目录
1、电商评价处理的现状与挑战
在当今电商生态中，用户评价已成为影响购买决策的关键因素。然而，传统的评价处理方式却面临着诸多挑战。
核心痛点
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效率瓶颈：运营团队需要人工登录后台逐条查阅评价，处理万条评价可能需要长达3天的时间，这严重滞后于市场响应需求。
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分类粗糙：传统的评价方式仅能简单区分好评和差评，无法精准识别质量问题、物流问题等具体投诉类型，导致问题难以得到针对性的解决。
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响应延迟：从评价产生到责任人接收，平均需要24小时以上，无法实时触达责任人，往往错过了最佳处理时机，影响了用户体验。
2、智能分析系统的技术突破
为了应对这些挑战，基于大语言模型（LLM）的智能分析系统应运而生，为电商评价处理带来了革命性的解决方案。
2.1、核心技术架构
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语义理解引擎：该引擎能够准确识别评价中的情感倾向，准确率高达90%以上，为评价的精准分类提供了有力支持。
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多级分类体系：负面评价被细分至质量问题、物流问题、服务问题等具体类型，使得问题能够得到更加针对性的处理。
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实时通知机制：通过钉钉/飞书/企业微信等即时通讯工具，系统能够在5分钟内将评价信息触达责任部门，确保问题得到及时处理。
2.2、典型处理流程
用户评价 → AI情感分析 → 分类处理 → 定向通知 → 数据沉淀
↑ ↑
(正/负面判断) (质量问题/物流问题/服务问题/其他)这一流程的高效性和准确性，为电商运营带来了前所未有的便利。
2.3、AI技术带来的变革
现在我们有了更聪明的解决方案——基于大语言模型(LLM)的智能分析系统：
1. 自动识别评价性质
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好评 → 自动生成鼓励消息
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差评 → 自动细分问题类型（质量/物流/服务等）
2. 实时通知机制
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好评自动发送至营销群（提升团队士气）
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差评按分类直达责任部门（加速问题解决）
3. 效率飞跃
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处理时间从天级缩短到秒级
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准确率高达90%以上
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节省80%人工审核成本
3、智能分析系统如何工作？（通俗版）
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用户发表评价 → 系统自动抓取(API实时推送给用户评价智能分析系统)
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AI大脑分析：
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这是好评还是差评？
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如果是差评，具体是什么问题？
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智能分发：
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好消息发"夸夸群"
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坏消息发对应"解决群"
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全程自动化：不需要人工干预
4、智能分类系统效果示例
4.1、负面评价处理示例
4.1.1. 质量问题处理
用户评价： "刚买的电饭煲按键失灵，煮饭中途自动断电，质量太差了！"
系统处理：
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自动分类：产品质量问题（功能缺陷）
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通知内容：
【紧急质检通知】 订单号：ORD20250725123 产品：XX牌智能电饭煲（SKU：EF-2057） 问题类型：功能缺陷 用户原话："刚买的电饭煲按键失灵...质量太差！" 建议动作： 1. 联系用户安排退换货 2. 检查同批次产品库存 3. 提交质量异常报告
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接收部门：质检部+售后部（双通道通知）
4.1.2. 物流问题处理
用户评价： "快递包装全破了！里面的玻璃杯碎了两只，配送员还拒绝验货"
系统处理：
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自动分类：物流问题（包装破损+服务态度）
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通知内容：
【物流异常警报】 订单号：ORD20250726088 承运商：YT快递（运单号：YT784556221） 问题类型：包装破损+拒验货 用户原话："快递包装全破...拒绝验货" 紧急程度：★★★★☆ 处理指引： 1. 2小时内联系用户赔偿 2. 核查配送员服务记录 3. 启动物流商索赔流程
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接收部门：物流部+客服督导组
4.1.3. 服务问题处理
用户评价： "客服反复推诿不解决问题，三次承诺回电均未履行！"
系统处理：
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自动分类：服务问题（承诺未兑现）
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通知内容：
【服务违规预警】 工单号：SR20250727035 涉及客服：工号CS208（李XX） 问题类型：承诺未履行 用户原话："三次承诺回电均未履行" 升级要求： 1. 主管立即介入处理 2. 核查通话录音 3. 制定服务改进方案 补偿建议：赠送100元优惠券
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接收部门：客服管理部+监察部
4.1.4. 其他问题处理
用户评价： "商品详情页标注'买一赠三'，实际只收到赠品两件，联系客服说活动已结束但页面未更新，这不是虚假宣传吗？"
系统处理：
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自动分类：其他问题（信息不一致）
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通知内容：
工单号：OT20250727089
问题类型：信息不一致（三级风险）
关键证据：
• 用户截图（详情页承诺）
• 物流记录（实际赠品数）
• 客服对话记录
处置流程：
1. 运营部：1小时内下架问题页面（强制）
2. 法务部：评估宣传合规性（24h内反馈）
3. 客服部：执行补偿方案（见下文）
补偿标准：
• 补发缺失赠品（升级顺丰快递）
• 赔偿50元信息误差券（满100可用）
• 页面更新后定向通知用户 -
接收部门：运营管理中心+客服督导组
4.2、正面评价处理示例
4.2.1. 普通好评
用户评价： "宝宝很喜欢这个玩具，做工精细没有毛刺，会推荐给其他妈妈"
系统处理：
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自动分类：产品质量好评
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通知内容：
【优质评价播报】❤️ 产品：婴幼儿积木（SKU：TOY-8812） 用户标签：母婴类高价值客户 精选评价："做工精细没有毛刺..." 运营建议： 1. 申请置顶展示 2. 加入详情页买家秀 3. 邀请用户参与测评
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接收部门：营销部+产品运营组
4.2.2. 带图好评
用户评价： [图片]+"实物比宣传图还漂亮！客服小美耐心推荐了尺码，非常合身"
系统处理：
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自动分类：综合好评（产品+服务）
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通知内容：
【金牌评价捕获】🏅 订单号：ORD20250724056 亮点标签：#实物优于宣传 #客服专业 可视化素材：用户实拍图3张 数据价值： • 可作主图替代素材 • 客服KPI加分项 • 服装类目TOP10候选 立即操作： 1. 标记为"精选评价" 2. 同步设计部取材
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接收部门：视觉设计部+客服培训部
接下来演示如何基于大语言模型(LLM)构建自动化评价分析系统，实现用户评价的智能分类与定向分发，将传统人工处理周期从多天缩短至实时处理，显著提升运营效率。
5、用户评价智能分析系统需求梳理
5.1、系统概述
本系统利用Dify平台的工作流功能，结合大语言模型(LLM)构建了一套完整的商城用户评价智能处理系统。该系统能够自动识别评价情感倾向，进行细分类别判定，并通过钉钉机器人实现实时通知，大幅提升了传统人工处理评价的效率。
5.2、核心功能需求
a、评价智能分类模块
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情感分析：采用LLM实现评价正负面自动判定，准确率需达92%以上
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负面评价细分：
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质量问题（产品缺陷/功能问题）
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物流问题（配送延迟/包装破损）
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服务问题（客服响应/售后处理）
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其他问题
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正面评价
b、自动化分发系统
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正面评价处理：
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自动生成可视化报告卡片（含关键词、情感分布饼图）
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通过钉钉机器人推送至营销群（支持@相关人员）
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负面评价处理：
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按分类标签自动生成结构化报告
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通过钉钉机器人同步至对应责任部门
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紧急问题自动触发工单系统
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5.3、Python代码演示通过钉钉机器人推送消息至营销群
正负面评价处理结果将通过钉钉机器人实时推送至营销群，以下将演示如何通过钉钉机器人将消息推送至营销群。
a、创建钉钉机器人
1、创建群聊（必要条件）
需至少3人组建钉钉群，群主权限才能添加机器人
2、添加自定义机器人
进入目标群 → 右上角「群设置」→「机器人」→「添加机器人」→ 选择「自定义机器人」类型，命名机器人（如“监控助手”）
3、关键安全配置（必选其一）
加签验证：复制自动生成的密钥（后续配置需使用）
自定义关键词：设定关键词（如“告警”、“通知”或“:”），消息中需包含该词才能发送
IP白名单：限定服务器IP地址（企业场景推荐）
4、获取Webhook地址
创建成功后，复制唯一的机器人Webhook链接（用于API消息推送）
b、推送消息至钉钉营销群
vim send_dingtalk.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import json
# 钉钉的Webhook地址
WEBHOOK_URL = 'https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=4d6c6d07e67ea71456004ltp06e49c731d974903ce97ffdc0b0f0233dc62670c652'
#要发送的消息内容
data = {
"msgtype": "text",
"text": {
"content": u"通知：请注意，你的产品收到了来⾃客户的负面评价-物流慢"
}
}
headers = {
'Content-Type': 'application/json'
}
response = requests.post(WEBHOOK_URL, headers=headers, data=json.dumps(data))
print(response.text)
if response.status_code == 200:
print('消息发送成功。')
else:
print('消息发送失败。')执行python程序：python test.py
注意：添加钉钉的Webhook地址要求安全设置，本例设置自定义关键字为通知，消息内容要包含“通知”才能推送成功。
6、基于Dify工作流构建用户评价智能分析系统
工作流构建用户评价智能分析系统最终效果如下：
6.1、创建空白应用
6.2、开始节点
在本节点，⽤户需要输⼊订单号、产品名称、用户评价，每个⼯作流都必须有⼀个开始节点。
6.3、问题分类器--正负面问题分类器
问题分类器是一种基于大型语言模型（LLM）的智能组件，它通过语义分析处理用户输入文本（如评论内容），推理出与预设分类标签相匹配的结果，实现意图识别和路由决策。该分类器首先评估输入的整体情感倾向（正面评价或负面评价），然后根据预设规则进一步细分处理分支：正面评价路由至质量好或性价比高两类子分类器；负面评价则细分为质量问题、物流问题、服务问题或其他问题等子分类器，以支持精细化工作流管理。
在具体工作流程中：
-
输入处理阶段：分类器将开始节点（如review字段）的文本内容输入LLM（例如qwen或deepseek架构），利用模型的自然语言理解能力解析语义特征，提取意图和关键实体，确保分类结果与预设标签一致。
-
分类决策阶段：LLM输出初步分类（如正面或负面情感），系统基于此动态路由至次级处理器；正面分支聚焦产品或服务优势（如质量好、性价比高），负面分支覆盖常见问题域（如质量、物流、服务等），通过分支协同机制提升处理效率。
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输出整合阶段：分类结果触发下游工作流节点（如正面或负面处理器），结合变量聚合机制汇总多路输出，最终生成结构化的响应模板，确保系统可扩展性和准确性。
评价问题分类器
-
一级分类（情感分析）：
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正面评价：对功能/体验的认可（如“音质出色”“性价比高”）
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负面评价：对质量/服务的不满（如“屏幕破损”“客服推诿”）
-
-
二级分类：
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正面分支：质量好、性价比高、其他
-
负面分支：质量问题、物流问题、服务问题、其他问题
-
用户评价分为正面评价和负面评价；
正面评价：用户通过显性或隐性的表达方式，对产品/服务的核心价值（如功能、体验、结果）表示认可或赞赏的评价。
负面评价：用户对产品/服务的某项核心要素（如质量、交付、服务）表达不满、批评或功能缺陷的反馈，隐含改进诉求或损失声明。
正负面问题分类器继续细分为正面评价分类器和负面评价分类器。
6.4、正面评价分类器
正面评价分类器细分为质量好、性价比高或其他。
6.5、负面评价分类器
负面评价分类器细分为质量问题、物流问题、服务问题、其他问题等。
6.6、代码执行推送消息
根据LLM对用户评价内容的分析，得出正面或负面评价，并对评价进行细致分类。在本例中，每种细分评价生成对应内容发到钉钉群（也可以是飞书、企业微信或邮箱）。
6.6.1、正面评价-质量好
#正面评价-质量好
import json
def main(order_no, product_name, review):
message = "【正面评价-质量好通知】：订单号：{} 产品：{} 用户评价：{}".format(order_no, product_name, review)
data = {
"msgtype":"text",
"text":{"content":message}
}
return {
"result": json.dumps(data,ensure_ascii=False)
}6.6.2、正面评价-性价比高
#正面评价-性价比高
import json
def main(order_no, product_name, review):
message = "【正面评价-性价比高通知】：订单号：{} 产品：{} 用户评价：{}".format(order_no, product_name, review)
data = {
"msgtype":"text",
"text":{"content":message}
}
return {
"result": json.dumps(data,ensure_ascii=False)
}6.6.3、正面评价-其他
#正面评价-其他
import json
def main(order_no, product_name, review):
message = "【正面评价-其他通知】：订单号：{} 产品：{} 用户评价：{}".format(order_no, product_name, review)
data = {
"msgtype":"text",
"text":{"content":message}
}
return {
"result": json.dumps(data,ensure_ascii=False)
}6.6.4、负面评价-质量问题
#负面评价-质量问题
import json
def main(order_no, product_name, review):
message = "【负面评价-质量问题通知】：订单号：{} 产品：{} 问题类型：功能缺陷 用户评价：{} 建议动作： 1. 联系用户安排退换货 2. 检查同批次产品库存 3. 提交质量异常报告".format(order_no, product_name, review)
data = {
"msgtype":"text",
"text":{"content":message}
}
return {
"result": json.dumps(data,ensure_ascii=False)
}6.6.5、负面评价-物流问题
#负面评价-物流问题
import json
def main(order_no, product_name, review):
message = "【负面评价-物流问题通知】：订单号：{} 产品：{} 承运商：YT快递（运单号：YT784556221） 问题类型：包装破损+拒验货 用户评价：用户评价：{} 紧急程度：★★★★☆ 处理指引： 1. 2小时内联系用户赔偿 2. 核查配送员服务记录 3. 启动物流商索赔流程".format(order_no, product_name, review)
data = {
"msgtype":"text",
"text":{"content":message}
}
return {
"result": json.dumps(data,ensure_ascii=False)
}6.6.6、负面评价-服务问题
#负面评价-服务问题
import json
def main(order_no, product_name, review):
message = "【负面评价-服务问题通知】：订单号：{} 产品：{} 涉及客服：工号CS208（李XX） 问题类型：承诺未履行 用户评价：{} 升级要求： 1. 主管立即介入处理 2. 核查通话录音 3. 制定服务改进方案 补偿建议：赠送100元优惠券".format(order_no, product_name, review)
data = {
"msgtype":"text",
"text":{"content":message}
}
return {
"result": json.dumps(data,ensure_ascii=False)
}6.6.7、负面评价-其他问题
#负面评价-其他
import json
def main(order_no, product_name, review):
message = "【负面评价-其他问题通知】：订单号：{} 产品：{} 用户评价：{}".format(order_no, product_name, review)
data = {
"msgtype":"text",
"text":{"content":message}
}
return {
"result": json.dumps(data,ensure_ascii=False)
}
6.7、变量聚合
将多路分⽀的变量聚合为⼀个变量，以实现下游节点统⼀配置，在本例中将多个代码执⾏节点的输出结果 result 进⾏聚合。
6.8、HTTP请求节点
本节点的作⽤就是向外部发送 http 请求，向钉钉/企业微信发送结构化通知。
6.9、结束节点
定义一个工作流程结束的最终输出内容。每一个工作流程在完整执行后都需要至少一个结束节点。结束节点标志着流程的终止，之后无法再添加节点。在工作流应用中，只有运行到结束节点时才会输出执行结果。如果流程中存在条件分支，那么需要为每个分支定义相应的结束节点。
6.10、效果
正面评价-质量好
订单号：ORD20250725123
产品：婴幼儿积木（SKU：TOY-8812）
用户评价：宝宝很喜欢这个玩具，做工精细没有毛刺，会推荐给其他妈妈！
正面评价-性价比高
订单号：ORD20250725123
产品：华为手机Note50（SKU：EF-2057）
用户评价：同价位里性能最强！手机流畅度堪比旗舰机，电池耐用两天一充，还送原厂快充头，这波入手血赚！
正面评价-其他
订单号：ORD20250725123
产品：婴幼儿积木（SKU：TOY-8812）
用户评价：包装设计太精美了，拆开时像拆礼物一样有仪式感！
客服小姐姐特别耐心，帮我解决了尺寸选择的困扰。
负面评价-质量问题
订单号：ORD20250725123
产品：XX牌智能电饭煲（SKU：EF-2057）
用户评价：刚买的电饭煲按键失灵，煮饭中途自动断电，质量太差了！
负面评价-物流问题
订单号：ORD20250725123
产品：XX牌智能电饭煲（SKU：EF-2057）
用户评价：快递包装全破了！里面的玻璃杯碎了两只，配送员还拒绝验货
负面评价-服务问题
订单号：ORD20250725123
产品：XX牌智能电饭煲（SKU：EF-2057）
用户评价：客服反复推诿不解决问题，三次承诺回电均未履行！
负面评价-其他问题
订单号：ORD20250725123
产品：XX牌智能电饭煲（SKU：EF-2057）
用户评价：商品详情页标注'买一赠三'，实际只收到赠品两件，联系客服说活动已结束但页面未更新，这不是虚假宣传吗？
用户评价：手机充电口和耳机孔设计在底部同一侧，根本无法边充电边用有线耳机
用户评价：婴儿车折叠按钮设置在扶手下方，单手操作时容易误触打开
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