# Canvs 面向研究、产品和营销团队的 AI 客户洞察平台，可将开放式反馈结构化。 - Findings24: - 网站: - 分类: AI 数据分析, 分析与商业智能 ## 什么是 Canvs？ Canvs 是一个客户洞察平台，用于分析问卷、评论、社交讨论、聊天记录、转录文本及其他文本来源中的定性反馈。上传开放式回答后，即可生成动态编码框架，再通过筛选和原文搜索探索主题、推断出的情绪标签及语言模式。团队可以比较不同受众或时间段，并将分析发现追溯至具体评论。 CanvsIQ 是平台内的分析层。你可以针对反馈提问、比较细分群体、生成管理层摘要，并将分析发现整理成面向利益相关者的演示文稿。其分类是对现有语言的解读，不能证明一个人的真实感受，也不能证明业务结果的成因；采取行动前，应审阅原始回答并结合研究背景进行判断。 如需评估是否适用，可根据你的反馈来源、数据集规模、所需比较、集成和报告需求预约演示。接入数据流和企业系统需要相应的集成支持；列有某一连接器类别，并不代表该类别下的所有来源都能直接上传。 ## Canvs 能做什么？ ### 自动生成主题和编码框架 上传开放式回答，即可生成包含主题、话题和推断情绪标签的动态编码框架。无需预先定义人工编码模板；请结合研究背景审阅分类及其对应的原始回答。 ### 结合情绪与行为的分析 运用语言分析、行为科学和机器学习，对反馈中的情绪与行为表达进行分组，超越单纯的正面或负面情感分类。这些结果是模型对语言的解读，并非对意图或个人品格的直接测量。 ### 数据集层面的分析与比较 处理大规模反馈集合，并使用统一的分析框架，比较不同细分群体、调研轮次或时间段的主题与反应。请确认项目所支持的数据集规模及处理范围。 ### 高级筛选与精准搜索 按问题类型、主题、情绪、行为、细分群体、自定义标签、元数据、数量或其他可用标记缩小分析范围，研究趋势和特定回答群体。 ### 理解意图的原文搜索 结合情绪或主题含义以及具体词语，搜索和筛选单条评论，支持引文选取、审核与验证工作流程。 ### CanvsIQ 问答与管理层简报 针对数据集提问、请求细分群体比较，并生成管理层摘要。“管理层简报”功能可生成面向利益相关者的演示文稿；分享前，请对照原始回答核实其中的引文和数据。 ## 使用场景 ### 确定产品改进的优先级 产品和研究团队可以分析反馈中反复出现的困扰和未满足需求，比较不同客户群体的情况，并参考这些模式确定产品路线图的优先级。 ### 评估营销活动与消费者选择 结合问卷回答、评论和讨论，研究消费者所述的体验及购买选择相关的语言模式。分析发现可为假设和营销活动决策提供参考，但不能据此确立因果关系。 ### 监测实时活动反应 媒体和体育团队可以将受众反馈与直播或公告中的具体时刻对应，识别引发反应变化的因素，并评估是否需要采取行动。 ### 追踪公众讨论 传播团队可以研究不同社交平台上的反应，区分持续性变化与短暂噪声，并识别推动或传播这些变化的人群。 ### 汇总内部反馈 对已获授权使用的员工或其他内部开放式反馈，比较不同群体和时间段的主题。结合背景调查新出现的问题，避免将推断出的情绪标签用作员工任职评估。 ## 常见问题 ### Canvs 可以分析哪些类型的反馈？ Canvs 可分析开放式问卷回答、评论、社交讨论、聊天记录和转录文本等定性文本。对于实时活动数据流或企业系统，请确认相关连接器及可用的数据格式；并非所有已连接系统的数据都能作为文本直接上传。 ### Canvs 是否需要预先定义编码方案？ 无需预先定义人工编码框架。Canvs 会根据上传的开放式回答生成动态框架。请审阅其主题和原始评论，检查标签是否适合你的研究问题。 ### CanvsIQ 与基础情感摘要有何不同？ CanvsIQ 将反馈整理为主题、情绪和行为驱动因素，并支持基于已分析数据集的提问与比较。 ### 应如何评估 Canvs 是否适合我们的数据集？ 结合你的反馈来源、回答样本、数据集规模、细分群体和报告目标预约演示。正式使用前，请确认该项目的导入格式、集成、处理范围和访问安排。 ### CanvsIQ 可以生成哪些输出？ CanvsIQ 可生成结构化分析发现、量化细分结果、管理层摘要，并通过“管理层简报”功能生成演示文稿。将其用于决策前，请对照原始反馈审阅引文、数据和解读。 ## 快速信息 - **产品类别**: 客户洞察与定性文本分析平台 - **分析输入**: 问卷、评论、社交内容、聊天记录、转录文本及其他反馈来源 - **核心分析**: 开放式文本中的主题及推断出的情绪和行为标签 - **AI 助手**: CanvsIQ，Canvs 平台内的分析层 - **主要用户**: 研究、洞察、产品、营销、媒体及企业团队 - **开始使用**: 根据计划使用的数据来源、集成及分析范围预约演示