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客户反馈分析101:分析大量反馈的最好方法是什么?

你有很多客户的反馈意见收集但不知道该怎么办?

也许你是争论是否雇用数据科学家内部,手动分析它,或者去代理途径?也许你听说过manbet备用网址并想知道这一切都是什么,你需要内在的东西来开始。

在这里,我们通过这些解决方案中的每一个的利弊。

在这篇博客中,我将致力于回答这些问题:

  1. 为什么首先需要客户反馈分析解决方案?正在进行调查还不够?
  2. 你会雇佣1)内部人员手动或使用数据科学技术分析你的数据,2)雇佣第三方机构或3)获得在线软件服务(SaaS)吗?

1.为什么您需要首先需要反馈分析解决方案?正在进行调查还不够?

今天,许多公司都是我所说的,“富有的数据却洞察力差”。您可能会收集大量反馈;哎呀,你可能是游泳在客户反馈中,但它确实为您提供了数据驱动的洞察力?

通常,拥有最佳意图的公司发现自己在一个见解真空。你知道你需要见解来告知你的决定,你知道你缺乏他们,但不知道如何最好去买。

进行调查是不够的。考虑这个例子。您可以使用一间餐厅进行一家餐厅,并进行调查,要求受访者在0到10的范围内评价您的客户服务。

像大多数人一样,你花了大部分你的时间运行你的业务,你的“日工作”,并执行调查并整理结果。所以,经常实际上分析客户反馈结果成为事后的经文。也许你甚至计算不同段的分数。但是,分数是否真正识别您改善业务所需的信息?不见得。

“看记分牌”是一个即使是最好的组织也会陷入的陷阱。但分数本身并不是真的见解。与客户反馈结合有意义的客户反馈时,只评数,例如,回答开放式问题或客户访谈。

所以,你只是花了很多时间和资源收集数据,也许你通过阅读其中一些来制作结果。

如果您没有科学分析,您如何确定您的客户需要什么?如果您不正确分析数据,您缺少了什么?您还需要确保您的分析客户反馈是可操作的告知您的增长战略。否则,重点是什么?

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4有效反馈分析的好处

我们最近发表了一个伟大的名单为什么您需要正确分析您的客户反馈,它包括以下内容:

1.更多的业务增长

  • 通过分析反馈并反过来倾听您的客户,您可以将Upleling和Cross-Slaying成功率增加15%至20%(Gartner.)。
  • 这意味着改善客户保留,更少的流失和更高的客户终身价值,以及保留买家的成本较低(Gartner.)。

2.提高您的净推动者得分

通过真正倾听您的客户并解决其最大疑虑,您应该期待你的净推广人员得分受到积极影响。

3.更好的客户体验

聆听您的客户最终意味着通过在正确的地方驾驶积极变化来创造更好的客户体验。

你会知道它伤害的地方,知道如何改进以及如何改善它;并且因为您将以正确的方式分析您的反馈(稍后更多) - 您将快速获得这些洞察力。

4.更好的产品和服务

分析客户的反馈正确只会帮助您的产品开发过程,以便您可以开发更好的产品,以至于您的客户将更多地欣赏,因为他们更好地符合他们的要求。

如何分析客户反馈

有4种类型的解决方案,用于分析客户反馈:

  1. 外包数据分析师
  2. 雇用数据分析师
  3. 外包代理
  4. 萨斯产品

对于本文的其余部分,我们将讨论每个人的利弊。

2.您是否雇用内部进行分析,聘请代理商或获取在线软件?

这是我们在客户和合作伙伴收到最常见的问题。如果对利弊的明确了解,公司最终会延迟分析,因此错过了所有福利(更快的增长,更好的客户保留)。因此,这里是每种方法的全面利用利弊清单。

a .指派一名数据分析师(或雇佣一名)进行人工数据分析-利弊

优点:

  • 内部知识。通常,可能与您在一起几年的数据分析师彻彻底底地了解你的公司,掌握任何分析客户反馈所需的内部知识。任何你为这个职位雇佣的新员工首先都需要接受培训。
  • 常识。人们有一个令人难以置信的常识所需的常识,以便从不可动作的反馈中分开可行性。然而,谨慎谨慎:这是偏见的成本(见CIL)。
  • 语言知识。随着AI的所有进步,真正了解自然语言及其细微差别仍然是人们掌握的技能。这尤其如此讽刺。例如,如果有人写过“伟大的服务,是的,是的!”算法标记为正数。

缺点:

  • 找到并保留合适候选人的成本。招聘新员工意味着贵公司投资的时间和资源。通常,人们低估了招聘成本,其中包括创建职位广告的时间,以正确的描述,发布它,采购和面试候选人,等待候选人接受要约的时间,并可以开始,培训他们和外出组织等等。
  • 人偏见。如果您有能够完成工作的员工,您可以100%依靠他们准确,高效地依赖于他们吗?我与今天的分析师交谈过,他说“我喜欢阅读客户评论,然而,这是一个时间汇。我最终阅读了每次评论五次,以确保我没有阅读我自己的解释。我想确保我们的管理层获得准确的视图,验证它需要时间。“认知偏差是一种系统性的思维错误,它会影响人们做出的决定和判断,而这些决定和判断可能与记忆有关。一个人记忆事件的方式可能是有偏见的,这会导致有偏见的思考和决策。所以,即使是最聪明的人,某种形式的偏见也不可能不影响结果。
  • 人为错误。你有没有试图用手总结100人的意见?这真的很难。大多数人在这种重复性任务中分心,最终错过了导致错误的事情。
  • 采取行动的时间。数据分析师通常要花费数天甚至数周的时间来准备他们的报告。这是分析反馈最耗时的方法。
  • 知识共享。另一个缺点是,全部责任在于一个人,坐在所有这些知识。发生了什么是发生了什么,这个人发生了什么,你怎么回事?

如果您选择在内部进行分析,这是关于如何的巨大作品手动分析开放式问题。这是如何最好的一个伟大的例子获得可行的见解从您的客户反馈。

B.聘请数据科学家自动化数据分析 - 优点和缺点

优点:

  • 可扩展性:数据分析师只能手动分析有限的反馈。A data scientist can put together a solution that can scale to millions of feedback pieces, and “the only” costs to the company would be infrastructure (either internal on-premise, or external, e.g. an AWS, Google Cloud or an Azure server) and the salary.
  • 内部知识。数据分析师可以访问内幕知识需要做出关于如何分析客户反馈的决定。如果他们没有答案,他们可以比外方更容易地找到与合适的人交谈的时间。
  • 数据安全。数据科学家可以设计一个运行的解决方案,这意味着没有任何客户数据离开企业。这并不意味着这是最安全的解决方案,因为它只能与数据科学家收到的数据隐私培训一样安全。

缺点:

  • 有合适的人才。我们已经讨论了以上(雇用数据分析师)的上述成本并保留了上面的合适人才。谈到数据科学家时,期待甚至更加艰难地找到合适的人。让我们来看看你所需要的那种人:
    • 因为最珍贵的类型客户的反馈意见来自自然语言并且很难分析,你需要一个精通自然语言处理的数据科学家。这些人需要大量的语言学和编程知识,这是主流数据科学教育所不具备的。
    • If you can’t find such a data scientist, consider outsourcing the thematic analysis to a vendor, but still use a data scientist to combine it with internal financial data, such as how many times a customer has contacted you in the past month, or what the exact items are that the customer bought, to drive deeper insights.
    • 您还需要有人拥有体验或智慧来了解您正在努力解决的实际问题以及企业如何工作。
  • 客户反馈分析应该是一个过程,而不是项目。数据科学家擅长进行短期实验以找到特定问题的答案,但为了将客户反馈分析转化为全公司范围的流程,您需要创建一个端到端系统,以吸收反馈,分析它,并让您每周或每月探索它。为了创建这样的解决方案,数据科学家需要与软件工程师一起工作,理想情况下还需要一个UX设计师来创建这个解决方案。是的,这是一个小型初创公司的规模。他们可以为你的公司创建一个定制的解决方案,但这将花费大量的钱来寻找这些人,将他们从其他项目中解放出来,创建这个解决方案,并最终维护这个解决方案,因为参与者可能会更换工作。
  • 从主要公司焦点分心。你是在收集或分析客户反馈吗?如果不是,那么将宝贵的数据科学家时间奉献给这项任务并不是对他们时间的最佳利用。如今,公司需要专注于为客户提供卓越的体验。客户不会珍惜你花在创建内部工具上的时间,但他们会珍惜为他们提供更好服务的新产品和现有产品的功能。例如,在软件公司工作的数据科学家可能正在寻找数据,以改进公司构建的实际软件。在航空公司工作的数据科学家可以利用数据优化机票促销时间。想想数据科学家可以做些什么来帮助你的核心业务。

雇佣一个机构来分析反馈-优点和缺点

这是我的意思,完全地将所有客户反馈分析外包给第三方。传统上,公司会聘请市场研究机构,并只以Powerpoint报告的形式得到结果。如今,一些机构提供了诸如Tableau和Power BI之类的仪表盘内置工具。其他的,帮助您决定为您的项目选择哪个供应商。

请注意,是否手动分析数据或利用数据科学家的问题,或者文本分析供应商可能仍然可以占上风,因为代理商将有不同的分析数据方式。manbet备用网址出于本综述的目的,我们将专注于涉及机构的优缺点,无论其方法如何。

优点。

  • 获得专业知识。伟大的机构雇用人员在市场研究中。他们可以向您建议如何构建客户调查,了解如何专注于要询问的正确问题,以及帮助其他具有类似项目的公司的人将有利于其他人过去的福利。因此,您可以从其他人的错误和学习中受益,并且不需要自己雇用昂贵的工作人员。
  • 无偏见的竞争分析。使用代理商的另一个巨大好处是他们可以从竞争对手的客户提供反馈。没有什么比看你如何与其他公司感到敏感的东西更强大,它是一个巨大的奖金,能够努力支持自己。

缺点。

  • 成本。外包可以令人沮丧地昂贵。如果预算对你没有问题,那么这可能不是问题,但如果它是,准备好收紧那些钱包。
  • 延迟。与外部方进行沟通最终导致延迟让他们的见解和行动。
  • 缺乏内部知识。如果选择此类解决方案,很多就是您对您所拥有的关系骑行。您可以要求他们在数据中调查某些因素,并在大多数情况下递送您的报告,但在大多数情况下,权力位于它们。您可能不会有机会在您自己的时间内深入挖掘,并通过自己探讨自己的主题和趋势,但每次您都必须与客户经理(或 - Gasp - A)联络初级客户经理!)。
  • 一个时间快照报告。通常代理机构会制作一份一次性的报告,你会花很多钱在这份报告上,如果不再次投入相同的工作量,就无法轻松地跟踪进度。

D.软件作为服务(SaaS) - 优点和缺点

SaaS彻底改变了业务世界。对于每种业务流程,现在有一个解决方案可以购买,由深入了解需要解决的具体问题的人建造。在大多数情况下,购买比建立自己更具成本效益。

有三种类型的SaaS产品可以帮助您提供客户反馈分析:

1.客户反馈管理解决方案

这些范围从NPS的特定收藏家的反馈非常高兴与梅利亚这样的巨大平台,不仅可以收集,而且可以轻松地回复每个评论并跟踪您的分数。这些解决方案通常专注于这些特定的工作流程,而不是数据的分析。结果,分析结束了太基本(词云)或过于复杂(需要专业服务甚至设置件事,或其他全日制人员才能理解结果)。

2.manbet备用网址文本分析工具和API

这些通常是用于数据科学家或分析师的工具,用于加载文本并在这些解决方案中分析它。一些例子是lexalytics或gavai等公司,旨在只能解决任何文本,而不是客户反馈。与Google NLP和类似的API相同,这倾向于很好地在诸如在文本中查找位置的名称,而是在合并同一主题的客户反馈时失败。

3.客户洞察解决方案

这些是新的SaaS产品,专注于从客户数据(包括客户反馈)中获得可操作的见解。这些解决方案的核心也使用了文本分析,但它们的算法是专门针对简短的客manbet备用网址户反馈文本而设计的。

使用客户洞察解决方案远远超过了否定的阳性(以及是的,我们可能会偏见!),但我们将留给在这里的最大专业人员。

首先,让我们澄清:是什么manbet备用网址这是解决方案的核心,如主题。manbet备用网址文本分析是使用机器学习和自然语言处理(NLP)来提取含义的过程。例如,这可以分析客户在客户调查中由客户撰写的文本,重点是寻找共同主题和趋势。为了使文本分析最manbet备用网址有效,组织可以使用文本分析软件,利用机器学习和自然语言处理算法,以巨大的文本找到意义。

在这里,在主题中,我们使用文本分析来分析客户反馈表manbet备用网址中提交的自由文本反馈。因此,我们帮助公司找到隐藏的客户洞察力,并找到经常性和新兴的主题,跟踪趋势和问题,并为管理人员创建视觉报告,以跟踪它们是否已将循环与最终客户结束。

优点。

  • 资源灯。想象一下,你可以让一个人负责改善你的客户体验和接收(已经分析过的)客户反馈报告,但不需要数据科学学位就能理解这些见解。
  • 快速地。如果您手头有正确的解决方案,您可以在几天(如果不是几周的话)内建立,然后立即分析所有数据并将其转化为报告。
  • 无偏见。manbet备用网址文本分析也比手动分析反馈更可靠。回到系统的AI方法,没有人类偏见的空间,或事实上,错误。
  • 与您的团队轻松访问和共享。根据您的解决方案,如果您有一个在线仪表板,您的许多团队成员可以访问,您也可以随时浸入您的数据并分析您想要的内容。在专题上,我们的客户使用我们的客户在线控制面板要检查重复性主题,对其NPS评分的影响,与主要竞争对手相比,随着时间的推移检查主题,并轻松自定义数据。
  • 低维护。软件始终以新功能更新,您无需维护它。供应商在需要时培训新员工,因为它们具有使用工具的动机。您所获得的价值也不断增加,因为每次都会变得越来越好。

缺点:

  • 数据问题。客户反馈是一种宝贵的资源,因此,理想情况下,您需要依靠外部供应商的安全策略来确保在您在外面分享数据,确保数据保持保存。我们在此建议两种方法:a)留意国际公认的认证,例如SoC2和ISO-27001。b)只共享反馈数据,但从不姓名,电子邮件地址和其他个人数据。
  • 能够带来领域专业知识。某些解决方案可以限制为您的特定需求定制结果。寻找厂商,让您轻松携带内部公司知识,以确保结果与您的业务有关。
  • 成本。一些解决方案可能是昂贵的且不可扩展。权衡建立自己的利弊(见B点)并提前获得引用。

专题与人他们可以快速看到每个主题和亚象的相对重要性,并比较两个数据段之间的差异。它们不仅可以计算最多,而且每个主题的影响都是对整体客户满意度和忠诚度的影响,并且很容易理解驱动分数的东西。使用我们的简单拖放UI,还可以轻松调整主题以适合其公司术语和独特需求。

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