VoC系统是数据采集一大应用场景，特别是数字时代的到来，越来越多的企业面临数字化转型的挑战，消费市场也正在历经传统商品经济到体验经济的转变，利用VoC系统提升客户的体验成为许多企业的新难题。

 

 

中国传媒大学客座教授、中国传媒教父李志恒曾说过“关爱消费者的这个角色设定关乎着企业的生死，而“品牌”就是来扮演这个角色的”。

 

越来越多的实例已经验证了这一点：关爱销售费者，为消费者提供良好的客户体验，能够提高客户生命周期价值，降低客户流失率，从而实现业绩的持续增长。

 

 

在过去的几年中，八爪鱼一直持续帮助客户搭建并完善客户之声系统，助力企业关注消费者反馈，通过深度分析客户之声，来为企业决策提供数据支持。目前八爪鱼已经服务过OPPO、vivo、联合利华、科大讯飞、添可、雷鸟等多家知名品牌，深受客户好评和信赖。

 

 

在上一篇文章《VoC客户之声的价值与八爪鱼的实践》中我们已经为大家解答过客户之声是什么？客户之声的价值在哪里等问题。除此之外，大家一定还有很多其他关心的、想详细了解的问题。本文将结合与客户合作过程的经验，为大家详细讲讲VoC系统中客户最关注一些问题。

 

问题1：VoC数据源有哪些？

 

一般而言，我们将VoC数据源分为内部数据和外部数据两种：

内部数据包括问卷反馈（比如完成某个特定动作后向其推送个性化NPS问卷、使用完产品某个功能后自动向客户推送消息获取反馈）、客服在线会话（包括品牌自己的客服系统、京东的叮咚、淘宝的旺旺等）、电话录音、客户访谈等；

 

 

外部数据主要包含：

1. 电商评论（淘宝、天猫、京东、苏宁、亚马逊、唯品会等电商平台的商品评论数据）；

2. 社交媒体数据（用户在微博、小红书、抖音、快手等社交平台上发布的关于产品的使用体验、心得、吐槽等数据）；

3. 新闻媒体（新闻媒体发布的消息能够在短时间内飞速传播，产生更深远的影响，用户也会在新闻下发布自己的想法）；

4. 垂直论坛（如汽车用户的垂直论坛汽车之家、爱卡汽车、懂车帝；旅游类用户经常使用携程、去哪儿、马蜂窝；美妆护肤类用户则更偏好小红书和微博，在垂直平台上更容易获得核心用户的反馈数据）

以上公开的互联网数据的采集均可以通过八爪鱼实现，八爪鱼具有强大的采集功能，能够采集文本、图片、语音、视频等多种形式的数据，为客户之声系统的搭建提供强大的数据来源支持。

 

问题2：VoC数据的价值在哪里？

 

VoC数据能够帮助企业通过客户视角，把各部门的KPI连接到一起。VoC数据不只能帮助市场部开展工作，还可以在以下多个方面帮助到企业增长：

 

1. 对于企业高层领导而言：可以帮助及时关注政策法规和产业行业资讯，了解当下市场情况及未来发展趋势，为公司发展决策提供数据支持。

 

2. 对于产品部门而言：可以帮助企业优化产品，长期保持竞争力。帮助了解用户需求及痛点，从用户反馈中挖掘新的机会和增长点，为新产品的开发提供线索及指导策略。我们曾经有过一个零食客户，在挖掘客户评论数据的时候，发现近期有不少用户提到减脂零食，由此发掘出了减脂零食这一新品类，助力企业增长。

 

3. 对于市场部门而言：帮助挖掘消费者情报，包括消费者画像及需求，分析竞品情报，了解本品和竞品的差异；在产品上市后，可以及时跟踪消费者反馈，发现产品官方宣传卖点与消费者喜好之间的差异。

比如某手机厂商的营销团队，在其某款新手机上线之时，主打的营销策略是年轻一代的性价比手机，同时为了宣传年轻化找了知名游戏宣传。之后通过分析电商评论和社交媒体相关话题反馈发现，客户的关注点集中在打游戏很好用，是一款游戏体验很棒的手机。它可以根据这个结果立即采取行动，将营销重点往游戏手机上走。事实也证明，在更换了营销策略后，成功超过竞品，占据更大份额。

 

4. 对于品牌部门而言：帮助监控社会舆情信息，对于负面消息及时预警，推进树立企业形象。

 

问题3：VoC系统的建立有哪些风险？

 

有优势当然也会有风险。“以客户为中心”这句话在很多公司墙上都有，但并不是把“以”客户为中心”写在墙上，就是“以客户为中心”了，真正的“以客户为中心”需要得到高层的重视，将它作为企业从上而下的经营管理理念。

 

我们之前服务过一些传统企业，在合作的过程中我们会发现他们非常关注供应链、关注模具、关注生产、关注成本，但是不关注客户，这样即使产生了增长效果，也有可能是在损害客户利益和客户体验下而得到的提升。

 

 

在国内一些中大型企业，各部门职能分工有一个特点——“老死不相往来”，很难协调多部门一起协同工作。但VoC洞察不是某个人、某个部门的事，而是整个公司各个部门共同的事，包括产品、品牌、服务、营销等。

 

一套VoC客户之声解决方案的上线，需要公司从战略的角度给予支持，推进产品、品牌、服务、营销跨部门的流程优化，进而在各个环节洞察客户之声，为客户提供更好的体验。我们服务的很多品牌都是这样，首先是公司支持，然后从一个部门推进到另一个部门，从一条产品线引入到另一条产品线。

 

 

问题4：VoC系统可以采集竞品数据吗？

 

可以采集竞品的所有公开数据，如公开新闻、论坛及社交媒体讨论、电商评论等，但无法采集到竞品的客户会话、问卷调研等隐私数据。据八爪鱼过往经验来看，搭建VoC系统，一年所获取的本品信息、竞品信息、行业数据等的数据总量不低于1亿，一些大的行业与品牌甚至可以上10亿以上的规模。

 

问题5：采集到的VoC数据需要清洗吗，如何进行清洗？

 

用户评论数据口语化表达很多，例如“宝贝收到了”、“看到了吧”等缺乏分析意义的词，我们可以建立一个无效数据的管理机制，包括水军的判别等，在采集到数据后，先进行数据清洗然后再导入系统，最后通过算法去聚合孵化数据中的价值。

 

问题6：VoC数据如何进行文本挖掘？

 

图片来源：八爪鱼新闻数据中台

(如果想了解更多八爪鱼新闻数据中台相关信息，请移步《日采100W新闻数据，如何实现新闻自动分类》中查看）

 

VoC数据的文本挖掘有以下几个关键点：

 

1. 搭建文本分析的细粒度指标体系:我们采集到的VoC数据多为文本数据，很难直观地统计与可视化展示。因此，我们需要先搭建一套指标体系，再根据指标体系有针对性地进行分析。分析指标可分为不同颗粒度，便于从粗粒度到细粒度进行分析。以手机为例，手机的指标涵盖产品、服务、市场、物流等多个方面。产品方面，一级指标为外观、性能、拍照、电池、屏幕、操作系统等，外观这个一级指标又可具体分为整体外观、手感、机身颜色、机身大小、做工/工艺、机身厚度、机身重度等。

 

2. 基于指标体系进行情感倾向分析:基于深度学习的自然语言处理技术（NLP），对评论文本中所提及的指标进行正面/中性/负面不同倾向的情感分析。

 

3. 对评论文本进行典型意见挖掘：基于深度学习的自然语言处理技术（NLP），对评论文本进行典型意见挖掘（关于NLP技术的应用以及指标体系的搭建，我们会在后续的文章中详细解答，此处不多赘述）。

 

4. 可视化报表展示分析结果：利用多维度的分析方向、灵活的筛选条件、丰富的可视化报表库和配套的功能模块。帮助产品、运营、客服、市场、品牌等部门发现问题与智能决策，进而提升整个客户旅程的客户体验。

 

问题7：数据源不同，需要有不同的分析算法吗？

 

需要使用不同的分析算法，比如VoC客户之声最主要的数据来源是天猫、淘宝、京东等电商平台的商品评论，这些统称为电商评论数据，数据内容以产品为核心；而来自小红书、微博等平台的数据是社交数据，社交数据涉及维度较广，用户不一定是针对产品给出的反馈，因此需要使用不同的分析模型。

 

结语：

VoC洞察是企业面向客户解决问题，进而提升客户体验，保持可持续性发展的有效方式。通过VoC洞察，品牌不断提升在产品，服务，市场方面的体验，进而延长客户生命周期，提高客户生命价值，保持良好增长。

八爪鱼具有行业领先的采集能力，在VoC领域已有多年实操经验，服务过3C、日化、家电、食品等多个行业的领导品牌，帮助他们洞察客户之声，不断提高客户体验。

 

 

如果您对VoC系统搭建有兴趣，可以扫码添加我们的顾问微信（或者直接搜索微信号：BANXIANCEM），预约演示。