课程简介

大模型正在彻底重构亿级用户产品处理用户反馈的范式，从被动、低效、抽样式的人工处理，转变为主动、高效、全量、智能化的洞察引擎和决策支持系统。其发展趋势是更深入的理解、更全面的分析（多模态）、更主动的预测、更自动化的闭环动作，并与产品知识、用户上下文深度融合，最终实现用户体验优化和产品迭代的“飞轮效应”加速。构建高效、可靠、可演进的大模型驱动反馈处理系统，已成为头部互联网产品的核心竞争力之一。

尤其是在产品同质化竞争加剧的背景下，用户体验决定核心竞争壁垒，而用户反馈作为驱动体验优化的关键输入，其处理流程正被大模型推动向智能化升级。然而，当前仍面临海量信息难聚焦、隐性需求难挖掘、效率与精准度不足等痛点。

本次分享聚焦大模型赋能反馈处理，拆解适配场景（如分类聚类）、设计核心能力，并结合腾讯亿级MAU产品实践，共同探讨技术落地方法论与未来方向，助力用户反馈高效转化、体验优化的智能化升级。

课程收益

1、帮助学员深度解析亿级业务用户反馈的高效处理体系与实践路径

2、帮助学员掌握大模型如何实现用户反馈的智能处理闭环：自动精准打标分类、高效提炼核心舆情、深度挖掘问题根因，驱动反馈处理效能升级

受众人群

AI Agent开发者、测试与质量管理人员、产品经理与项目负责人及其他对智能测试感兴趣的人员

课程周期

 0.5天（3H）

课程大纲