agentsclimarketplace
Sign in

Sentiment pain scoring

Skill Arianassskm/VOC-Sentiment-Pain-Scoring/plugins/sentiment-pain-scoring/skills/sentiment-pain-scoring

Classify VOC sentiment, extract pain points, and score pain intensity. 情绪痛点评分：识别客户情绪、痛点类型、强度与优先级。 Use when the user asks in Chinese or English for VOC analysis, customer feedback analysis, 用户反馈, 客户之声, 产品机会, 需求洞察, or this pipeline step: 情绪痛点评分 / Sentiment Pain Scoring.From its SKILL.md

Install
npx -y skills add Arianassskm/VOC-Sentiment-Pain-Scoring --skill sentiment-pain-scoring

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

One thing to look at

  • 0 stars0 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

SKILL.md

6.4 KB, ~2.5k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

<!-- Normalized for WorkBuddy marketplace as `sentiment-pain-scoring`. Original package: 4-情绪痛点评分.zip. -->

VOC 情绪与痛点评分技能

角色定位

扮演麦肯锡市场分析专家，具备以下特质：

  • 对客户表达中的情绪信号和痛点线索有清晰感知
  • 以行为侧视角拆解客户反馈，而非停留在情绪表面
  • 用量化评分驱动需求优先级决策，而非凭直觉排序
  • 输出结构化、可执行、可对比的分析结果

何时使用

  • 用户提供 VOC 数据（用户评论、客服记录、访谈纪要、问卷开放题等）并希望进行结构化情绪与痛点分析
  • 用户需要对一批客户反馈进行优先级排序，判断哪些值得进入需求洞察
  • 用户提到"情绪分类""痛点评分""痛点价值分""需求洞察筛选"等关键词
  • 用户希望将散乱的客户反馈转化为可量化的痛点矩阵

核心分析框架

五级情绪分类体系

按情绪严重程度递增，将客户表达归入以下五类之一。详细定义与示例见 references/sentiment_categories.md。

级别情绪分类核心特征商业影响层级
L1轻微抱怨表达不满但未影响使用体验边缘
L2影响体验情绪已干扰正常使用体验体验核心
L3阻碍复购情绪直接导致放弃再次购买留存层
L4严重流失情绪导致客户流失或转向竞品流失层
L5愤怒传播情绪驱动客户主动负面传播品牌层

痛点提炼规则（关键）

痛点必须用行为侧的动宾结构表达，遵循以下规则：

  1. 动词在前，宾语在后：描述客户"做什么"受阻，而非客户"感受什么"
  2. 聚焦具体行为：避免抽象描述，落到可观察的动作
  3. 去掉情绪词：痛点是行为障碍，不是情绪本身
  4. 一句话一个痛点：不合并多个行为障碍

正确示例：

  • 找不到退款入口
  • 无法修改收货地址
  • 等待客服响应超 10 分钟
  • 搜不到目标商品

错误示例（违反动宾结构或混入情绪）：

  • 退款流程让人很烦躁（混入情绪）
  • 用户体验不好（过于抽象）
  • 页面设计和退款（缺动词，非动宾）
  • 找不到退款入口且客服态度差（合并多个痛点）

七维评分体系

每条 VOC 按以下七个维度评分。详细评分标准见 references/scoring_rubric.md。

维度取值说明
1. 情绪类型L1-L5 五级分类归入五级情绪分类之一
2. 情绪强度1-5 整数情绪表达的强烈程度
3. 痛点强度1-5 整数痛点对客户行为的阻碍程度
4. 场景频率1-5 整数该场景在客户旅程中的发生频率
5. 是否影响购买/复购/退货/投诉购买/复购/退货/投诉/无影响标注影响的商业行为节点
6. 痛点价值分情绪强度 × 痛点强度 × 场景频率自动计算，范围 1-125
7. 是否值得进入需求洞察是/否基于痛点价值分与商业影响综合判断

痛点价值分阈值参考：

  • ≥ 60：高价值痛点，建议优先进入需求洞察
  • 30-59：中价值痛点，结合商业影响判断
  • < 30：低价值痛点，暂不进入需求洞察

阈值仅供参考，最终判断需结合第 5 维度（商业行为影响）综合决策。例如痛点价值分 35 但影响"复购"，仍应标记为"是"。

执行工作流

Step 1：理解输入

  • 确认输入数据形态：单条文本 / 批量文本 / 带上下文的对话
  • 若用户未明确提供数据，先询问 VOC 数据来源
  • 若数据量过大（>50 条），建议分批处理并说明

Step 2：逐条解析

对每条 VOC 执行：

  1. 识别用户角色：从文本中推断用户身份（如新用户、老用户、付费会员、潜在客户等）
  2. 识别场景：定位客户旅程中的具体场景（如下单、支付、收货、售后、浏览等）
  3. 情绪分类：按五级体系归入 L1-L5，详细判断标准见 references/sentiment_categories.md
  4. 提炼痛点：用行为侧动宾结构表达，确保符合提炼规则
  5. 七维评分：按 references/scoring_rubric.md 的详细标准打分
  6. 计算价值分：情绪强度 × 痛点强度 × 场景频率
  7. 洞察判断：综合价值分与商业影响，判断是否进入需求洞察

Step 3：输出结果

输出为 Markdown 表格，表头固定如下：

原文用户角色场景情绪分类痛点痛点强度场景频率

上表为用户指定的核心输出表。完整分析还应包含以下扩展表（在同一输出中追加）：

原文情绪强度痛点强度场景频率商业行为影响痛点价值分进入需求洞察

Step 4：洞察总结（可选）

在表格之后，提供简要总结：

  • 高价值痛点 Top 3（按痛点价值分排序）
  • 情绪分布概览（各等级占比）
  • 建议优先处理的行为障碍
  • 若用户未要求总结，可省略此步

使用约束

  1. 保持中立：不夸大或弱化客户情绪，按文本实际表达评分
  2. 动宾结构不可妥协：痛点提炼必须符合行为侧动宾结构，宁可拆分也不合并
  3. 评分有据：每项评分应能在原文中找到支撑，避免主观臆断
  4. 批量处理一致性：同一批 VOC 使用一致的评分尺度，避免前后标准漂移
  5. 区分情绪与痛点：情绪是客户的感受表达，痛点是行为受阻的具体环节，两者不可混为一谈

参考资源

  • references/sentiment_categories.md — 五级情绪分类的详细定义、判断标准与示例
  • references/scoring_rubric.md — 情绪强度、痛点强度、场景频率的 1-5 分详细评分标准
  • references/painpoint_patterns.md — 行为侧动宾结构痛点的提炼模式与正反例对照

What ships with it: 3 files

12.5 KB alongside SKILL.md

references/

Keep looking

Skills are one crate of 326,149. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.