VOC 阶段报告数据规范 v2

本文档定义 OpenClaw VOC 工作坊每个阶段输出数据的字段级规范。 Agent 在填充 stage-N-output.json 时必须严格遵循此规范，确保报告达到"好用"级别。设计参考：msq-voc-web 前端 VOC 深度洞察系统。

Stage 3：评论 VOC 深度分析（核心阶段）

3.1 voiceClassification — 用户声音分类

目标：将全量评论按情感极性分为正向/中性/负向三类，量化情感健康度。

summary 字段

字段	类型	说明	计算方式
totalReviews	number	有效分析评论总数	去重后的评论条数
positiveRate	number	正向评论占比(%)	4-5星评论百分比
neutralRate	number	中性评论占比(%)	3星评论百分比
negativeRate	number	负向评论占比(%)	1-2星评论百分比
overallSentimentScore	number	情感健康分(0-100)	positiveRate×1.0 + neutralRate×0.5

positive/neutral/negative 每个极性包含

字段	类型	说明
items[]	array	声音条目列表，按 reviewCount 降序
items[].text	string	声音摘要（如"面料柔软透气"）
items[].reviewCount	number	提及该声音的评论数
items[].keywords	string[]	关联关键词（3-5个）
items[].representativeQuote	string	代表性原文引用（≤120字）
totalCount	number	该极性评论总数
topKeywords	string[]	高频关键词Top 10

positive 额外字段：avgRating（正向评论均分） neutral 额外字段：suggestions[]（用户改进建议提取） negative 额外字段：returnRateImpact（差评导致的退货影响率%）

categoryBreakdown — 问题维度细分

每条记录对应一个问题维度：

字段	类型	说明	枚举值
category	string	维度类型	function/quality/description/service/logistics
label	string	中文标签	功能相关/质量相关/描述相关/服务相关/物流相关
count	number	该维度评论数
percentage	number	占比(%)
sentimentDist	object	情感分布	{ positive: %, neutral: %, negative: % }
topKeywords	string[]	维度高频词
sampleReviews[]	array	代表评论	[{ star, content, date }]

3.2 painPointInsight — 痛点深度洞察

目标：区分显性投诉与隐性不满，通过权重矩阵锁定优先改进方向。

summary 字段

字段	类型	说明
totalPainPoints	number	已识别痛点总数
criticalCount	number	严重/危机级痛点数
highCount	number	高优先级痛点数
topUnsolvedByCompetitors	number	竞品也未解决的痛点数（差异化机会）
avgWeightScore	number	综合权重均值(0-100)

explicit[] — 显性痛点（用户直接表达的不满）

字段	类型	说明
name	string	痛点名称（如"起球严重"）
description	string	痛点描述（1-2句话）
severity	enum	low/medium/high/critical
frequency	number	提及频次
affectedUserRate	number	影响用户比例(%)
weight	number	综合权重(0-100) = 频次×严重度×退货影响×评分影响
category	string	所属类别（质量/功能/设计/物流）
keywords	string[]	关联关键词
suggestedFix	string	建议修复方案
competitorStatus	string	竞品对此痛点的解决情况

implicit[] — 隐性痛点（通过语言模式推断的不满）

同 explicit[] 字段 + 额外 representativeReview（信号原文）

weightAnalysis[] — 痛点权重排行表

字段	类型	说明
name	string	痛点名
type	enum	explicit/implicit
severity	enum	low/medium/high/critical
weight	number	综合权重
frequency	number	频次得分
returnImpact	number	退货影响得分
ratingImpact	number	评分影响得分
intensity	number	痛点强度得分

correlations[] — 痛点关联分析

{ "painA": "起球", "painB": "面料薄", "coCount": 47, "correlation": 0.82 }

scenarioMaps[] — 痛点×场景映射

{ "painName": "不透气", "scenarios": [{ "name": "运动健身", "count": 89 }, { "name": "夏季穿着", "count": 52 }] }

3.3 featureSatisfaction — 功能满足度看板

目标：量化每个核心功能的用户满意度，识别功能缺口和功能对立。

summary 字段

字段	类型	说明
totalFeatures	number	分析功能维度数
avgSatisfactionRate	number	平均满足率(%)
highSatisfactionCount	number	高满足(≥80%)功能数
criticalGapCount	number	关键缺口数
conflictCount	number	功能对立数

corePerformance[] — 核心功能表现

字段	类型	说明
feature	string	功能名称（如"透气性"）
category	string	功能类别
satisfactionRate	number	满足率(0-100%)
importanceScore	number	重要度(0-100)
mentionCount	number	提及次数
positiveRate	number	正面提及率
negativeRate	number	负面提及率
trend	enum	improving/stable/declining
gap	number	缺口值(重要度-满足率)

quadrantGroups — 四象限分类

coreAdvantage：高重要度 + 高满足度 → 核心优势，继续保持
criticalGap：高重要度 + 低满足度 → 关键缺口，优先改进
niceToHave：低重要度 + 高满足度 → 锦上添花
lowPriority：低重要度 + 低满足度 → 低优先级

gaps[] — 功能缺口

字段	类型	说明
name	string	缺口名称
description	string	描述
demandFrequency	number	需求提及频次
currentSatisfaction	number	当前满足率(%)
opportunityScore	number	机会值(0-100)
targetFeature	string	建议目标特性
relatedPainPoints	string[]	关联痛点
implementationDifficulty	enum	low/medium/high

conflicts[] — 功能对立

{
  "featureA": "紧身修身",
  "featureB": "宽松舒适",
  "conflictType": "用户群体需求互斥",
  "userGroupA": "年轻时尚用户",
  "userGroupB": "注重舒适的中年用户",
  "impactLevel": "high",
  "resolutionSuggestion": "通过SKU差异化满足两类需求"
}

3.4 scenarioDashboard — 使用场景看板

目标：识别高频场景、失败场景、新兴场景，输出可落地行动建议。

summary 字段

字段	类型	说明
totalScenarios	number	识别场景总数
topScenarioUserRate	number	头部场景用户占比(%)
criticalFailureCount	number	严重失败场景数
emergingOpportunities	number	新兴机会场景数
coverageRate	number	场景覆盖率(%)

highFrequency[] — 高频使用场景

字段	类型	说明
name	string	场景名称（如"日常通勤穿着"）
description	string	场景描述
userRate	number	用户占比(%)
frequency	enum	daily/weekly/monthly/occasional
topFeatures	string[]	场景关联功能
painPoints	string[]	场景关联痛点
satisfactionRate	number	场景满足度(%)
representativeQuote	string	代表性用户评论

failure[] — 失败场景

字段	类型	说明
name	string	失败场景名称
description	string	失败描述
triggerCondition	string	触发条件
frequency	number	发生频次
affectedUserRate	number	影响用户比例(%)
primaryFeature	string	主要关联功能
userReaction	string	用户反应描述
returnCorrelation	number	退货相关性(0-1)
fixSuggestion	string	修复建议

emerging[] — 新兴场景

字段	类型	说明
name	string	场景名称
description	string	场景描述
growthRate	number	增长率(%)
currentUserRate	number	当前用户占比(%)
projectedGrowth	number	预测未来占比(%)
requiredFeatures	string[]	需要的功能
opportunity	string	机会描述
entryDifficulty	enum	low/medium/high

3.5 brandVsCompetitor — 品牌vs竞品对比

字段	说明
brandSentimentScore	品牌情感健康分
competitorAvgSentimentScore	竞品平均情感健康分
brandNegativeRate	品牌差评率
competitorAvgNegativeRate	竞品平均差评率
brandTopPainPoints	品牌Top痛点
competitorTopPainPoints	竞品共性痛点
differentiators	品牌差异化优势

Stage 1：品类全景分析

healthScore — 品类健康度评分

维度	说明	评分逻辑
overall	综合得分(0-100)	各维度加权平均
marketAttractiveness	市场吸引力	规模×增速
competitiveIntensity	竞争烈度	CR5/HHI反向
growthPotential	增长潜力	搜索趋势+新品率
entryDifficulty	进入难度	评论门槛+品牌集中度

competitiveLandscape — 竞争格局增强字段

字段	说明
entryBarrier	进入壁垒(low/medium/high)
marketMaturity	市场成熟度(emerging/growing/mature/declining)
fbaAdoptionRate	FBA使用率(%)
videoAdoptionRate	视频listing占比(%)
aPlusAdoptionRate	A+页面占比(%)

Stage 2：品牌+竞品分析

brandProfile.dimensions — 六维画像

每个维度包含 { score: 0-100, rank: "Top X%", detail: "说明" }

维度	说明
pricing	定价竞争力
rating	评分口碑
traffic	流量排名
sales	销售表现
growth	增长势头
reputation	品牌声誉

competitorComparison.vulnerabilities — 竞品漏洞

{
  "competitorName": "竞品A",
  "vulnerability": "差评集中在包装问题",
  "exploitStrategy": "强化包装体验作为卖点",
  "expectedImpact": "可抢占约15%的不满用户"
}

Stage 4：用户画像

userPersona.personas[] — 画像结构

字段	类型	说明
id	string	画像唯一ID
label	string	画像标签（如"品质生活追求者"）
demographics	object	{ ageRange, gender, income, location }
psychographics	object	{ values, lifestyle, personality }
shoppingBehavior	object	{ priceRange, decisionFactors, purchaseFrequency, channels }
needs	string[]	核心需求列表
painPoints	string[]	核心痛点
scenarios	string[]	主要使用场景
triggerKeywords	string[]	搜索/决策触发词
estimatedMarketShare	number	预估市场占比(%)
acquisitionStrategy	string	获客建议

Stage 5：最终报告

actionableInsights.topActions[] — 优先行动项

字段	类型	说明
scenario	string	关联场景
feature	string	关联功能
gap	string	缺口描述
suggestion	string	行动建议
priority	enum	P0(立即)/P1(本月)/P2(本季)
expectedImpact	string	预期影响（量化）
investmentLevel	enum	zero/low/medium/high
timeToResult	string	见效周期

overallHealthScore.dimensions — 五维综合评分

维度	说明	数据来源
marketPosition	市场定位得分	stage-1
productQuality	产品质量得分	stage-3 featureSatisfaction
customerSatisfaction	客户满意度	stage-3 voiceClassification
competitiveAdvantage	竞争优势	stage-2 + stage-3 brandVsCompetitor
growthPotential	增长潜力	stage-1 + stage-4

报告输出质量标准

必须达到的"好用"级别要求

数据精确性：所有数字必须有明确来源（评论计数/API数据），不可凭空捏造
量化指标：每个分析维度必须包含量化指标（百分比、评分、频次），不接受纯文字描述
行动导向：每个痛点/缺口必须附带 suggestedFix 或 suggestion
竞品参照：关键指标必须有竞品对比基准（"我的品牌 vs 竞品平均"）
优先级排序：所有列表按权重/影响力降序排列，最重要的在最前面
用户原声：关键发现必须附带 representativeQuote（原文引用），增强可信度
可视化友好：数据结构支持直接映射为图表（柱状图/饼图/四象限/趋势线）
校准闭环：每个阶段输出后必须包含 calibrationTable，记录用户专业判断

报告章节对应关系

最终报告章节	数据来源	可视化形式
品类全景	stage-1	市场规模柱状图 + 品牌份额饼图 + 价格带分布
品牌六维画像	stage-2.brandProfile	雷达图
竞品对比矩阵	stage-2.competitorComparison	多维对比表 + 漏洞卡片
用户声音分类	stage-3.voiceClassification	情感分布条 + 三栏明细
痛点深度洞察	stage-3.painPointInsight	权重排行表 + 痛点卡片
功能满足度	stage-3.featureSatisfaction	四象限矩阵 + 缺口卡片
使用场景看板	stage-3.scenarioDashboard	场景卡片 + 满意度排行
用户画像	stage-4.userPersona	画像卡片（3-5个）
行动计划	stage-5.actionableInsights	P0/P1/P2优先级表 + 30天时间线
ROI估算	stage-5.proposal.roiEstimates	投入产出对比表

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VOC 阶段报告数据规范 v2

Stage 3：评论 VOC 深度分析（核心阶段）

3.1 voiceClassification — 用户声音分类

summary 字段

positive/neutral/negative 每个极性包含

categoryBreakdown — 问题维度细分

3.2 painPointInsight — 痛点深度洞察

summary 字段

explicit[] — 显性痛点（用户直接表达的不满）

implicit[] — 隐性痛点（通过语言模式推断的不满）

weightAnalysis[] — 痛点权重排行表

correlations[] — 痛点关联分析

scenarioMaps[] — 痛点×场景映射

3.3 featureSatisfaction — 功能满足度看板

summary 字段

corePerformance[] — 核心功能表现

quadrantGroups — 四象限分类

gaps[] — 功能缺口

conflicts[] — 功能对立

3.4 scenarioDashboard — 使用场景看板

summary 字段

highFrequency[] — 高频使用场景

failure[] — 失败场景

emerging[] — 新兴场景

3.5 brandVsCompetitor — 品牌vs竞品对比

Stage 1：品类全景分析

healthScore — 品类健康度评分

competitiveLandscape — 竞争格局增强字段

Stage 2：品牌+竞品分析

brandProfile.dimensions — 六维画像

competitorComparison.vulnerabilities — 竞品漏洞

Stage 4：用户画像

userPersona.personas[] — 画像结构

Stage 5：最终报告

actionableInsights.topActions[] — 优先行动项

overallHealthScore.dimensions — 五维综合评分

报告输出质量标准

必须达到的"好用"级别要求

报告章节对应关系

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