01 · INGEST
接入数据
商品、经营指标、竞品关系与评论证据进入统一领域模型。
Domestic e‑commerce intelligence
让每一条用户声音
都变成可执行增长
SaaS‑VOC 将经营指标、评价证据、AI 洞察、Listing 评分与行动管理连接成一个可审计闭环，为国内电商团队提供从“发现问题”到“验证结果”的统一工作台。
真实产品实景 · 2026‑08‑26 · 京东五维 V7 Listing 评分看板
Product thesis
不是一张图表，而是一条决策链
统一承接经营背景、原始评价、结构化洞察、内容优化和执行验证；每一步都保留口径、证据与返回路径。
02 · OBSERVE
识别信号
从退款、转化、评分和用户原声中定位风险与机会。
03 · EXPLAIN
生成洞察
AI 输出带证据 ID 的用户需要、机会状态与推断边界。
04 · ACT
优化行动
进入 Listing、体验、产品与长期策略工作流。
05 · VERIFY
效果验证
以指标和证据复盘动作成效，沉淀可复用知识。
经营与 VOC 同屏
成交、流量、转化、退款与评论覆盖共享上下文，减少“只看声量、不看业务影响”的割裂。
证据可回溯
反馈收件箱保留评价原文、来源、评分、商品和 evidence ID，支持从洞察回跳到原始证据。
AI 输出可审计
分析明确样本构成、覆盖率与推断边界，避免把模型表达误当成事实。
Listing 五维量化
标题、卖点、图片、详情、规格履约统一为 100 分结构，可定位最弱维度与优化潜力。
URL 状态可恢复
看板筛选、排序和分页进入 URL，详情下钻后能够返回原视图，适合协作与复盘。
闭环而非单点 AI
洞察可以创建行动项，Listing 优化保存版本草稿，为后续效果验证保留执行痕迹。
重点展示 · 当前为模拟评分
Listing 智能评分与优化工作台
围绕 625 个冻结京东 Listing 建立当前评分看板。默认按照“可提升分”定位优先级，并支持从总体健康度下钻到单商品评分依据与版本草稿。
- 商品标题30 分
- 核心卖点25 分
- 图片资产20 分
- 商品详情15 分
- 规格与履约10 分
展示口径： 当前 625 条分数均标记为“模拟评分”，用于验证产品交互与读模型，不作为正式运营、绩效或模型效果结论。
Competitor listing monitor
把竞品变化变成可追踪信号
针对已映射竞品建立 Listing 基线，持续观察价格、标题、主图、规格与在售状态变化；支持按品牌、类目和数据状态筛选，并保留最近变化与采集状态。
37监控竞品
7近 7 日变化
3采集失败待处理
- 价格变化4
- 内容变化4
- 已建立基线37
产品价值： 将“竞品发生了什么变化”与关联本品、VOC 证据和后续行动连接起来，为内容运营、定价和选品复盘提供连续观察入口。
Product in action
多角色协同的产品实景
从经营负责人到用户研究、内容运营和产品团队，每个角色在同一数据口径上工作。
Solution architecture
面向生产演进的分层架构
前端不持有上游凭据；浏览器统一请求同源后端，由服务端管理数据源、AI 网关与存储实现。
Angular 17
Standalone Components、RxJS、Signals、ECharts，统一 App Shell 与业务路由。
Express / TypeScript
按国内 VOC、Listing AI、知识库、SaaS 与 AI 网关拆分服务边界。
可替换仓储
Parse REST 为当前运行存储，同时保留 PostgreSQL 与 InMemory 实现。
服务端凭据隔离
AI token、数据中转密钥和数据库连接串均不进入浏览器与前端仓库。
Next steps
从可演示 MVP 走向可运营产品
现阶段已具备完整产品骨架和真实数据闭环，下一步重点是生产化、时序积累与验证机制。
生产环境与治理
- 独立 PostgreSQL 生产数据库
- 多租户、权限与审计策略
- 依赖升级与安全公告收口
持续采集与评分
- 价格、销量与评价定时积累
- 正式 AI 评分与人工校准
- 异常任务重试和运行监控
验证商业价值
- 动作前后指标基线
- Listing 版本与效果归因
- 团队采用率和闭环周期
建议的演示顺序： 经营概览 → 反馈收件箱 → AI VOC 洞察 → Listing 评分看板 → 单商品详情与移动端预览 → 竞品 Listing 监控 → 行动中心 / 效果验证。全程强调“真实证据、明确口径、可回溯动作”。