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                                如何有效的管理客戶體驗數據通過客戶體驗管理,提高 電商用戶評價管理,驅動客戶服務平臺CEM系統

                                如何有效的管理客戶體驗數據|云聽CEM洞察

                                2022-09-27   ·   412 閱讀

                                客戶體驗數據與價格、銷量等數值型的、結構化的數據不同,客戶體驗反饋大多是文本型的(很少一部分是音頻、圖片、視頻等)、非結構化的數據。

                                文本型數據具有多維、語義復雜的特點,很難直接進行分類和分析。如何進行文本分析,如何將文本分析與品牌業務緊密結合起來?有幾個關鍵步驟和技術,我們以電商評論文本為例詳細講解。

                                以電商評論分析為例是因為電商評論由已購買、已使用的客戶發出、數據量大、分布密度高、觀點明確,是非常重要的客戶體驗文本。電商評論分析也是云聽CEM探索非常深入的一塊。其他客戶體驗文本的分析方向是一致的,在細節上可能略有不同。

                                1. 搭建文本分析的細粒度指標體系。

                                什么是指標體系?文本為高維數據,很難直觀地統計與可視化展示。因此,我們需要先搭建一套指標體系,再根據指標體系有針對性地進行分析。否則就像船只失去航行方向,最終只能迷失在浩瀚的文本海洋里。

                                什么是細粒度指標體系?分析指標可分為不同顆粒度,便于從粗粒度到細粒度進行分析。以某智能手機品牌的電商業務為例,它的指標涵蓋產品、服務、市場、物流等多個方面。產品方面,一級指標為外觀、性能、拍照、電池、屏幕、操作系統等,外觀這個一級指標又可具體分為整體外觀、手感、機身顏色、機身大小、做工/工藝、機身厚度、機身重度等。

                                如何搭建指標體系?一般有兩種方法,一種是基于業務經驗,由品牌提供指標;另一種是對全量文本進行無監督聚類,提取高頻詞作為指標。2種方法可以結合起來,最終確定的指標體系合理即可。可以從是否覆蓋全客戶旅程的重要觸點、是否與行業/部門的業務高度契合等角度評估是否合理。

                                搭建指標體系十分關鍵,它直接決定了我們的分析角度是否正確。我們已經成功服務過3C、家電、日化等多個行業的領導品牌,沉淀了多套成熟的指標體系,希望能與更多優秀品牌交流合作。

                                2. 基于指標體系進行情感傾向分析。

                                什么是情感傾向分析?基于深度學習的自然語言處理技術(NLP),對評論文本中所提及的指標進行情感傾向分析(正面、負面、中性)。

                                3. 對評論文本進行典型意見挖掘。

                                什么是典型意見挖掘?基于深度學習的自然語言處理技術(NLP),對評論文本進行典型意見挖掘。以某智能手機品牌的二級指標「手感」為例,挖掘二級指標「手感」這個指標下負面反饋的典型意見,發現負面反饋基本圍繞「手感比較重」展開,定位到了具體問題。

                                4. 為什么使用NLP進行情感傾向分析與典型意見挖掘?

                                如果使用人工分析,優勢在于人腦具備專業知識與豐富經驗,劣勢在于無法處理大規模數據、難以保證每個人對每個指標的理解達到統一的標準。為了解決這個問題,我們使用基于深度學習的自然語言處理技術(NLP),訓練出聰明的機器代替人工分析。

                                這部分的難點在于NLP處理文本的準確率,市面上的相關解決方案良莠不齊,需仔細甄別。云聽CEM擁有優秀的NLP團隊,識別準確率行業領先,高達85%,甚至90%。

                                5、可視化報表展示分析結果

                                基于深度學習的自然語言處理技術(NLP)進行情感傾向分析與典型意見挖掘是關鍵,完成這個關鍵點后,下一步就是為品牌提供多維度的分析方向、靈活的篩選條件、豐富的可視化報表庫和配套的功能模塊。進而幫助產品、運營、客服、市場、品牌等部門發現問題與智能決策,進而提升整個客戶旅程的客戶體驗。

                                多維度的分析方向:指標正負面聲量統計、某指標負面反饋的典型意見、指標走勢等。靈活的篩選條件:按平臺、品牌、產品、型號等條件篩選。豐富的可視化報表庫:提供豐富的可視化報表庫,一鍵輸出報告。配套的功能模塊:消息回復、自動預警等。


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                                第一部分 定義

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                                第二部分 隱私政策

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                                三、云聽CEM如何使用Cookie和同類技術

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                                (二)轉讓

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                                1、在獲取明確同意的情況下轉讓:獲得您的明確同意后,云聽CEM會向其他方轉讓您的個人信息。

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                                (三)公開披露

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                                2、與公共安全、公共衛生、重大公共利益有關的;

                                3、與犯罪偵查、起訴、審判和判決執行等有關的;

                                4、出于維護您或其他個人的生命、財產等重大合法權益但又很難得到本人同意的;

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                                五、云聽CEM如何保護您的個人信息安全

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                                (二)云聽CEM有行業先進的以數據為核心,圍繞數據生命周期進行的數據安全管理體系,從組織建設、制度設計、人員管理、產品技術等方面多維度提升整個系統的安全性。

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                                我們可能會不時更新此隱私聲明,以反映我們的數據治理實踐的變化。修訂后的隱私聲明將在此處發布,并更新修訂日期。我們建議您定期檢查是否有任何更改或更新。如果我們對隱私聲明做了重大更改,我們將在本頁面頂部發布30天的通知。在修訂生效后繼續使用我們的網站將使我們認為您已經閱讀并理解了這些更改。

                                七、如何聯系云聽CEM

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                                本隱私聲明將于20210630日生效

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