1.互聯(lián)網(wǎng)“存量時代”的用戶體驗管理需要AI賦能

1.1 用戶體驗管理是企業(yè)的核心戰(zhàn)略

“驅(qū)動在市場營銷者與顧客之間營造成功關(guān)系的四大因素：顧客價值、高水平的顧客滿意、高度的顧客信任感和建立一套顧客維持體系”

?? — 利昂·希夫曼?（Leon G.Schiffman）

《消費者行為學(xué)》

誠然，一個公司成功的核心要素是要在第一時間確定目標(biāo)市場的需求和需要， 并且能比競爭對手更好地提供令用戶滿意的產(chǎn)品或服務(wù)。

尤其是，當(dāng)今市場環(huán)境和競爭態(tài)勢的變化，以及信息的多元化，加速了消費者需求的升級，企業(yè)只有把握市場發(fā)展趨勢，滿足消費者變化的需求，才能在競爭中保持旺盛的生命力。

用戶體驗管理（User Experience Management）恰恰能夠幫助企業(yè)達成這一目標(biāo)。用戶體驗管理是一種市場營銷戰(zhàn)略和技術(shù)，專注于提升用戶互動、滿意度和體驗。

1.2?用戶體驗管理亟需“大數(shù)據(jù)+人工智能”

長久以來，企業(yè)基于消費者U&A（U=usability，使用，A=acceptance，接受）調(diào)研來研究用戶需求，它在企業(yè)發(fā)展和營銷行動中扮演者“聽診器”和“指南針”的角色，把脈市場，洞察消費者，探索規(guī)律，發(fā)現(xiàn)市場機會，幫助企業(yè)把握發(fā)展方向，明確營銷目標(biāo)和市場規(guī)劃。

然而，這種傳統(tǒng)的用戶調(diào)研方式存在著樣本量較小、實施周期長、累計實施成本高和決策主觀化的問題，且越來越多的受到來自海量大數(shù)據(jù)和市場需求變化莫測的沖擊，亟需科學(xué)化、智能化的輕量級解決方案來做好替代。

圖1 用戶體驗管理平臺的價值在于對傳統(tǒng)用戶研究方式的升級

在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，企業(yè)的在售前、售中和售后的體驗數(shù)據(jù)分散在內(nèi)外部各渠道中，每天產(chǎn)生數(shù)以十萬、百萬計的客服熱線、工單、媒體文章、論壇帖子、用戶評論等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)集是如此之復(fù)雜以至于無法由傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)處理。

在這些數(shù)據(jù)中，蘊藏著大量用戶關(guān)于產(chǎn)品/服務(wù)的期待、使用偏好、吐槽、關(guān)注點，如果能快速、有效的從這些數(shù)據(jù)中“萃取”關(guān)乎市場需求和用戶體驗的相關(guān)情報信息，則將是企業(yè)在市場上“摧城拔寨”的攻堅利器！

圖2 從眾多內(nèi)外部數(shù)據(jù)中可提煉出許多有價值的用戶體驗信息

2.達觀數(shù)據(jù)用戶體驗管理解決方案

達觀數(shù)據(jù)利用先進的語義分析技術(shù)，從非結(jié)構(gòu)化的用戶UGC數(shù)據(jù)中得到消費者意見洞察和市場情報信息。同時，平臺將分析結(jié)果和處理意見通過智能工單系統(tǒng)實時反饋給相關(guān)責(zé)任部門跟進處理，形成業(yè)務(wù)閉環(huán)。

達觀數(shù)據(jù)基于多個大型用戶體驗管理/客戶之聲/客戶意見洞察項目中的共性需求沉淀為用戶體驗平臺，使其具備處理各行業(yè)大部分通用分析場景的能力。

圖3 用戶體驗平臺是一個收集、分析和處理用戶體驗信息的“分撥中心”，在這里實現(xiàn)用戶體驗管理的業(yè)務(wù)應(yīng)用閉環(huán)

2.1 達觀數(shù)據(jù)用戶體驗平臺能力介紹

達觀用戶體驗平臺的核心價值是自動化、敏捷化和智能化的處理多源異構(gòu)的海量用戶體驗數(shù)據(jù)，實現(xiàn)用戶研究和聲音監(jiān)測的智能化升級?，F(xiàn)基于達觀數(shù)據(jù)在用戶體驗管理領(lǐng)域的實踐，筆者枚舉若干該平臺的典型使用場景。

2.1.1 以用戶需求、市場為中心，開展產(chǎn)品企劃活動

通過分析本品及競品的用戶偏好、對比評價、抱怨投訴等數(shù)據(jù)，結(jié)合社交媒體、垂直社區(qū)、外購數(shù)據(jù)輸入給商品企劃等部門進行產(chǎn)品規(guī)劃、改款、設(shè)計改進。

圖4 平臺能力1 – 以用戶需求、市場為中心，開展產(chǎn)品企劃活動

圖5 從海量用戶UGC內(nèi)容中發(fā)掘用戶對于產(chǎn)品或服務(wù)的主要訴求點，輔助產(chǎn)品設(shè)計和營銷宣發(fā)

2.1.2 關(guān)注技術(shù)動態(tài)和專業(yè)反饋，驅(qū)動產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計

收集產(chǎn)品相關(guān)的技術(shù)動態(tài)、行業(yè)政策和專利信息等，用于產(chǎn)品功能策劃、技術(shù)創(chuàng)新、技術(shù)研究儲備。

圖6 平臺能力2 – 關(guān)注技術(shù)動態(tài)和專業(yè)反饋，驅(qū)動產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計

圖7 從用戶論壇發(fā)掘主要用戶的潛在需求點，為后續(xù)新品設(shè)計和研發(fā)提供數(shù)據(jù)化參考

2.1.3 用戶體驗全景式剖析

基于用戶旅程對所有觸點的用戶體驗進行全景式分析，識別出用戶對于產(chǎn)品、服務(wù)等方面的關(guān)注點，幫助產(chǎn)品、服務(wù)、電商運營和品牌等部門在日常工作中能以用戶體驗數(shù)據(jù)來驅(qū)動業(yè)務(wù)改善，從而把以用戶為中心的理念落到實處。

圖8 平臺能力3 – 基于預(yù)設(shè)業(yè)務(wù)指標(biāo)系對分析結(jié)果進行梳理，從宏觀、中觀和微觀層次洞察用戶需求

2.1.4 市場、行業(yè)情報監(jiān)測

除了收集用戶相關(guān)反饋信息，還會通過解析相關(guān)政策及重要人物觀點，識別出對行業(yè)內(nèi)技術(shù)或產(chǎn)品類型有利好線索的政策。

圖9 平臺能力4 – 行業(yè)和政策情報監(jiān)測

圖10 對行業(yè)內(nèi)有價值的情報信息進行自動化分類，并形成報告定時自動發(fā)送

2.1.5 企業(yè)風(fēng)險監(jiān)控與預(yù)警

基于先進的自然語言處理技術(shù)，對海量公開數(shù)據(jù)進行深度挖掘，化繁為簡、揚清激濁，從中提煉對投資有價值的商業(yè)情報。

圖11 平臺能力5 – 企業(yè)風(fēng)險監(jiān)控與預(yù)警

2.1.6 基于用戶反饋的市場洞察

通過多元統(tǒng)計分析方法，從社交媒體數(shù)據(jù)中挖掘出品牌及其對應(yīng)競品在用戶群體的興趣愛好方面的異同點，可以輔助錨定競品、洞悉用戶群的內(nèi)在消費動機和市場定位。

圖12 平臺能力6 – 基于競品信息和客群信息進行產(chǎn)品或品牌的市場定位分析

2.1.7 基于用戶反饋的產(chǎn)品優(yōu)劣勢診斷

針對產(chǎn)品的用戶反饋進行優(yōu)劣勢分析，可以找到最需要改進的產(chǎn)品方面，劃定產(chǎn)品迭代優(yōu)先級。

圖13 平臺能力7 – 基于海量的用戶反饋信息做產(chǎn)品的優(yōu)劣勢診斷，以便趨利避害

2.1.8 適配企業(yè)管理結(jié)構(gòu)的權(quán)限設(shè)計

針對一線員工、管理人員，企業(yè)高層等不同角色，可以分析不同范圍，不同維度的數(shù)據(jù)，從品牌層面到產(chǎn)品，再到具體產(chǎn)品型號，從全局問題層層下鉆到細節(jié)根源，讓管理者到一線各種角色都有優(yōu)化體驗優(yōu)化能力。

2.1.9 智能業(yè)務(wù)流程管理

通過構(gòu)建靈活的內(nèi)部工單流程系統(tǒng)，能及時將針對產(chǎn)品的用戶反饋及危機輿情自動派發(fā)給相應(yīng)責(zé)任人處理，支撐其業(yè)務(wù)決策，對處理進度進行實時把控，確保售后投訴、產(chǎn)品反饋意見、負面輿情能及時處理到位。

2.2 達觀數(shù)據(jù)用戶體驗管理的技術(shù)優(yōu)勢

2.2.1 注重捕捉細粒度的信息

基于先進的自然語言深度語義分析技術(shù)，可以從文本數(shù)據(jù)中提煉出精細化的信息，不止于籠統(tǒng)的標(biāo)簽化處理，充分挖掘數(shù)據(jù)的價值。

圖14 基于先進的語義分析技術(shù)“榨干”用戶反饋中的細粒度信息

2.2.2 注重業(yè)務(wù)分類體系的智能化構(gòu)建

在很多涉及語義分析的業(yè)務(wù)場景中，建立一個符合 MECE 法則（Mutually Exclusive ，Collectively Exhaustive，中文內(nèi)涵為“不重不漏”）的業(yè)務(wù)分類體系至關(guān)重要，因為該業(yè)務(wù)分類體系體現(xiàn)了企業(yè)對其自身業(yè)務(wù)的認(rèn)知—產(chǎn)品/品牌/服務(wù)中包含哪些要素，哪些要素是相對重要的。該業(yè)務(wù)分類體系會直接影響數(shù)據(jù)的收集、預(yù)處理、分析挖掘，以及數(shù)據(jù)結(jié)果呈現(xiàn)等階段，不可謂不重要。

達觀數(shù)據(jù)基于先進的無監(jiān)督、半監(jiān)督自然語義處理技術(shù)，可以在借助少量標(biāo)簽數(shù)據(jù)甚至沒有標(biāo)簽數(shù)據(jù)的情況下快速搭建起業(yè)務(wù)指標(biāo)體系，大大節(jié)省人工梳理標(biāo)簽體系的時間。

圖15 基于先進的語義分析技術(shù)在短時間內(nèi)從零到一輔助搭建業(yè)務(wù)指標(biāo)體系

2.2.3 完備的NLP能力中臺支持

基于達觀自研的智能標(biāo)簽平臺，業(yè)務(wù)人員可以針對各類場景進行拓展，從零到一搭建用戶體驗處理能力。

圖16 基于NLP能力中臺進行各類業(yè)務(wù)場景的AI能力拓展

3.結(jié)語

誰掌握了用戶體驗提升的方法，誰就掌握了存量時代的主動權(quán)。達觀數(shù)據(jù)用戶體驗平臺通過多渠道全流程實時收集用戶體驗數(shù)據(jù)，可視化關(guān)鍵體驗指標(biāo)，幫助企業(yè)最大化利用好每一個用戶反饋、行為和畫像數(shù)據(jù)，優(yōu)化用戶體驗，第一時間解決用戶抱怨問題，幫助企業(yè)在不需要做大量傳統(tǒng)市場調(diào)查的基礎(chǔ)上，高效管理用戶體驗，根據(jù)用戶反饋數(shù)據(jù)優(yōu)化市場營銷策略，提高營收，穩(wěn)固用戶和企業(yè)品牌之間的良性互動和認(rèn)同。