新品用户反馈智能洞察与风险预警系统

新品上市后，用户喜爱程度直接决定新品市场渗透率与生命周期，而舆情风险则可能影响新品口碑、品牌形象甚至市场销量，因此新品用户评价是挖掘用户偏好、判断市场接受度、防范舆情风险的核心依据。传统人工处理新品评价的方式，存在效率低下、分析不全面、舆情响应滞后等痛点——手动抓取多平台新品评价耗时费力，人工分析无法精准捕捉用户对新品的核心偏好与不满点，且难以及时发现新品相关负面舆情苗头，难以快速响应并处置风险，可能导致新品口碑受损。为解决上述问题，精准掌握新品市场喜爱度、实现舆情风险早发现早处置，特启动本项目。

本项目依托影刀RPA的自动化抓取能力、AIpower工作流的智能分析能力，以及飞书多维表格的协同与可视化能力，构建“新品评价抓取-智能分析-数据存储-可视化展示-舆情预警”的全闭环流程，将原本需要人工数小时完成的新品评价处理工作，压缩至自动化高效完成，为新品运营决策、产品迭代优化及舆情风险管控提供精准、及时的数据支撑，助力新品快速适配市场、提升用户喜爱度、规避舆情风险。

注：出版练习项目，没有实现数据上传飞书多维表格，请自行解决。后续有机会会分享完整流程