voice-of-customer-synthesizer

用途：将分散在多个渠道的客户反馈整合成单一事实来源，聚合并按主题聚类，生成产品、市场和客户成功团队可执行的报告。适合反馈分散、无人整理、创始团队需要快速了解客户声音的场景。\n\n主要能力：接受支持工单、NPS/CSAT 问卷、Slack 消息、G2/Capterra 评价、通话转录、流失问卷、功能请求、社交提及、邮件及应用内反馈等输入。将反馈标准化为 SOURCE | DATE | CUSTOMER | SEGMENT | FEEDBACK_TEXT | SENTIMENT | CATEGORY，情绪分为 Positive、Neutral、Negative、Critical。对外部评价可调用 review-scraper 抓取，社交聆听可选 twitter-scraper、reddit-scraper。\n\n主要流程：Phase 1 收集与标准化；Phase 2 主题聚类，按频率和严重度排序，生成主题卡（频率、情绪、趋势、代表性引语、受影响客群、根因假设、影响）；Phase 3 分析情绪分布、来源对比、客群分析、趋势检测；Phase 4 给出产品、CS、市场团队的优先级建议；Phase 5 输出完整 VoC 报告。\n\n使用方式：提供所有可获得的反馈来源，并配置时间段、产品名、报告受众和关注主题。触发短语包括“What are customers saying?”、“Build a VoC report”、“Synthesize our customer feedback”等。报告可保存至 clients/<client-name>/customer-success/voc/voc-report-[YYYY-MM-DD].md。\n\n成本与调度：评价抓取约 $0.50-1.00，网络搜索免费，分析与综合由 LLM 完成，总成本免费至 $1。可每月或每季度运行，示例命令：0 8 1 */3 * python3 run_skill.py voice-of-customer-synthesizer --client <client-name>。\n\n限制：资料未提供具体平台兼容性、数据隐私处理方式、语言支持范围、报告最大数据量及准确率保证。所有分析基于所提供的输入数据，外部抓取依赖可选工具。