零成本实践客户之声计划（上）| VOC“数字化”

上一篇《经验分享 | 互联网用户体验运营工作流程》梳理了体验运营工作流程和逻辑，而本篇是基于该流程逻辑的具体实践。

一、实践逻辑

就是通过人工方式将VOC标签化，建立一套标签库和指标体系对其进行监测管理。并通过测量和洞察客户声音，设计体验提升方案，优化业务流程，反哺品牌产品和服务。

具体实现步骤如下：

1. 按照目的或需求采集VOC数据；
2. 将文本型数据转换为数字型数据（即打标签），便于计算、分析和可视化；
3. 统一标签口径，并对其进行分类分层；
4. 按照目的或需求，选择数据指标，建立指标体系；
5. 按照目的或需求，输出分析报告，设计提升方案；
6. 沟通立项，追踪或推进项目实施；
7. 测量验证实施效果。

二、实践步骤

1. VOC采集

VOC可分为主动式和被动式，前者是指用户通过平台或与企业内部人员沟通产生的VOC，后者是指通过相关调研收集的VOC。

• 采集来源：电商评论、售后反馈、售前咨询、新媒体舆论、舆情投诉、私域和调研等；
• 采集方式：管理后台导出、RPA工具抓取和工单登记等；
• 留存方式：企业或个人数据库、线上线下表格等；

注意事项：除了对用户评价或反馈内容本身的采集，还应根据实际业务需要采集日期、商品名称、规格、渠道来源、订单号等相关字段信息；

示例：

2. 信息标签化

就是对收集好的VOC数据进行清洗打标的过程，不同标签采取的打标方式有所差异，主要分为：

• 情感标签：主要有负面评价、中性评价和正面评价，打标方式即在对应的内容行和评价分类列填写相应标签；
• 声量标签：主要有负面声量、建议声量和正面声量，打标方式即在对应的内容行和声量列标上数字“1”；

注意事项：

1. 标签的颗粒度会影响后面的标签分级，即标签所体现的信息越细，通常需分级越多，反之，可根据实际业务情况调整；
2. 标签应该简短清晰、通俗易懂，有效降低跨专业跨部门的沟通成本；
3. 标签应遵循MECE原则，即“相互独立，完全穷尽”。这里的完全穷尽是相对的，因为需要较大量用户反馈和体验数据，并且随着产品迭代和服务变化，标签也会有所增减变更。

示例：

3. 建立标签库

就是对前面打标后的标签进行分类整理的过程，具体步骤如下：

• 标签分类：分类方式有业务视角、体验视角和体验旅程等，业务视角如仓库问题、产品问题、用户问题和服务问题；体验视角如产品体验、服务体验、物流体验和营销体验；体验旅程如购买前体验、购买时体验和购买后体验；
• 标签分级：分级指标签的颗粒度，分级越多，颗粒度越细，通常所表达的信息越精准；

注意事项：标签库建立同标签化一样，也要注意颗粒度和定义是否清晰易懂，并且遵循MECE原则，随着标签的变更增减，需同步做好标签管理工作。

示例：

三、适用范围

1. 企业体验成熟度较低或刚启动客户体验管理；
2. 暂时不考虑投入太多成本专门做体验；
3. 想浅尝客户体验提升效果；
4. 想较快速跑通逻辑和流程闭环。

结语

若您属于上述所说的几种情况，不妨试试低成本小步快跑，快速迭代，再按需考虑工具系统BUFF加成。

本篇讲了零成本实践体验管理中标签库的部分，获得了最基础的体验数据要素，下一篇将讲如何搭建指标体系，以及如何落地实施治理。

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