關於 Canvs AI
About
Canvs AI 是什麼
Canvs AI 是一套回饋分析平台，服務的對象是每天被大量文字淹沒的團隊。它讀取開放式問卷回答、社群貼文與直播留言，再依主題、情緒與行為替每一則回應貼標。最後得到的是一張結構化的圖像：人們說了什麼，以及說的時候帶著什麼感覺。
這家公司從電視觀眾的情緒反應起家。那個場景裡，風向幾秒內就變，讀錯一次就可能丟掉贊助。這樣的出身仍留在產品裡：速度要快，而且必須說清楚分數背後的原因。如今同一套名為 CanvsIQ 的引擎，用在顧客體驗研究、產品回饋、品牌追蹤與員工調查上。
門檻在於取得方式。Canvs AI 透過業務團隊賣給企業，沒有自助註冊，也沒有公開價目表。資料量也得夠：四十份回答的問卷看不出什麼，小團隊還可能覺得企業級建置比手上的工作更沉重。
開始使用
- 與 Canvs 團隊預約示範，說明你想分析哪些回饋來源。
- 接上資料，可以上傳問卷工具的匯出檔，也可以串接直播事件資料流、社群資料流或企業資料系統。
- 上傳第一批開放式回答。Canvs 會自動建立編碼框架，不需要範本，也不用先訓練。
- 檢視產生的主題、情緒與分群，再依你關心的對象或題目篩選。
- 用自然語言提問，並把 Executive Brief 匯出成可直接對內部報告的摘要。
- 如果團隊平常就在 Claude、ChatGPT、Gemini 或 Microsoft Copilot 裡工作，接上 Canvs 的 MCP 連接器，不必再開另一個分頁就能查同一批資料。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 品牌內的消費者洞察團隊：不必花一週手動貼標就能完成問卷編碼，前提是開放式回答的量足以支撐導入。
- 媒體與運動賽事的觀眾團隊：直播反應追蹤適合轉播與高關注時刻，風向一變，當天就得回應。
- CX 與產品研究人員：語句搜尋幫他們找出滿意度分數背後的原話，開會時拿得出依據。
- 研究代理商：同一套分析可以套用到多個客戶，但每個帳號仍需自己的資料連線。
任務
- 編碼上千則開放式回答：平台一次就跑完主題與情緒標記，不必走一輪手動建立編碼簿的流程。
- 比較不同波次的問卷：分群篩選能看出下滑是來自某一群人、某個地區，還是某個議題。
- 追蹤直播期間的反應：留言會對應到引發它的那個時刻，團隊因此看得到因果。
- 製作高層摘要：CanvsIQ 代理會用同一份分析草擬可直接簡報的摘要。
情境
- 活動後的品牌追蹤：追蹤研究裡的開放式回答，轉成各對象的主題占比與情緒基調。
- 概念測試：產品想法的早期留言，在下一輪研究前先分成反對、期待與困惑三類。
- 轉播或上市監看：反應高峰會對上畫面上正在發生的事，節目還在進行時就能判斷。
- 社群輿情檢查：平台能把真正的批評浪潮，跟一小群聲音很大的人分開。
主要功能
自動產生編碼框架
上傳開放式回答後，Canvs 立刻提出一套結構化編碼框架。它會辨識主題、議題與情緒，不需要範本，且隨著新回應進來持續調整。對研究團隊來說，這正是問卷編碼最慢的一環：手動建立並維護編碼簿。
CanvsIQ 的情緒與行為模型
CanvsIQ 是負責解讀的那一層。它結合語言學、行為科學與機器學習，官方說訓練資料超過三十億筆消費者回饋表達。它不靠關鍵字計數，而是讀出意圖與情緒語氣。差別在於：你知道有人提到價格，跟你知道他對價格生氣，是兩件事。
讀得懂意圖的語句搜尋
搜尋框理解的是意思，不只是字串。你可以查一種感受或一個主題，再依分群或題目篩選。要稽核某個說法、挑出可引用的句子寫報告，或確認負評暴增是真問題還是少數人重複留言，都變得可行。
對話式分析與 Executive Brief
平台內建名為 Asa 的 AI 代理，能直接回答關於資料的問題。問它這週有什麼變化、比較兩個分群，或要求量化拆解。Executive Brief 會把這些發現組成可直接對利害關係人簡報的內容，省下許多團隊各花一天處理的那一步。
主流 AI 助理的 MCP 連接器
Canvs 提供 MCP 連接器，把分析帶進 Claude、ChatGPT、Gemini 與 Microsoft Copilot。團隊在原本就在用的助理裡提問，得到有回饋資料支撐、附上原話的答案。不用新帳號，也不用開第二個儀表板，這一點對實際採用的幫助，往往大於又一個新功能。
進階篩選與分群比較
篩選條件橫跨題型、主題、情緒、行為、自訂標籤，以及品牌、地區、人物誌等中繼資料。你可以切出某個對象或某種情緒的趨勢，再跟另一組切法對照。對消費者洞察平台而言，分析在這裡才從摘要變成回答商業問題。
直播事件與社群反應追蹤
Canvs 即時追蹤觀眾反應，並對應到造成變化的確切時刻，不論是節目段落、發表會或一串社群討論。媒體、運動與贊助團隊用它在意還有時間反應時抓到問題，而不是等下週的報告。
企業整合與資料治理
平台可接上直播事件資料流、社群平台、問卷與回饋工具，以及企業資料系統。Canvs 也把產品定位為設計即合規、可支撐企業規模，這也是採購討論通常比試用更早開始的原因。
優缺點
優點
- 開放式回答分析一次處理完整資料集，就算有數百萬則也不必抽樣成好處理的檔案。
- 情緒分析不只判斷正負評，報告能說出是哪一種情緒推動了變化，而不只是「結果變差」。
- MCP 連接器把同一批資料放進團隊已經付費的 AI 助理，教育訓練的負擔因此降低。
- 自動編碼框架省掉手動貼標的循環，那通常是問卷報告延後好幾天的原因。
缺點
- 沒有免費方案，也沒有公開價格，小團隊不先跟業務談過就無法試用。
- 產品假設你有企業級資料來源與資料量，只有幾百份回答的單次研究並不適合。
- 直播與社群監看依賴已連接的資料流，來源涵蓋不足的地方會直接反映在分析結果上。
常見問題
它讀取開放式問卷回答、社群貼文、直播留言這類文字回饋，再依主題、情緒與行為替每則回應編碼。團隊用結果解釋分數為什麼變動，以及下一步該做什麼。
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