AI 分析評價字句後標記情緒等級（正面/中性/負面/憤怒），若買家沒評星也能推估 1-5 星。讓你一眼看出這則評價的「爆炸程度」，決定要不要優先處理。
商品品質、物流延遲、描述不符、尺寸問題、包裝問題、正面回饋、中性回饋——每則評價都被歸類，方便你匯出統計「這個月哪類問題最多」作為改善優先順序依據。
正式（50-120 字，品牌感）、親切（50-120 字，溫暖人情味）、簡潔（30-60 字，快速回應）。同一則評價產 3 個版本讓你挑，或依當天心情/客群用不同語氣。
不只給回覆文，還附「這類評價應該怎麼處理」的策略說明（2-3 句），以及「團隊內部該做什麼改善」的行動建議（1-2 項具體作法）。把客服回覆變成營運改進的起點。
AI 列出此情境下絕對不能對買家說的話（至少 2 項）。常見地雷如：「這是個案」、「我們規定就是這樣」、「不好意思造成困擾」（卑微過頭反而讓客人更火），避免回覆失誤二次激怒。
蝦皮（偏口語）、momo（偏正式）、PChome（重專業）、品牌官網（品牌調性）、Google 評論（SEO 關鍵字）、Facebook（社群感）。切換平台後 AI 自動調整用字、長度、表情符號使用。
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什麼情境用 · 工作流接法 · 踩雷 · 進階玩法
罐頭回覆會讓買家看出是制式回應（看其他商品回覆都一樣），反而扣分。AI 每次都會針對評價內容產出客製化回覆，保留買家提到的具體細節（商品名、問題點），同時給 3 種語氣版本讓你對照挑選，不會有「複製貼上感」。
研究顯示 65% 的差評買家看到用心回覆後會改變印象，其中 30% 會回來二次購買。關鍵是：展現解決誠意（不是道歉而已）、給具體下一步（不是空話）、公開的回覆影響其他潛在買家判斷。AI 會幫你寫出這三點，比自己情緒化回覆效果好很多。
對明顯的正負面評價準確度 90% 以上。偶爾會對「冷淡但沒負面詞」的評價判成中性（實際可能是不滿但不想吵），這時可以直接看推估星等做交叉判斷。
目前是單則評價一次回覆。如果有大量評價，建議先篩選負面評價優先處理（用工具判別情緒），正面評價可以用同樣的「親切」語氣版本微調快速回覆。Pro 版未來會支援 CSV 批次匯入。
客服最怕的不是回覆慢，而是回錯話二次激怒。常見地雷包括：「這是個案」（讓買家覺得被當異類）、「我們規定就是這樣」（推責）、過度卑微（失去品牌感）。AI 先幫你列出禁忌，你回覆時避開就能少踩雷。
評價內容僅傳送給 AI 進行分析，不會儲存。免費版不留歷史記錄，升級 Pro 可解鎖「評價回覆歷史追蹤」與「客服 KPI 統計」功能。
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