在數字化浪潮席卷的當下，消費、金融、物流、支付等領域不斷發生變化。
在徹底顛覆多個行業后，這場數字化革命悄然在汽車行業興起——客戶體驗升級正是其中的核心之一。
在體驗為王的時代，“發動機、變速箱、底盤”的老三件已無法滿足消費者的需求變化，車企的變革正面臨一座巍峨巨山——來自客戶的聲音。
（圖源：pexels）
相較其他賽道，汽車行業有著消費決策鏈條長、產品使用時間長、服務周期長等顯著特征，這無疑對車企提供的產品和服務品質的可持續性提出了更高的要求。
客戶之聲因此成為了車企挖掘客戶評論、期望和偏好的“金礦”。
每個消費者的購車決策核心因素、喜好、使用感受和關注重點都有差異，對車企而言，不同的營銷觸點、服務策略和方法，都會對消費者的決策產生不同影響。
這必然非常考驗車企在客戶運營方面的全面性和精細化。
如何通過客戶之聲全面、深度地挖掘出提升消費者體驗的寶貴價值，對車企而言至關重要。
（圖源：unsplash）
但是，許多企業往往會因客戶之聲收集渠道不夠全面、分析方法不夠科學、效率難以提升等問題，陷入分析結果片面性、不具備應用價值的困境。
隨著數字化客戶體驗管理平臺等多樣化平臺的出現，這些困境正逐步瓦解。
以某知名車企為例。該車企在市場的汽車銷量排行中名列前茅，消費者數量龐大，如何通過持續提供優質的產品和服務，贏得客戶的口碑，保持競爭的優勢地位，是其重中之重。
以數字化手段挖掘客戶之聲的價值，成為了該車企邁出的關鍵一步。
一方面，該車企通過云聽CEM對汽車相關平臺的消費者反饋數據進行了采集，涵蓋電商評論、社媒評論、問答平臺數據、客服錄音等渠道，同時將內外部系統數據進行打通，實現數據閉環管理，為分析客戶之聲隱藏的關鍵信息和典型意見打下了扎實基礎。
另一方面，該車企通過云聽CEM設置全觸點問卷調研，以短信、郵件、二維碼等多種方式調研客戶在不同決策和使用階段的感受和體驗，從而改善問題，挖掘機會點。
值得注意的是，該車企在設置問卷調研的過程中，配置了多達數千道、涵蓋不同類型的題庫，可根據客戶在回答問卷中的不同選擇，設置不同的跳轉邏輯，精密地為不同類型客戶展現其更關注的核心問題，從而改良客戶在問卷調研中的體驗，獲得更具針對性的真實數據。
無論是消費者反饋數據，還是問卷調研數據，都需要科學的分析方法，方能最大程度挖掘出數據的價值。
該車企借力云聽CEM的AI大數據分析能力，利用NLP自然語言處理，基于汽車行業建立的細粒度指標模型體系，高效、敏捷地對數據進行標簽化處理和典型意見挖掘，從而指引產品、營銷、服務等方面的客戶體驗提升。
例如車企發現，汽車銷售中，消費者體驗最差的環節之一不是交車，而是定金和合同糾紛；同時，交車體驗中，提車周期過長也是集中問題之一。
在成熟的數字化客戶體驗管理體系的助力下，該車企在汽車品牌消費者滿意度排行中位置不斷攀升，其客戶體驗提升已然邁上新臺階。
對車企而言，多元化的數據采集、全面的數據源和科學的數據分析方法，三者缺一不可。
那么，車企究竟應該如何落地客戶之聲的價值挖掘呢？
首先，車企需要明確，企業究竟需要獲取哪些數據。
一般而言，我們需要基于汽車行業客戶旅程地圖，將客戶在購車前、購車中、購車后發聲的全觸點平臺數據進行采集，包括各類汽車交流平臺（如汽車之家、易車）、車企旗下的消費者交流平臺、汽車投訴平臺（如黑貓投訴、中國汽車質量網、中國汽車召回網、中國網、車質網）、問卷調研數據等。
其次，車企需要搭建完善的數據分析體系（如汽車行業細粒度指標模型），涵蓋車輛產品洞察（產品熱度、產品問題、產品質量、產品體驗）、客戶服務體驗（服務體驗滿意度、售前售后投訴、NPS）、風險預警、問題追蹤等不同類型和階段的分析，為業務提供有效的數據支撐。
最后，基于全渠道數據采集和分析，車企需要以業務部門為導向、技術為驅動，將數據分析結果應用到不同階段、不同部門，滿足各方數據聯動，實現各業務部門的客戶聲音貫通，構筑行之有效的客戶體驗管理體系，真正賦能車企的產品和服務提升及優化、客戶體驗升級、消費者口碑提升，助力長效增長。
（云聽CEM核心業務模型）
云聽CEM作為一站式客戶體驗管理平臺，已累積分析模型覆蓋品類300+、客戶體驗分析指標30000+，正在服務汽車行業的優質企業，幫助更多品牌提升客戶體驗，打造更佳的品牌口碑。
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