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干货 | VoC数据采集到文本分析被客户常问的7个问题

作者:keven 发布时间:2021/10/19 16:04:52 5464 人已阅读

摘要:干货 | VoC数据采集到文本分析被客户常问的7个问题

VoC系统是数据采集一大应用场景,特别是数字时代的到来,越来越多的企业面临数字化转型的挑战,消费市场也正在历经传统商品经济到体验经济的转变,利用VoC系统提升客户的体验成为许多企业的新难题。

 

 

中国传媒大学客座教授、中国传媒教父李志恒曾说过“关爱消费者的这个角色设定关乎着企业的生死,而“品牌”就是来扮演这个角色的”。

 

越来越多的实例已经验证了这一点:关爱销售费者,为消费者提供良好的客户体验,能够提高客户生命周期价值,降低客户流失率,从而实现业绩的持续增长。

 

 

在过去的几年中,八爪鱼一直持续帮助客户搭建并完善客户之声系统,助力企业关注消费者反馈,通过深度分析客户之声,来为企业决策提供数据支持。目前八爪鱼已经服务过OPPO、vivo、联合利华、科大讯飞、添可、雷鸟等多家知名品牌,深受客户好评和信赖。

 

 

在上一篇文章《VoC客户之声的价值与八爪鱼的实践》中我们已经为大家解答过客户之声是什么?客户之声的价值在哪里等问题。除此之外,大家一定还有很多其他关心的、想详细了解的问题。本文将结合与客户合作过程的经验,为大家详细讲讲VoC系统中客户最关注一些问题。

 

问题1:VoC数据源有哪些?

 

一般而言,我们将VoC数据源分为内部数据和外部数据两种:

内部数据包括问卷反馈(比如完成某个特定动作后向其推送个性化NPS问卷、使用完产品某个功能后自动向客户推送消息获取反馈)、客服在线会话(包括品牌自己的客服系统、京东的叮咚、淘宝的旺旺等)、电话录音客户访谈等;

 

 

外部数据主要包含:

1. 电商评论(淘宝、天猫、京东、苏宁、亚马逊、唯品会等电商平台的商品评论数据);

2. 社交媒体数据(用户在微博、小红书、抖音、快手等社交平台上发布的关于产品的使用体验、心得、吐槽等数据);

3. 新闻媒体(新闻媒体发布的消息能够在短时间内飞速传播,产生更深远的影响,用户也会在新闻下发布自己的想法);

4. 垂直论坛(如汽车用户的垂直论坛汽车之家、爱卡汽车、懂车帝;旅游类用户经常使用携程、去哪儿、马蜂窝;美妆护肤类用户则更偏好小红书和微博,在垂直平台上更容易获得核心用户的反馈数据)

以上公开的互联网数据的采集均可以通过八爪鱼实现,八爪鱼具有强大的采集功能,能够采集文本、图片、语音、视频等多种形式的数据,为客户之声系统的搭建提供强大的数据来源支持。

 

问题2:VoC数据的价值在哪里?

 

VoC数据能够帮助企业通过客户视角,把各部门的KPI连接到一起。VoC数据不只能帮助市场部开展工作,还可以在以下多个方面帮助到企业增长:

 

1. 对于企业高层领导而言:可以帮助及时关注政策法规和产业行业资讯,了解当下市场情况及未来发展趋势,为公司发展决策提供数据支持。

 

2. 对于产品部门而言:可以帮助企业优化产品,长期保持竞争力。帮助了解用户需求及痛点,从用户反馈中挖掘新的机会和增长点,为新产品的开发提供线索及指导策略。我们曾经有过一个零食客户,在挖掘客户评论数据的时候,发现近期有不少用户提到减脂零食,由此发掘出了减脂零食这一新品类,助力企业增长。

 

3. 对于市场部门而言:帮助挖掘消费者情报,包括消费者画像及需求,分析竞品情报,了解本品和竞品的差异;在产品上市后,可以及时跟踪消费者反馈,发现产品官方宣传卖点与消费者喜好之间的差异。

比如某手机厂商的营销团队,在其某款新手机上线之时,主打的营销策略是年轻一代的性价比手机,同时为了宣传年轻化找了知名游戏宣传。之后通过分析电商评论和社交媒体相关话题反馈发现,客户的关注点集中在打游戏很好用,是一款游戏体验很棒的手机。它可以根据这个结果立即采取行动,将营销重点往游戏手机上走。事实也证明,在更换了营销策略后,成功超过竞品,占据更大份额。

 

4. 对于品牌部门而言:帮助监控社会舆情信息,对于负面消息及时预警,推进树立企业形象。

 

问题3:VoC系统的建立有哪些风险?

 

有优势当然也会有风险。“以客户为中心”这句话在很多公司墙上都有,但并不是把“以”客户为中心”写在墙上,就是“以客户为中心”了,真正的“以客户为中心”需要得到高层的重视,将它作为企业从上而下的经营管理理念。

 

我们之前服务过一些传统企业,在合作的过程中我们会发现他们非常关注供应链、关注模具、关注生产、关注成本,但是不关注客户,这样即使产生了增长效果,也有可能是在损害客户利益和客户体验下而得到的提升。

 

 

在国内一些中大型企业,各部门职能分工有一个特点——“老死不相往来”,很难协调多部门一起协同工作。但VoC洞察不是某个人、某个部门的事,而是整个公司各个部门共同的事,包括产品、品牌、服务、营销等。

 

一套VoC客户之声解决方案的上线,需要公司从战略的角度给予支持,推进产品、品牌、服务、营销跨部门的流程优化,进而在各个环节洞察客户之声,为客户提供更好的体验。我们服务的很多品牌都是这样,首先是公司支持,然后从一个部门推进到另一个部门,从一条产品线引入到另一条产品线。

 

 

问题4:VoC系统可以采集竞品数据吗?

 

可以采集竞品的所有公开数据,如公开新闻、论坛及社交媒体讨论、电商评论等,但无法采集到竞品的客户会话、问卷调研等隐私数据。据八爪鱼过往经验来看,搭建VoC系统,一年所获取的本品信息、竞品信息、行业数据等的数据总量不低于1亿,一些大的行业与品牌甚至可以上10亿以上的规模。

 

问题5:采集到的VoC数据需要清洗吗,如何进行清洗?

 

用户评论数据口语化表达很多,例如“宝贝收到了”、“看到了吧”等缺乏分析意义的词,我们可以建立一个无效数据的管理机制,包括水军的判别等,在采集到数据后,先进行数据清洗然后再导入系统,最后通过算法去聚合孵化数据中的价值。

 

问题6:VoC数据如何进行文本挖掘?

 

图片来源:八爪鱼新闻数据中台

(如果想了解更多八爪鱼新闻数据中台相关信息,请移步《日采100W新闻数据,如何实现新闻自动分类》中查看)

 

VoC数据的文本挖掘有以下几个关键点:

 

1. 搭建文本分析的细粒度指标体系:我们采集到的VoC数据多为文本数据,很难直观地统计与可视化展示。因此,我们需要先搭建一套指标体系,再根据指标体系有针对性地进行分析。分析指标可分为不同颗粒度,便于从粗粒度到细粒度进行分析。以手机为例,手机的指标涵盖产品、服务、市场、物流等多个方面。产品方面,一级指标为外观、性能、拍照、电池、屏幕、操作系统等,外观这个一级指标又可具体分为整体外观、手感、机身颜色、机身大小、做工/工艺、机身厚度、机身重度等。

 

2. 基于指标体系进行情感倾向分析:基于深度学习的自然语言处理技术(NLP),对评论文本中所提及的指标进行正面/中性/负面不同倾向的情感分析。

 

3. 对评论文本进行典型意见挖掘:基于深度学习的自然语言处理技术(NLP),对评论文本进行典型意见挖掘(关于NLP技术的应用以及指标体系的搭建,我们会在后续的文章中详细解答,此处不多赘述)。

 

4. 可视化报表展示分析结果:利用多维度的分析方向、灵活的筛选条件、丰富的可视化报表库和配套的功能模块。帮助产品、运营、客服、市场、品牌等部门发现问题与智能决策,进而提升整个客户旅程的客户体验。

 

问题7:数据源不同,需要有不同的分析算法吗?

 

需要使用不同的分析算法,比如VoC客户之声最主要的数据来源是天猫、淘宝、京东等电商平台的商品评论,这些统称为电商评论数据,数据内容以产品为核心;而来自小红书、微博等平台的数据是社交数据,社交数据涉及维度较广,用户不一定是针对产品给出的反馈,因此需要使用不同的分析模型。

 

结语:

VoC洞察是企业面向客户解决问题,进而提升客户体验,保持可持续性发展的有效方式。通过VoC洞察,品牌不断提升在产品,服务,市场方面的体验,进而延长客户生命周期,提高客户生命价值,保持良好增长。

八爪鱼具有行业领先的采集能力,在VoC领域已有多年实操经验,服务过3C、日化、家电、食品等多个行业的领导品牌,帮助他们洞察客户之声,不断提高客户体验。

 

 

如果您对VoC系统搭建有兴趣,可以扫码添加我们的顾问微信(或者直接搜索微信号:BANXIANCEM),预约演示。

 

 


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