放棄支付、申請退款、購后差評……消費者在電商平臺的每一項操作背后，其實都有原因。

而這些原因，往往深藏于消費者與商家客服溝通的十幾條甚至幾十條對話之中。

在杭州語憶科技有限公司 CTO 魏志成看來，消費者與商家客服的溝通內容，其實是品牌商的一項重要數據資產，“一個愿意跟你溝通的消費者，一定是帶著某種強烈需求來的，充分洞察這項需求并完成大項歸類，可以反哺包括生產、營銷，以及售前、售后服務等多個商品鏈路環節?！?/p>

早在 2016 年 9 月，杭州語憶科技有限公司（以下簡稱“語憶科技”）就聚焦于電商行業為超 3000 家頭部品牌商家提供針對企業銷售與客服崗位的數字化全流程解決方案，服務內容包括但不限于通過自研「客戶之聲」平臺，幫助企業識別多平臺客服場景下的對話語義，提煉核心信息完成自動化歸因和標簽設定，同時還能設置并統計客服響應速度、客訴解決完成率等多項指標數據，進行可視化展現并支持在授權條件下的即時調用。

魏志成介紹，「客戶之聲」平臺其實有過一次大的升級，“第一版本核心解決的是企業在客服場景下的通用問題，關注到的指標相對標準化，但隨著企業業務的發展以及對消費市場的進一步探索，客服場景下的個性化數據洞察需求越來越多，這也倒逼著我們平臺進行升級。”

升級后的「客戶之聲」平臺能夠支持企業用戶依據自身業務特征，以“拖拉拽”形式完成數據看板搭建，即便是缺少數據技術能力的一線運營崗位員工，也能輕松完成所需要的數據看板搭建并借助平臺自帶的工具完成數據分析；而在語義識別方面，也引入了包括火山引擎豆包等在內的國內主流大模型，進一步提升平臺語義識別能力。

此外，在平臺升級過程中，語憶科技還引入了火山引擎數據飛輪模式，通過火山引擎云原生數據倉庫 ByteHouse 和火山引擎云原生開源大數據平臺 E-MapReduce，持續加強數據處理能力。

“現在雙 11 期間，「客戶之聲」平臺日均處理的對話量級在超千萬通，”魏志成解釋道，“數據的穩定性和實時性，既是企業對我們平臺的基礎要求，也是核心要求。”

這兩項要求，正是 ByteHouse 的強項。

ByteHouse 在 ClickHouse 的基礎上進行重構和優化，在架構上遵循了新一代云原生理念，可支持容器化、存儲計算分離、多租戶管理和讀寫分離等功能；同時支撐實時數據分析和海量數據離線分析，尤其對高吞吐、高并發、復雜查詢等多種實時數據分析場景進行優化，能為企業帶來極速分析體驗。

目前，基于 ByteHouse 的應用，「客戶之聲」平臺的數據反饋基本能夠控制在 2-3 秒，可以保障客戶的日常訴求。

但同時，魏志成也表示，語憶科技成立第 8 年，在各個行業都積累了豐富的實踐經驗并沉淀出成熟解決方案，但企業客戶的需求不斷變化，大模型技術不斷發展，這都對「客戶之聲」平臺提出了更高要求，“比如我們正在探索的，對話數據與結果數據綁定，這就需要持續提升客服對話場景中的歸因挖掘能力，幫助品牌商去判斷為什么消費者會出現放棄支付、申請退款、購后差評等操作。”

這也體現在對 ByteHouse 的更高要求上，“下一階段，我們也會和 ByteHouse 探索在大型數據分析的場景上，如何去更進一步地縮短所需時間，把秒級響應做到極致?！蔽褐境裳a充道。