我們跟很多品牌客戶交流客戶體驗相關的內容時發現：客戶經常會把以下幾個概念進行混淆——他們認為Social Listening，VOC，CEM，是同一回事。

雖然這三個概念在內容上是有一些重疊，但在整體的數據范圍、應用場景、戰略高度和執行方法上都是有很大區別的。所以打算花點時間整理一下相關的內容，今天主要想跟大家聊聊客戶之聲Voice of the Customer。

客戶之聲（Voice of the Customer，簡稱VoC）是指顧客對其品牌、產品和服務的反饋。客戶之聲分析是指搜集、分析客戶反饋數據，將這些數據轉化成有效的見解，進而指引品牌行動的一整套方案。

許多國外品牌都在上線VoC解決方案后證明：基于數據驅動的VoC解決方案可以有效地幫助品牌企業提高客戶生命周期價值并降低客戶流失率，從而實現業績的持續增長。

本文將從以下幾個方面，與您深入討論這個問題：

• 擅長客戶體驗的公司的收入比競爭對手高出4-8％

• 卓越的體驗可將 客戶生命周期價值提高6-14倍

1. 從問題開始

• 新品上線后客戶反饋如何，有什么需要改進的，跟競品相比如何？

• 微博上到底有多少聲音在討論我們，哪個KOL說話對我們最有影響力？

• 如何提高客服團隊的效率與獲取市場情報的能力？

 2. 搜集客戶之聲

• 在線評論

• 調查問卷

• 社交媒體

• 客服在線聊天

• 400電話與工單 

在搜集客戶之聲這個環節中還有幾個關鍵點需要注意：

• 保證數據的真實性、有效性

• 將目標數據源接入到一個系統中

一方面要求采集數據時盡量全面，避免漏數據；另一方面需有豐富經驗甄別無效數據和假數據，例如評論中的水軍評論、表情符號、火星文就屬于無效數據。

將目標數據源接入到同一個系統中，打破數據孤島。以各大電商平臺為例，平臺彼此之間相互將會競爭，評論數據和在線咨詢數據只能在平臺上看，無法導出，形成數據孤島。

在進行VoC分析時，需將各平臺數據打通，建立品牌自己的數據倉庫，方便統一管理、分析和調度數據。

3. 分析客戶之聲

• 技術門檻：NLP自然語言處理

• 搭建豐富分析維度并以可視化圖表展示

• 提供多個配套功能（靈活篩選/預警/儀表盤/消息中心等）

人工無法大批地處理文本數據，一般是通過NLP自然語言處理技術，讓機器或者說是模型，代替人工去理解每一句話中提到哪些點，對這個點的情感傾向是正是負。

在此基礎上，量化客戶的關注點和對關注點正負面反饋聲量。

由于中文語義的復雜性，NLP需要大量的訓練才能達到比較高的準確率。

比如說：“這豆腐真臭”，放在長沙臭豆腐店里是一句好評，但放在其他店里就可能是一句差評了。需要通過大量的訓練，讓NLP明白在當前語境下，到底是好評還是差評。 

搭建豐富分析維度并以可視化圖表展示。結合業務需求，搭建豐富分析維度，并將分析結果以可視化圖表展示，賦予每個人洞察客戶之聲的能力。

以某日化產品的電商評價分析為例，計算此日化產品客戶各個關注點（也可以叫指標）各個時間段的正負面反饋聲量、展示各指標正負面反饋聲量的走勢、挖掘指標負面反饋的典型意見、計算行業品牌口碑均值對于自己產品進行對比等等。

當然，分析維度是不斷豐富完善的，是業務需求和技術實現不斷磨合的結果。

提供多個配套功能（靈活篩選/預警/儀表盤/消息中心等）。提供多個配套功能，讓VoC分析平臺用起來更得心應手。

還是以某日化產品的電商評價分析為例，支持按時間、店鋪、品牌等條件靈活篩選，以得到指定的分析結果；支持設置負面反饋占比的預警條件，一旦達到條件立即通過微信、短信等渠道發送預警通知；支持通過儀表盤自行組合圖表，分析更個性化、關注點更集中；支持通過消息中心模塊統一接收和處理客戶的在線咨詢和評價。

4. 得出見解并采取行動

到這里VoC分析平臺基本搭建起來了，賦予了每個人洞察客戶之聲的能力，不同的角色可以依據不同的關注點得到與自己密切相關的見解，并根據見解采取行動，以優化體驗。

有時候得到的見解是顯而易見的，品牌的改善做法非常明確。

例如：某手機廠商的營銷團隊，在其某款新手機上線之時，主打的營銷策略是年輕一代的性價比手機，同時為了宣傳年輕化找了知名游戲宣傳。

之后通過分析電商評論和社交媒體相關話題反饋發現，客戶的關注點集中在打游戲很好用，是一款游戲體驗很棒的手機。

它可以根據這個結果立即采取行動，將營銷重點往游戲手機上走。事實也證明，在更換了營銷策略后，成功超過競品，占據更大份額。

但有時候得到的是統計結果而非見解，需要結合更多的數據、通過復合維度、結合行業情況更深入地分析，才能最終得到指引行動的見解。

例如：某日化產品的研發團隊通過分析電商評論，得到其產品各指標的正負面反饋情況，發現其關于 包裝設計、產品氣味的負面反饋特別多。

以氣味為例，進一步下鉆分析原因，發現關于氣味的負面反饋集中在氣味不好聞、氣味怪怪的上。

某日化產品的研發團隊拿到氣味不好聞、氣味怪怪的這個反饋結果時，并不能根據這個結果輕易地去行動。

還需要考慮其他多個因素：氣味是否好聞的評判標準比較主觀，而且日化品牌對氣味的拿捏需要深厚的行業積累，研發過程也有很長的周期，不是短期內能輕易改變的；

相對于膚感/功效而言，氣味是不那么重要的指標，如果膚感/功效表現很好，可以適當舍棄氣味。

基于多個因素綜合考量，品牌最終做出的決策是氣味不是急需改進的問題，目前保持原樣即可。

當采取行動之后，還需跟蹤問題的改善效果和收益，形成良好運轉的閉環。

并非通過一次行動就能達到很好的效果。在采取行動后，需要重復上述的VoC洞察過程，監測跟蹤各項體驗的改善情況，根據效果不斷調整策略再行動，直至交付很好的體驗。

上面講了VoC分析落地的4個步驟：1. 從問題開始 → 2. 搜集客戶之聲 → 3. 分析客戶之聲 → 4. 得出見解并采取行動。

每個步驟都很重要，對客戶之聲的采集能力、分析能力、洞察能力有非常高的要求。也就是說，要把VoC分析真正落地，真正做好，需要深刻理解VoC理念、精通業務需求、技術實力過硬。

品牌可以選擇從0到1開發，但更快速、更有效的方式是選擇擁有成熟VoC解決方案的專業團隊。

市面上的VoC解決方案各有側重，那又回到第三部分講的，一定要明確您的問題和需求，再選擇在解決您的類似問題上有豐富經驗的VoC解決方案供應商，這樣他們就可以和您的業務需求高度契合，為您解答：

• 他服務過哪些類似企業，解決了哪些類似問題

• 基于您的業務需求和問題，VoC分析如何做

• 他是否可以提供演示系統，再您給出示例數據后非常快地出分析結果

• VoC分析這件事需要投入多少成本，得到什么收益，周期迭代如何規劃

云聽CEM深入VoC領域，具有行業領先的VoC采集能力、分析能力和洞察能力，已有兩年實操經驗，服務過3C、日化、家電、食品等多個行業的領導品牌，幫助他們洞察客戶之聲，不斷提高客戶體驗。

如果您對云聽CEM有興趣，可以掃碼添加我們的顧問微信（或者直接搜索微信號：yunting-CEM ），預約演示。

最后提非常重要的一點，VoC洞察不是某個人、某個部門的事，而是整個公司各個部門共同的事，包括產品、品牌、服務、營銷等。

一套VoC解決方案的上線，需要公司從戰略的角度給予支持，推進產品、品牌、服務、營銷跨部門的流程優化，進而在各個環節洞察客戶之聲，為客戶提供更好的體驗。

我們服務的很多品牌都是這樣，首先是公司支持，然后從一個部門推進到另一個部門，從一條產品線引入到另一條產品線。

本文作者：云聽CEM@Jerry

本文編輯：云聽CEM@萱子