如何做客户之声分析？

客户之声分析

在当今竞争激烈的市场环境中，客户体验已成为企业成功的关键因素之一。而“客户之声”（Voice of Customer, VoC）分析，作为理解客户需求、提升产品和服务质量的重要手段，正受到企业的重视。本文介绍如何在客户体验场景中做好客户之声分析，以及如何通过客户声音管理提升客户体验。

客户之声分析的重要性

客户之声分析是理解客户的基础，它能够帮助企业形成同理心，更好地满足客户需求。

体验设计、体验测量、客户旅程管理都需要以研究为基础，而客户之声分析正是这些研究的重要组成部分。通过客户之声分析，企业可以获取客户的期望、需求、偏好和反馈，优化产品和服务，提升客户体验。

客户之声包括客户对产品、服务的直接反馈，如评论、期望、偏好等，还涵盖客户在社交媒体、应用商店、电商评论等外部渠道，以及客服通道、内部工单、客户调研等内部渠道的声音。这些声音内容多样，形式丰富，是企业改进产品、提升服务的重要参考。

客户之声的特点与分类

客户之声具有内容多样性和形式丰富性两大特点。

从内容性质上，可以分为认可/表扬、不满/投诉、诉求三大类别。认可/表扬是客户对产品及服务感受良好并提出的认可；不满/投诉是客户对产品及服务存在不认可并提出的质疑及投诉；诉求则是客户对产品及服务存在疑惑，需要专业人员协助。

在形式方面，客户之声不仅包括文本型的内容，还随着短视频和直播的兴起，涌现出大量的音频、图片、视频等形式的数据。这些数据需要通过技术手段提取文本信息，再进行分析。

客户之声分析的基本框架与策略

客户之声分析的基本框架通常包括聆听、分析、分发、行动和监控五个步骤：

1. 聆听：通过多渠道采集客户的期望、需求、偏好、观点和反馈。企业需要建立全面的聆听机制，确保能够捕捉到所有与客户相关的声音。
2. 分析：对收集到的客户之声进行量化分析，提取关键信息。包括利用NLP等先进技术对文本数据进行分析，以及将客户之声映射到基于客户体验的指标体系上，进行量化统计。
3. 分发：将分析结果可视化和分发，确保相关部门和人员能够及时了解客户需求。有助于形成全民洞察客户体验的企业氛围，提高各部门对客户需求的响应速度。
4. 行动：基于分析结果，制定并实施改进措施，优化产品和服务。企业需要根据客户之声的优先级和紧急程度，制定具体的行动计划，并跟踪实施效果。
5. 监控：持续监控客户体验的变化，确保改进措施的有效性。企业需要建立长期的监控机制，定期评估客户体验的提升情况，并根据反馈进行迭代优化。

在客户之声分析的策略方面，企业可以综合运用显性反馈分析、隐性反馈分析和间接反馈分析。显性反馈分析主要关注客户直接表达的喜好和意见；隐性反馈分析则侧重于客户旅程或历史数据的分析，以优化整体流程；间接反馈分析则通过第三方平台或渠道获取客户在相对中立场合的见解，为企业提供更多维度的信息。

客户声音管理的必要性与实践

客户声音管理是企业从多个渠道倾听客户关于产品或服务的需求、投诉、建议等，通过自动化的手段分析问题、解决问题，从而为客户提供更好的服务体验。它不仅强调“聆听”，还强调“管理”，即执行和跟进，形成业务闭环。

在信息获取极度简单的时代，用户在不同品牌之间转移的成本变得越来越低。

网络上任何一条关于品牌的负面评论，都有可能让原本想要购买的新用户转投竞品。

任何一家企业，不管是2B还是2C，都需要对全渠道的声音进行有效分析管理。

传统的客户声音分析存在信息采集难、信息分析难和信息应用难的问题。

客户声音管理则通过自动化采集全渠道全样本的数据、自动化分析和量化客户声音、形成业务闭环和提高影响范围等方式，解决了这些问题。

客户之声分析的实施步骤

客户之声分析的实施步骤包括现状评估、体系建设、数据采集、数据分析、闭环行动和迭代提升。

1. 现状评估：找出目前哪些地方正在收集客户反馈，并审查采集、使用和共享数据的方式和途径。
2. 体系建设：制定数据采集、分析、闭环行动和团队建设的方案，构建技术支撑和运营管理规范。
3. 数据采集：通过直接反馈、间接反馈和推断反馈等多种方式收集客户之声。这包括利用爬虫技术自动化采集全渠道的数据，以及通过客户调研、内部工单等方式获取更多维度的信息。
4. 数据分析：利用NLP等先进技术对收集到的数据进行分析，提取关键信息和洞察。这包括将客户之声映射到指标体系上，进行量化统计和分析，以及通过文本分析、情感分析等方式深入了解客户需求和期望。
5. 闭环行动：基于分析结果，制定并实施改进措施，持续追踪问题改善效果和收益。企业需要建立明确的行动计划和责任机制，确保改进措施得到有效执行。
6. 迭代提升：聚焦企业优先级排序靠前的事项，不断识别并优化内部流程，提升客户体验。企业需要建立长期的迭代优化机制，根据客户反馈和市场变化不断调整和优化产品和服务。