他们的具体诉求是什么」
「对比一下B站评论和发布会前的预热讨论,用户的期待和实际反应差在哪里」
「这次用户对定价的接受度明显偏低,帮我找出评论里提到最多的价格对比对象是谁」
第三步:存档沉淀,历次发布会数据横向对比
每次发布会的舆情速报同时写入企业微信智能表格,字段包括:发布会名称、日期、整体情感倾向、定价接受度、核心争议点、最高赞评论摘录。
完整简报存入企业微信文档:
「把这份舆情速报整理成一页简报,存到企微文档《发布会舆情存档》里」
历次发布会的用户反应数据全部留存,下次发布会前直接调取历史数据做参考,趋势变化一目了然。
完整简报存入企业微信文档:
「把这份舆情速报整理成一页简报,存到企微文档《发布会舆情存档》里」
历次发布会的用户反应数据全部留存,下次发布会前直接调取历史数据做参考,趋势变化一目了然。
常见问题
Q:发布会结束后多快可以拿到舆情速报?
发布会结束后立即给龙虾下达指令,通常30分钟到1小时内可以输出初版速报。建议在发布会结束1-2小时后再做一次完整版抓取,这时候评论样本量更大,分析结果更准确。
Q:龙虾分析的情感分布准确吗?
龙虾基于抓取到的公开评论内容进行语义分析,B站评论区用户表达通常比较直接,适合快速判断主流情绪。建议将速报结果作为决策参考,结合人工抽样核查核心结论。
发布会结束后立即给龙虾下达指令,通常30分钟到1小时内可以输出初版速报。建议在发布会结束1-2小时后再做一次完整版抓取,这时候评论样本量更大,分析结果更准确。
Q:龙虾分析的情感分布准确吗?
龙虾基于抓取到的公开评论内容进行语义分析,B站评论区用户表达通常比较直接,适合快速判断主流情绪。建议将速报结果作为决策参考,结合人工抽样核查核心结论。