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想要让客户满意?VOC,你值得拥有

工具概述VOC(Voice Of Customer), 通常称之为“客户之声”,顾名思义就是要聆听客户的心声以准确了解客户的需求,以及他们对你的产品、品牌或服务的感知。 同时,VOC(客户之声),作为当下兴起的经济模式“客户体验管理”中不可或缺的组成部分,也显得尤为重要。图片多样功能为何VOC如此重要? 那是因为VOC数据可以在以下多个方面帮助到企业或组织:了解市场情况及未来发展趋势;了解行业的发展现状及未来走向;为新产品的开发提供线索及指导策略;确定客户的愉悦体验及满意度的关键驱动因素等等。 运用好客户之声可以提高客户留存率、员工工作效率以及更高效地解决各种业务上的痛点。注意事项01、价值链一定要根据现状进行分析,不可漏缺任何一个步骤。要对价值链涉及的部门与实体应提尽提。

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    关于客户满意度的十个建议

    1.及时响应对客户至关重要 无论是哪个行业或在哪个客户接触点,响应的及时性变得越来越重要,并成为总体满意度的核心驱动力。 2.聚焦增加客户满意度 American General保险只卖人寿保险; 21stCentury只有汽车保险。 两者都比其他多种业务类型的公司享有更高的满意度。 为一群客户服务是很难的,为多个不同的客户群服务是更难的。这导致企业的高管们对每个客户的需求都不太熟悉,他们错误估计或误解客户需求。 7.跟踪市场份额 大型机,传真机以及旅行社等行业在过去三十年失去市场份额时都享有较高的客户满意度评级。 产品或服务的最后抵抗过程通常客户也是最忠实和满意的。 因此跟踪市场份额以及满意度同样非常重要。 最经受住时间考验的客户指标是你猜到的 - 客户满意度。 10.反馈带来改变 客户反馈可以大大改善很多决策:产品功能和定位,服务质量,员工配置,组织架构,订单管理,甚至兼并收购。

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    Salesforce CPQ:让客户满意,让销售更高效

    要记住,想象下这些问题:客户想购买什么产品(配置)?这些产品的价格是多少(定价)?我们能够提供给客户什么购买信息(报价)? ? 你每天在询问和回答这些问题。 你的客户的最终等待的报价信息很可能是不准确的。 销售运营人员要一直提醒你去更新业务机会以及其他相关的系统信息,或是当信息错误的时候他们去修改数据。 你挑选客户将要购买的产品 P是定价。我们添加价格,汇总成总和 Q是报价:一个很好的PDF 这就是Salesforce CPQ能给你带来的。 下面我们来详细说一下: C是配置 一开始你会问客户一些简单的问题和他们的期望。例如,你的客户是企业、政府还是学术机构?根据客户的答案和其他特定的销售流程问题,你会查看到一个定制的产品列表。 你专注于你的客户,而不是你的计算器。 ? Q是报价 你可以随时准备生成一个PDF并附带所有报价的细节,只需点击即可送给您的客户

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    如何做好HR年度数据分析报表 之 - 培训数据分析

    马上要到年底了 ,很多HR开始要做年度的人力资源数据分析了,我们针对各位HR的需求,开辟了这个主题,来讲讲在如何做年度的人力资源数据分析模块,今天我们来讲讲培训模块。 培训的数据分析如果从整体的大的分析来,我们可以分为培训组织分析和培训成本分析和培训评估分析。培训组织分析又可以分为内训和外训,内训外训又可以分为培训场次数,培训人次,各部门人均课时。 接下来我们通过一个案例来分享下 如何做培训模块的数据分析。 ? 这个我们根据上图做的分析: 数据分析: 1.在各个部门的季度外训费用中,产品部的季度费用最高,主要原因是产品部有多人参加了《产品经理的野蛮成长》、《如何开展市场调研》,所以导致产品部的费用最高。 --------------------------------------------------------------------------------- 欢迎关注人力资源数据分析公众号,学习更多人力资源数据分析技能

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    让这份乘客满意度数据指南告诉你

    据分析发现:几乎在每个总体评分中,每位乘客都会对客舱服务和座位舒适度两个方面进行打分,而对地面服务这一项目进行评分的人数大概只有55%左右。 此外,虽然地面服务似乎是最常被忽略的方面之一(可能对一般客户来说最不重要),但在总体评分中,我们可以发现,只要乘客对此项进行了打分,那其对总分的影响往往很高。 Spirit航空在每个方面得到的得分几乎都在1分左右,乘客对该航空公司所有这些方面的服务都不太满意。该航空公司需要对乘客的需求进行更多挖掘。 而对于某些航空公司而言,即时仅仅针对某个城市的航线进行改进,也能提升乘客满意度。 此外,我希望采用更先进的机器学习技术来帮助预测客户的评级,进而对销售情况进行预测。为此,我将进一步对尚未使用的数据进行挖掘,包括航线、乘客类型、客舱类型、航班日期以及相关的天气和经济数据。

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    【数据分析客户细分

    在经过基本特征的细分之后,需要对客户进行高价值到低价值的区间分隔(例如大客户、重要客户、普通客户、小客户等),以便根据20%的客户为项目带来80%的利润的原理重点锁定高价值客户客户价值区间的变量包括:客户响应力、客户销售收入、客户利润贡献、忠诚度、推荐成交量等等。 第三步,客户共同需求细分。 错误六、按照客户的大小分 这种分析方法按照客户的购买多少细分客户,对购买量大的客户就是大客户,购买量小的就是小客户,不考虑客户的成长性、风险因素,以及客户的需求因素等等。 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标:最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary R、F、M三个指标的标准化得分按聚类结果进行加权计算,然后进行综合得分排名,识别各个类别的客户价值水平; 至此如果我们通过对RFM模型分析和进行的客户细分满意的话,可能分析就此结束!

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    2014中国X86服务器客户满意度分析:华为低满意度需反思

    昨天发布了X86服务器品牌认知度分析,华为成为国产厂商最强品牌,但是在用户整体满意度上却与品牌认知上存在很大反差,最低的满意度表现与国际大厂商身份显然不符。 针对X86服务器市场,通过对企业用户满意度的比较可以较为直观的发现到底哪些厂商的产品和服务更加符合企业用户的需求。 中国X86服务器整体满意度研究 从整体上看,中国X86服务器整体满意度处在一个比较健康的水平,整体满意度为8.0;对于不同维度的满意度来看,产品功能满意度最高达到了8.4分,而事实服务满意度最低,仅有7.3 移动信息化中心认为,各个厂商经过近些年的积累,产品功能上已经能够充分满足目前客户的需要,产品的RAS特性,易维护低功耗等功能随着技术的升级都能很好的满足顾客的需求,使得顾客满意度较高。 HP、浪潮、曙光、IBM在整体满意度方面得到了企业用户的较好评价;联想、DELL和华为则有一定的提升空间,总体满意度略有遗憾,但是整体差距不明显。 ?

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    多维度数据分析是什么?该怎么做?

    做数据分析的同学们都遇到过这个问题:从多维度分析问题,提出对业务有意义的建议。这个题目看起来很简单,可很多同学辛辛苦苦跑了一堆报表,结果只落得业务一堆抱怨: “你这一堆说明了啥!” 1 数据分析眼中的多维度 对数据分析师而言,多维度,往往指的是数据指标的拆分维度。举个简单的例子:3月份销售额3个亿。这就是一个指标,没有拆分维度。如果加了分类维度,就是下边的效果: ? 正因如此,很多数据分析师把业务口中的“多维度”,直接理解成了“维度多”。一听到要做分析,振臂高呼“拆!拆!拆!”层层叠叠做了一大堆交叉表,把各个分类维度的数据都做了出来(如下图)。 ? 即使把问题定位到:“3月业绩不达标是因为A大区3个分公司的客户意向签约太少”,定位到这么细的程度,也不能回答上边的问题。

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    李善友:客户完全满意,可能是划地为牢的陷阱

    客户肯定是我们的衣食父母,没有客户企业根本就生存不下去。但有时候客户真的是我们最大的遮蔽盲区,顾客完全满意可能就是个大陷阱。你受制于你的客户,你的客户没有进入未来,你也就没有进入未来。 顾客完美满意可能是个大陷阱 我们回顾一下14英寸硬盘制造商之死。14英寸硬盘制造商曾经是这个行业里的老大,它占据了62%的市场份额,可它却死掉了。 它其实已经研发出了8英寸硬盘技术,然而当它去问它最大的客户IBM是否需要这种硬盘时,IBM说:“不,我需要容量更大的硬盘。” 因为它的大客户不需要,所以它就没做8英寸硬盘。 答案都是因为它们的客户不需要。 我们突然发现了一个很诡异的现象。客户肯定是我们的衣食父母,没有客户企业根本就生存不下去。客户是我们最重要的资源、资产、生命线,我们与客户共生死。 但是有的时候客户真的是我们最大的遮蔽盲区,顾客完全满意可能就是个大陷阱。 你受制于你的客户,你的客户没有进入未来,你也就没有进入未来。 你也可能是米缸里的老鼠 这是一个惊悚的商业故事。

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    报告丨云分析可以提升28%的客户满意,9%的客户留存和13%的营收

    当人们谈起“云分析”的概念时,总是会说云分析是基于软件即分析(SaaS)的数据分析软件。 不过,有时人们会使用“云分析”一词来指那些与云计算相关的数据分析。通常是那些用来监控云端设备和应用绩效的云管理方案。 本文将会主要关注与云分析的第一个定义(通过云端进行的大数据分析)而不是第二个(云相关数据分析)。 云分析的优势 云分析的优势既包括云计算又包括大数据分析。 用户满意度: 商业用户喜欢用云端工具而不是传统本地部署BI的一个原因就是这样不仅可以提升分析的利用率,而且还可以提高员工的士气。 在比较商业用户满意度,客户留存和营收增长方面时,云分析的优势更为明显。 ?

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    客户案例|虎牙直播客服95%以上满意度是如何炼成的?

    (如投诉类客户),客户无法连续被跟进,会造成客户体验及满意度下降;而客服管理层则希望能有更多数据报表支持人员管理的同时,也能够针对各个接待案例总结经验,提升长期服务质量。 智能质检实时分析,管理员数据报表,保证服务质量: 智能会话分析、满意度评分、各项数据报表能力,可以使管理员更便捷地进行服务质量把控,设定内部质检标准,同时,为项目总结复盘提供有力数据支撑,长期助力业务发展 使用企点客服后 综合响应时长确保1分钟内 综合满意度达95%以上 ? 对于需要长周期跟进才能完成一个服务流程的客户,无论客服人员换班或者离职,都能够轻松实现无缝对接客户,保持持续沟通,直到解决客户问题。整个长周期服务过程中沟通顺畅,大大提升了客户服务体验。 ? 通过对客户下发满意度调查可以对客服进行质检,这些数据指标可用于科学考核和评估客服人员工作,提升管理效率的同时,也保证了客户服务品质。 ?

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    基于文本挖掘和情感分析的物流客户满意度测算研究

    文|重庆邮电大学电子商务与现代物流重点实验室 胡迪 摘 要: 为合理评价电商平台物流客户满意度情况,提出一种基于评论大数据的物流客户满意度测算方法。 已有大量研究表明物流是影响生鲜电商发展的重要因素[1-5],因此,为了让物流快递企业更多地了解客户需求,本文基于生鲜电商的在线评论数据,从不同维度对生鲜电商的物流满意度进行测评研究,根据分析结果,对生鲜电商的物流快递企业提供相应的意见及建议 主流的物流客户满意度研究中,大多是采用问卷调查法等实证研究方法。 四、生鲜电商物流环节客户满意度分析 1. 物流客户总体满意度分析 将在上述研究的基础上继续进行深度挖掘,探索生鲜电商物流客户满意度情况,对所有物流评论的物流属性及其情感倾向值分别取均值并绘制雷达图如图2所示,进一步探究生鲜电商评论中对物流各属性的满意度情况

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    (收藏)【 数字化客户体验】NPS、CSAT和CES——2020年跟踪的客户满意度指标「建议收藏」

    因此,很容易看出为什么CX和客户满意度指标是可以互换的。通常,客户满意度得分消费者会给你的公司,他们的客户体验的是一个很好的指标。 你会问,CX到底有多重要? 毕竟,数据显示,享受良好客户体验的消费者向他人推荐品牌的可能性要高出5倍。同时,顾客有积极的残雪54%更有可能使另一个购买。 用什么度量客户满意度? NPS、CSAT和CES是最常用的客户满意度指标。 毕竟,这是一个客户满意度指标,可以帮助你发现: 消费者对你的产品/服务的满意程度; 他们对你的品牌有多忠诚; 客户向他人推荐贵公司的可能性有多大? CSAT代表客户满意度得分(不是很直观,我们知道),它——就像它的名字暗示的那样——是一个直接衡量客户满意度水平的CX度量标准。 这里有一个计算CSAT客户满意度分数的简单方法——取“满意”受访者的数量(那些回答“满意-非常满意”范围内的人,或类似的参数),除以你得到的调查反馈的数量,然后乘以100。

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    调研:中国客户对管理软件市场的满意度分析—SAP篇

    从今天开始我们推出中国管理软件市场用户满意度调研分析,真正了解CIO们对于这几款国内的管理软件有何评价,我们会依次会推出SAP篇,浪潮篇,用友篇,金蝶篇,Oracle篇。 从整体表现来看在大中型市场,SAP整体表现不错,超过85%的用户都给SAP投上了支持一票,不过让T哥没有想到的是浪潮在整体满意度上尽然高过SAP,不知道是不是这次取样国资委的企业占比稍多,还是浪潮的综合指数都具备一定的能力 在售前服务方面,SAP以高票占据首位,可见SAP的售前人员的沟通能力上得到了很多用户的认可,并SAP对于客户行业的深度和专业度上都是国内其它厂商望尘莫及的。 无论是售前人员的沟通能力,还是对业务的了解的程度,以及对客户需求的方案设计上的能力都是国内管理软件厂商所欠缺的。仅靠关系签单客户的时代将渐行渐远,国内管理软件厂商还需在售前的能力方面加强培训和指导。 记得曾有人说过,售前负责放屁的,售后负责闻味的,国内厂商的很多销售在客户需求上没有起到顾问和导师的角色,无论什么功能什么条件都能承诺,只要签单什么事儿都不是事儿,这样的心理最后往往功亏一篑,在客户心中留下恶劣的影响

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    中国客户管理软件市场满意度分析—Oracle整体表现不佳

    今天从用户的角度看看CIO们是怎么看Oracle: 在总体满意度方面,Oracle的管理软件真的没有数据库那样牛X,整体表现平平,Oracle以82%的占比率,低于SAP,浪潮和金蝶,可能与Oracle 在售前服务方面,Oracle也是全面落后于SAP,浪潮和金蝶,用户认为Oracle售前人员的沟通能力,以及售前人员对客户需求的方案设计能力上有所欠缺,至少跟SAP相比还是差距一个档次,用户认为Oracle 在产品质量方面,Oracle也仅比用友NC高一点,位列管理软件用户满意度倒数第二,其实我一直认为前两位会是在SAP和Oracle相争无悬念,没想到Oracle在整体方面的表现甚至不及国内厂商,这一点还是让人大跌眼镜

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    客户据分析带来巨大利润

    答案涉及到Web分析,这是成长中的一个CRM分支,能帮助你发现客户数据中所包含的秘密。例如,可以确定一个客户访问你网站的频率,与能产生购买的访问频率进行比较。 有了这些信息,你们单位就能了解客户需要和喜欢什么东西。当然,发现并利用客户数据中的赢利潜力并非易事,各单位必须根据公司目标和客户群,确定最有效的分析类型。 他说早期采用CRM都是围绕运营问题的,而不是要改善客户的使用感受。 随着CRM的成熟,拥有CRM架构的企业已经能够专注于客户身上。 Janowski说:“分析和个性化能带你进入更高的层面,在此你可以试着更好地了解你的客户,你可以试着更好地与客户进行互动和对其做出响应。” 这种高级研究将发现客户喜好和行为的有用之处。 Janowski说,高级研究将让你明察客户行为,重视更有价值的客户

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    提升客户满意度,智能客服未必是一把“万能钥匙”

    传统的客服工作可谓是一份相当辛苦而单调的工作,客服人员不仅要面对严格的KPI考核(比如通话时长,问题解答率,用户满意度等),而且还要时时面对用户的投诉,承受巨大的精神压力。因此,离职率往往会比较高。 当客户通过服务门户(比如聊天平台)与公司进行沟通时,客服机器人便会提供第一时间的协助并独自处理一些简单的客户问题(如公司介绍和产品介绍等)。 当客户的目的仅仅是要获得简单的东西时,线性对话的脉络就不是很清晰。而且,这种情况在客户有更复杂的诉求时会愈演愈烈。比如,一位客户想要预定披萨并询问是否由无筋面粉制成时,传统客服机器人可能就会失灵。 公司只能随时随地的满足客户或不能满足这两条路,当然后一种是条死路。这不仅仅是“机器人要来了”想法的终结,而且是那种把客户像羊一样驱赶到特定渠道或坐着等待客户自己出现思维的终结。 因此,未来的客服机器人必须能够嵌合在尽可能多的沟通渠道上才能提升客户体验从而保证他们的满意度。

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    『航班乘客满意度』场景数据分析建模与业务归因解释 ⛵

    各家航空公司也越来越关注客户满意度问题并努力提高。对航空公司而言,出色的客户服务,是销量和客户留存的关键;反之,糟糕的客户服务评级会导致客户流失和公司声誉不佳。 图片 在本项目中,我们将对航空满意度数据进行分析建模,对满意度进行预估,并找出影响满意度的核心因素。 的机器学习可解释性实战 图片 我们本次用到的数据集是 Kaggle航空满意度数据集。 目标变量(客户满意度)分布如何 我们先对目标变量进行分析,即客户满意度情况,这是建模的最终标签,它是一个类别型字段。 参考资料 航空公司乘客满意度数据集(Kaggle) 美国航空公司的乘客不满意原因分析(CNN) 新闻:随着飞机客满和票价上涨,旅客满意度下降(CNBC) 数据分析实战:Python 数据分析实战教程

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