如何抓住客户之声(VOC)中的关键信息?

发布网友发布时间：2023-01-30 12:06

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热心网友时间：2024-10-30 18:39

7-Eleven的创始人铃木敏文曾说过，“POS系统提供的是消费者昨天的数据，并不能自动总结出消费者明天的数据”。诚然，不仅是昨天的POS系统，今天的Martech亦或CRM也一样做不到，因为它们都站在企业侧。反之，客户之声研究恰恰需要站在消费者侧，分析并解读其“心声”数据，从而了解消费者到底想要什么。
客户之声能否真正为企业带来价值，取决于如何从海量的客户之声数据中准确挖掘客户需求与期望，指出问题并提出解决方案。
因此，客户之声洞察的核心，一方面在于全渠道、全触点的覆盖。无论是传统的客服、App端、用户社区，还是线下销售、服务端，以及社交媒体渠道，都是重要的客户之声来源，需要利用软硬件的组合保障只要有客户之声的地方，就能够接入数据。
另一方面，在音频、视频等非结构化客户之声数据的分析层面，则高度依赖建立在垂直行业认识图谱基础上的NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）技术。大白话来讲，就是我们需要的是一个客户之声翻译器，吃进去客户之声，吐出来企业经营管理规则。
举一个例子，某汽车品牌通过调查发现最近客户集中抱怨 “定金管理”，Top2两项是“不退还定金”和“退还时间长”，传统的NPS码框也就能帮我们把问题明确到这个程度了。但实际上这个问题的产生可能是因为经销商阻碍客户转换去竞争对手，可能是客户发现了更低的报价，也可能是贷款审批未通过，还可能是交付的车辆状况有问题……所以，只有长在认知图谱基础上的NLP技术，才能帮助我们“知其然知其所以然”。
一句总结，客户之声洞察的核心永远是消费者，企业需要从收集和分析客户之声数据开始，以体验改善，乃至运营结束，才能真正赋能经营价值的提升。