达观动态

达观愿与业内同行分享 助力各企业在大数据浪潮来临之际一起破浪前行

达观AI技术赋能用户体验提升,实现数据驱动精益零售

 

1.互联网“存量时代”用户体验管理需要AI赋能

1.1 用户体验管理是企业的核心战略

“驱动在市场营销者与顾客之间营造成功关系的四大因素:顾客价值、高水平的顾客满意、高度的顾客信任感和建立一套顾客维持体系”

   — 利昂·希夫曼 (Leon G.Schiffman)

《消费者行为学》

诚然,一个公司成功的核心要素是要在第一时间确定目标市场的需求和需要, 并且能比竞争对手更好地提供令用户满意的产品或服务。

尤其是,当今市场环境和竞争态势的变化,以及信息的多元化,加速了消费者需求的升级,企业只有把握市场发展趋势,满足消费者变化的需求,才能在竞争中保持旺盛的生命力。

用户体验管理(User Experience Management)恰恰能够帮助企业达成这一目标。用户体验管理是一种市场营销战略和技术,专注于提升用户互动、满意度和体验。

 

1.2 用户体验管理亟需“大数据+人工智能”

长久以来,企业基于消费者U&A(U=usability,使用,A=acceptance,接受)调研来研究用户需求,它在企业发展和营销行动中扮演者“听诊器”和“指南针”的角色,把脉市场,洞察消费者,探索规律,发现市场机会,帮助企业把握发展方向,明确营销目标和市场规划。

然而,这种传统的用户调研方式存在着样本量较小、实施周期长、累计实施成本高和决策主观化的问题,且越来越多的受到来自海量大数据和市场需求变化莫测的冲击,亟需科学化、智能化的轻量级解决方案来做好替代。

图1 用户体验管理平台的价值在于对传统用户研究方式的升级

在移动互联网时代,企业的在售前、售中和售后的体验数据分散在内外部各渠道中,每天产生数以十万、百万计的客服热线、工单、媒体文章、论坛帖子、用户评论等数据,这些数据集是如此之复杂以至于无法由传统数据处理系统处理。

在这些数据中,蕴藏着大量用户关于产品/服务的期待、使用偏好、吐槽、关注点,如果能快速、有效的从这些数据中“萃取”关乎市场需求和用户体验的相关情报信息,则将是企业在市场上“摧城拔寨”的攻坚利器!

 

图2 从众多内外部数据中可提炼出许多有价值的用户体验信息

 

2.达观数据用户体验管理解决方案

达观数据利用先进的语义分析技术,从非结构化的用户UGC数据中得到消费者意见洞察和市场情报信息。同时,平台将分析结果和处理意见通过智能工单系统实时反馈给相关责任部门跟进处理,形成业务闭环。

达观数据基于多个大型用户体验管理/客户之声/客户意见洞察项目中的共性需求沉淀为用户体验平台,使其具备处理各行业大部分通用分析场景的能力。

 

图3 用户体验平台是一个收集、分析和处理用户体验信息的“分拨中心”,在这里实现用户体验管理的业务应用闭环

 

2.1 达观数据用户体验平台能力介绍

达观用户体验平台的核心价值是自动化、敏捷化和智能化的处理多源异构的海量用户体验数据,实现用户研究和声音监测的智能化升级。现基于达观数据在用户体验管理领域的实践,笔者枚举若干该平台的典型使用场景。

2.1.1 以用户需求、市场为中心,开展产品企划活动

通过分析本品及竞品的用户偏好、对比评价、抱怨投诉等数据,结合社交媒体、垂直社区、外购数据输入给商品企划等部门进行产品规划、改款、设计改进。

 

图4 平台能力1 – 以用户需求、市场为中心,开展产品企划活动

图5 从海量用户UGC内容中发掘用户对于产品或服务的主要诉求点,辅助产品设计和营销宣发

 

2.1.2 关注技术动态和专业反馈,驱动产品创新设计

收集产品相关的技术动态、行业政策和专利信息等,用于产品功能策划、技术创新、技术研究储备。

图6 平台能力2 – 关注技术动态和专业反馈,驱动产品创新设计

图7 从用户论坛发掘主要用户的潜在需求点,为后续新品设计和研发提供数据化参考

 

2.1.3 用户体验全景式剖析

基于用户旅程对所有触点的用户体验进行全景式分析,识别出用户对于产品、服务等方面的关注点,帮助产品、服务、电商运营和品牌等部门在日常工作中能以用户体验数据来驱动业务改善,从而把以用户为中心的理念落到实处。

图8 平台能力3 – 基于预设业务指标系对分析结果进行梳理,从宏观、中观和微观层次洞察用户需求

 

2.1.4 市场、行业情报监测

除了收集用户相关反馈信息,还会通过解析相关政策及重要人物观点,识别出对行业内技术或产品类型有利好线索的政策。

图9 平台能力4 – 行业和政策情报监测

图10 对行业内有价值的情报信息进行自动化分类,并形成报告定时自动发送

 

2.1.5 企业风险监控与预警

基于先进的自然语言处理技术,对海量公开数据进行深度挖掘,化繁为简、扬清激浊,从中提炼对投资有价值的商业情报。

图11 平台能力5 – 企业风险监控与预警

 

2.1.6 基于用户反馈的市场洞察

通过多元统计分析方法,从社交媒体数据中挖掘出品牌及其对应竞品在用户群体的兴趣爱好方面的异同点,可以辅助锚定竞品、洞悉用户群的内在消费动机和市场定位。

图12 平台能力6 – 基于竞品信息和客群信息进行产品或品牌的市场定位分析

 

2.1.7 基于用户反馈的产品优劣势诊断

针对产品的用户反馈进行优劣势分析,可以找到最需要改进的产品方面,划定产品迭代优先级。

图13 平台能力7 – 基于海量的用户反馈信息做产品的优劣势诊断,以便趋利避害

 

2.1.8 适配企业管理结构的权限设计

针对一线员工、管理人员,企业高层等不同角色,可以分析不同范围,不同维度的数据,从品牌层面到产品,再到具体产品型号,从全局问题层层下钻到细节根源,让管理者到一线各种角色都有优化体验优化能力。

 

2.1.9 智能业务流程管理

通过构建灵活的内部工单流程系统,能及时将针对产品的用户反馈及危机舆情自动派发给相应责任人处理,支撑其业务决策,对处理进度进行实时把控,确保售后投诉、产品反馈意见、负面舆情能及时处理到位。

 

2.2 达观数据用户体验管理的技术优势

2.2.1 注重捕捉细粒度的信息

基于先进的自然语言深度语义分析技术,可以从文本数据中提炼出精细化的信息,不止于笼统的标签化处理,充分挖掘数据的价值。

图14 基于先进的语义分析技术“榨干”用户反馈中的细粒度信息

 

2.2.2 注重业务分类体系的智能化构建

在很多涉及语义分析的业务场景中,建立一个符合 MECE 法则(Mutually Exclusive ,Collectively Exhaustive,中文内涵为“不重不漏”)的业务分类体系至关重要,因为该业务分类体系体现了企业对其自身业务的认知—产品/品牌/服务中包含哪些要素,哪些要素是相对重要的。该业务分类体系会直接影响数据的收集、预处理、分析挖掘,以及数据结果呈现等阶段,不可谓不重要。

达观数据基于先进的无监督、半监督自然语义处理技术,可以在借助少量标签数据甚至没有标签数据的情况下快速搭建起业务指标体系,大大节省人工梳理标签体系的时间。

图15 基于先进的语义分析技术在短时间内从零到一辅助搭建业务指标体系

2.2.3 完备的NLP能力中台支持

基于达观自研的智能标签平台,业务人员可以针对各类场景进行拓展,从零到一搭建用户体验处理能力。

图16 基于NLP能力中台进行各类业务场景的AI能力拓展

 

3.结语

谁掌握了用户体验提升的方法,谁就掌握了存量时代的主动权。达观数据用户体验平台通过多渠道全流程实时收集用户体验数据,可视化关键体验指标,帮助企业最大化利用好每一个用户反馈、行为和画像数据,优化用户体验,第一时间解决用户抱怨问题,帮助企业在不需要做大量传统市场调查的基础上,高效管理用户体验,根据用户反馈数据优化市场营销策略,提高营收,稳固用户和企业品牌之间的良性互动和认同。