在數(shù)字化浪潮席卷的當(dāng)下，消費(fèi)、金融、物流、支付等領(lǐng)域不斷發(fā)生變化。

在徹底顛覆多個(gè)行業(yè)后，這場(chǎng)數(shù)字化革命悄然在汽車(chē)行業(yè)興起——客戶(hù)體驗(yàn)升級(jí)正是其中的核心之一。

在體驗(yàn)為王的時(shí)代，“發(fā)動(dòng)機(jī)、變速箱、底盤(pán)”的老三件已無(wú)法滿(mǎn)足消費(fèi)者的需求變化，車(chē)企的變革正面臨一座巍峨巨山——來(lái)自客戶(hù)的聲音。

（圖源：pexels）

相較其他賽道，汽車(chē)行業(yè)有著消費(fèi)決策鏈條長(zhǎng)、產(chǎn)品使用時(shí)間長(zhǎng)、服務(wù)周期長(zhǎng)等顯著特征，這無(wú)疑對(duì)車(chē)企提供的產(chǎn)品和服務(wù)品質(zhì)的可持續(xù)性提出了更高的要求。

客戶(hù)之聲因此成為了車(chē)企挖掘客戶(hù)評(píng)論、期望和偏好的“金礦”。

每個(gè)消費(fèi)者的購(gòu)車(chē)決策核心因素、喜好、使用感受和關(guān)注重點(diǎn)都有差異，對(duì)車(chē)企而言，不同的營(yíng)銷(xiāo)觸點(diǎn)、服務(wù)策略和方法，都會(huì)對(duì)消費(fèi)者的決策產(chǎn)生不同影響。

這必然非常考驗(yàn)車(chē)企在客戶(hù)運(yùn)營(yíng)方面的全面性和精細(xì)化。

如何通過(guò)客戶(hù)之聲全面、深度地挖掘出提升消費(fèi)者體驗(yàn)的寶貴價(jià)值，對(duì)車(chē)企而言至關(guān)重要。

（圖源：unsplash）

但是，許多企業(yè)往往會(huì)因客戶(hù)之聲收集渠道不夠全面、分析方法不夠科學(xué)、效率難以提升等問(wèn)題，陷入分析結(jié)果片面性、不具備應(yīng)用價(jià)值的困境。

隨著數(shù)字化客戶(hù)體驗(yàn)管理平臺(tái)等多樣化平臺(tái)的出現(xiàn)，這些困境正逐步瓦解。

以某知名車(chē)企為例。該車(chē)企在市場(chǎng)的汽車(chē)銷(xiāo)量排行中名列前茅，消費(fèi)者數(shù)量龐大，如何通過(guò)持續(xù)提供優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)，贏得客戶(hù)的口碑，保持競(jìng)爭(zhēng)的優(yōu)勢(shì)地位，是其重中之重。

以數(shù)字化手段挖掘客戶(hù)之聲的價(jià)值，成為了該車(chē)企邁出的關(guān)鍵一步。

一方面，該車(chē)企通過(guò)云聽(tīng)CEM對(duì)汽車(chē)相關(guān)平臺(tái)的消費(fèi)者反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行了采集，涵蓋電商評(píng)論、社媒評(píng)論、問(wèn)答平臺(tái)數(shù)據(jù)、客服錄音等渠道，同時(shí)將內(nèi)外部系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行打通，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)管理，為分析客戶(hù)之聲隱藏的關(guān)鍵信息和典型意見(jiàn)打下了扎實(shí)基礎(chǔ)。

另一方面，該車(chē)企通過(guò)云聽(tīng)CEM設(shè)置全觸點(diǎn)問(wèn)卷調(diào)研，以短信、郵件、二維碼等多種方式調(diào)研客戶(hù)在不同決策和使用階段的感受和體驗(yàn)，從而改善問(wèn)題，挖掘機(jī)會(huì)點(diǎn)。

值得注意的是，該車(chē)企在設(shè)置問(wèn)卷調(diào)研的過(guò)程中，配置了多達(dá)數(shù)千道、涵蓋不同類(lèi)型的題庫(kù)，可根據(jù)客戶(hù)在回答問(wèn)卷中的不同選擇，設(shè)置不同的跳轉(zhuǎn)邏輯，精密地為不同類(lèi)型客戶(hù)展現(xiàn)其更關(guān)注的核心問(wèn)題，從而改良客戶(hù)在問(wèn)卷調(diào)研中的體驗(yàn)，獲得更具針對(duì)性的真實(shí)數(shù)據(jù)。

無(wú)論是消費(fèi)者反饋數(shù)據(jù)，還是問(wèn)卷調(diào)研數(shù)據(jù)，都需要科學(xué)的分析方法，方能最大程度挖掘出數(shù)據(jù)的價(jià)值。

該車(chē)企借力云聽(tīng)CEM的AI大數(shù)據(jù)分析能力，利用NLP自然語(yǔ)言處理，基于汽車(chē)行業(yè)建立的細(xì)粒度指標(biāo)模型體系，高效、敏捷地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽化處理和典型意見(jiàn)挖掘，從而指引產(chǎn)品、營(yíng)銷(xiāo)、服務(wù)等方面的客戶(hù)體驗(yàn)提升。

例如車(chē)企發(fā)現(xiàn)，汽車(chē)銷(xiāo)售中，消費(fèi)者體驗(yàn)最差的環(huán)節(jié)之一不是交車(chē)，而是定金和合同糾紛；同時(shí)，交車(chē)體驗(yàn)中，提車(chē)周期過(guò)長(zhǎng)也是集中問(wèn)題之一。

在成熟的數(shù)字化客戶(hù)體驗(yàn)管理體系的助力下，該車(chē)企在汽車(chē)品牌消費(fèi)者滿(mǎn)意度排行中位置不斷攀升，其客戶(hù)體驗(yàn)提升已然邁上新臺(tái)階。

對(duì)車(chē)企而言，多元化的數(shù)據(jù)采集、全面的數(shù)據(jù)源和科學(xué)的數(shù)據(jù)分析方法，三者缺一不可。

那么，車(chē)企究竟應(yīng)該如何落地客戶(hù)之聲的價(jià)值挖掘呢？

首先，車(chē)企需要明確，企業(yè)究竟需要獲取哪些數(shù)據(jù)。

一般而言，我們需要基于汽車(chē)行業(yè)客戶(hù)旅程地圖，將客戶(hù)在購(gòu)車(chē)前、購(gòu)車(chē)中、購(gòu)車(chē)后發(fā)聲的全觸點(diǎn)平臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，包括各類(lèi)汽車(chē)交流平臺(tái)（如汽車(chē)之家、易車(chē)）、車(chē)企旗下的消費(fèi)者交流平臺(tái)、汽車(chē)投訴平臺(tái)（如黑貓投訴、中國(guó)汽車(chē)質(zhì)量網(wǎng)、中國(guó)汽車(chē)召回網(wǎng)、中國(guó)網(wǎng)、車(chē)質(zhì)網(wǎng)）、問(wèn)卷調(diào)研數(shù)據(jù)等。

（365天內(nèi)比亞迪在多平臺(tái)的熱詞詞云；圖源：云聽(tīng)CEM）

其次，車(chē)企需要搭建完善的數(shù)據(jù)分析體系（如汽車(chē)行業(yè)細(xì)粒度指標(biāo)模型），涵蓋車(chē)輛產(chǎn)品洞察（產(chǎn)品熱度、產(chǎn)品問(wèn)題、產(chǎn)品質(zhì)量、產(chǎn)品體驗(yàn)）、客戶(hù)服務(wù)體驗(yàn)（服務(wù)體驗(yàn)滿(mǎn)意度、售前售后投訴、NPS）、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、問(wèn)題追蹤等不同類(lèi)型和階段的分析，為業(yè)務(wù)提供有效的數(shù)據(jù)支撐。

最后，基于全渠道數(shù)據(jù)采集和分析，車(chē)企需要以業(yè)務(wù)部門(mén)為導(dǎo)向、技術(shù)為驅(qū)動(dòng)，將數(shù)據(jù)分析結(jié)果應(yīng)用到不同階段、不同部門(mén)，滿(mǎn)足各方數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)各業(yè)務(wù)部門(mén)的客戶(hù)聲音貫通，構(gòu)筑行之有效的客戶(hù)體驗(yàn)管理體系，真正賦能車(chē)企的產(chǎn)品和服務(wù)提升及優(yōu)化、客戶(hù)體驗(yàn)升級(jí)、消費(fèi)者口碑提升，助力長(zhǎng)效增長(zhǎng)。

（云聽(tīng)CEM核心業(yè)務(wù)模型）

云聽(tīng)CEM作為領(lǐng)先的客戶(hù)體驗(yàn)管理平臺(tái)，已累積分析模型覆蓋品類(lèi)300+、客戶(hù)體驗(yàn)分析指標(biāo)30000+，正在服務(wù)汽車(chē)行業(yè)的優(yōu)質(zhì)企業(yè)，幫助更多品牌提升客戶(hù)體驗(yàn)，打造更佳的品牌口碑。