语忆VOC客户之声:助力品牌构建精准用户画像,读懂客户需求

2022-11-11 16:09   来源: 互联网    阅读量:3518

      倾听消费者的声音并通过精准理解他们的核心诉求,为消费者创造超乎预期的消费体验,是所有新消费品在存量时代保持产品和服务领先的关键。

      存量时代的到来让消费者对购物体验的需求不断提升,品牌传统“企业眼光”的运营模式很难再获得消费者的共鸣与认同。倾听消费者的声音并精准理解他们的核心诉求,为消费者创造超乎预期的购物体验,是所有新消费品在存量时代保持产品和服务领先的关键。


      客户旅程是品牌了解消费者真实观点的最佳途径

      从消费者首次接触品牌直至下单期间与品牌互动的全旅程地图中散落着大量消费者对产品与服务的真实观点,它们通常以单节点上品牌与消费者之间的对话数据及评价数据进行体现,是品牌深入理解消费者真实诉求的最佳途径,将能推动品牌打造以消费者为中心的全流程业务链路的优化:

      1.助力品牌打造以消费者真实诉求为驱动的先进产品

      客户旅程将为品牌提供在产品全生命周期各阶段中来自消费者的观点反馈,助力品牌打造真正以消费者真实诉求为驱动的先进产品,从同质化的市场竞争中脱颖而出:

      新品研发阶段:来自消费者对目标产品的诉求、竞品评价等数据信息将能助力品牌寻找市场空白点,预测新品趋势,挖掘新品创新点及利益点,降低研发试错成本,提高品牌打造新品爆品概率。

      新品上线阶段:该阶段不断累积的消费者对新品评价反馈数据将助力品牌清晰了解新品的优势与劣势,挖掘改进机会点。

      产品迭代阶段:为产品敏捷迭代指引方向,进一步推动对产品的精益创新管理。

      2.优化营销策略

      客户旅程中真实、广泛的消费者诉求反馈将能帮助品牌了解目标受众的触媒习惯、行为特征、消费习惯等偏好信息,助力品牌获取更精准的独立用户画像,挖掘不同客群的长期价值,精准提炼顺应市场的产品卖点,实现对营销策略的优化。

      3.提升客户满意度及团队服务能力

      帮助品牌优化服务流程,提升团队服务能力及客户满意度,降低客户流失率。

      人工智能技术的出现,让品牌对数字化背景下客户旅程中复杂非线性的数据分析变得更简单高效。但存量时代下的消费者体验需求复杂多变,只有精准度更高、颗粒度更细的AI识别技术才能助力品牌更全面更精准地把握消费者对产品和服务的核心诉求,为品牌提升客户体验行动做出正确指引。


      语忆AI:颗粒度和精准度兼备的强大引擎

      立足于自主研发深度学习算法与高度工程化自然语言处理技术多年的语忆科技拥有兼备颗粒度和精准度的强大AI引擎,其将助力语忆快速全面地精准定位消费者核心诉求,为品牌提升客户体验提供正确指引。

      只有颗粒度更细的标签才能帮助品牌获取消费者对产品和服务更具象化问题的反馈。语忆通过自研深度学习算法结合独有的电商行业知识体系,对消费者复杂多元的反馈主体和反馈意图进行识别,并结合上下文语境帮助品牌定位以下三类核心问题:

      1.对象及观点:抽取如商品维度中的“颜色”与“材质”、物流维度中的“快递师傅”  与“派送速度”等消费者对品牌反馈问题的对象及针对该对象的观点

      2.情感极性:识别针对反馈对象的情感类别,包含正面、负面和中性

      3.对象类别:识别对象及观点所属的类别

      举例来说,常规AI技术仅能识别到“质量有问题”这一层级的客户反馈,但语忆AI引擎能够下钻到“桌脚不稳”,“螺丝很容易掉”等更精细化的具象问题,帮助品牌追本溯源。

      在跨行业语义准确度方面,语忆凭借多年来在电商行业积累的超60亿对话数据,通过少量样本迁移学习,结合品牌自有知识库就能快速且灵活地适应不同品牌在不同业务场景下的语义分析需求。在实际应用中,品牌仅需提供少许需要识别的文本样例,语忆的语义识别引擎即可自适应识别出与之语义相似的意图及反馈,助力品牌更精准地把握客户意图。


      语忆VOC客户之声解决方案:客户旅程与先进AI技术深度融合的最佳实践

      凭借对NLP核心算法技术的创新应用,语忆可通过对淘宝、京东等主流电商平台抓取客服对话、订单信息及消费者评论等客户旅程中的多元化触点数据建立AI模型,为品牌构建消费者三级观点标签矩阵,让品牌更精准地挖掘在不同业务场景中消费者对话及评价背后反馈的核心诉求,从而进一步帮助品牌沉淀更精细化的独立用户画像,以可视化的数据报告为品牌产品、营销及服务等相关部门业务能力提升提供方向指引,赋能品牌快速提升销售转化率与客户满意度。

      新品研发:通过分析咨询热点完成对消费者偏好洞察,同时对比行业及竞品数据挖掘对消费者体验有显著影响的商品特性,助力品牌预测新品趋势,降低试错成本。

      产品负向分析:凭借对产品负评分布趋势的分析来确定使品牌整体负向声音增大的关键产品,并下钻业务场景寻找负向声音来源,提醒品牌进行客户挽回,并推动产品实现快速迭代升级。

      服务问题溯源:回溯消费者原声,查看提出服务问题对应消费者的连续行为,确认服务问题根源并为品牌建立针对性解决方案,并通过持续监控后续相关服务动态确保该问题得到解决。

      渠道特性挖掘:根据分析品牌渠道高频营销活动消费者体验数据,精准定位出现问题的店铺及相关营销活动,提醒品牌做出针对性整改,同时对相关消费者进行安抚并持续监控后续相关活动过程,确保该营销问题不再发生。

      语忆科技是一家在销售赋能与客服管理领域提供全流程解决方案的专业供应商,致力于将高度工程化的自然语言处理技术应用于企业销售效率的快速提升与客户服务全流程管理体系的完善。公司目前已经在消费品、地产、汽车等30+行业收获了大量成功案例,目前已服务了维达纸业、美的、Babycare、水星家纺、完美日记、UR等一系列标杆客户,为超过1500家类目TOP企业提供服务支持。

      存量时代背景下,只有精准理解消费者对产品和服务的核心诉求,为他们创造出超乎预期的消费体验,品牌才能在市场竞争中保持永续性增长。


责任编辑:prsky
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