用数据分析让客户体验极致化

用数据分析让客户体验极致化

近年来，由于大数据等新兴技术和理念普及，电子商务等大量依托于数字化运营的行业迅猛发展。以此为依托，以数据分析为中心的各类应用和管理也层出不穷，以最大化的服务于企业的决策和运营。为此，很多企业聘请了专门的团队，或干脆购买了类似于DataFocus、Power BI等BI工具。而对于TO C企业来说，比如电商行业，在这个人人都可以作为口碑基点的时代，客户体验是至关重要的一环，体验甚至很多时候超乎产品本身所带来的价值，是一个立体化的“产品”。因此，对于客户本身和企业内部，如何有效的利用现有数据进行分析，以赋能客户体验的优化是很多企业都关心的问题。本篇就为大家分享店铺如何利用数据分析让客户体验极致化。

首先一般来说电商行业非常关注的数据有好评率、复购率、活动响应率等数据分析维度。哪啊么如何利用好这些数据让客户体验极致化呢，主要分两步。

第一步，评价数据梳理查看并归档。仅这一步还不够，需要配合业务端，针对好评中的消极评价的数据结果，进行对应客户的回复和解释。如果是淘宝店，紧接着分析每一条中评和差评数据，主观判断评价内容，并且将各类数据归档到相应目录。（例如物流问题、客服问题、质量问题等）。

第二步，分析各类已归档评价数据。一般来说对于这些数据的归档会分为以下维度，并可以做出相应的实施策略。

1、产品问题数据：

例如，客户反映鞋子尺码不合适。实施方面会先去测量内长与页面数据对比，也有可能是版型问题，可以给到宝贝编辑（页面设计）建议，去做一些版型备注。这一块对店铺整体的客户购物体验提升很大。如果是产品质量问题，则会反馈给采购等，进一步跟厂家沟通调整质量，商讨售后方式。

2、客服问题：

例如，客服回复速度慢，客服态度差，客服理解偏差导致降低了客户体验。

3、物流问题：

例如，物流配送问题、快递员服务态度问题。

4、仓库问题：

例如，鞋子有味道，后期就会在鞋盒中加入香包。

5、美工问题：

例如，图片色差等问题。

对于具体实施方面，既可以利用EXCEL等传统工具进行文件夹式分类，也可以利用一些客户关系管理软件或BI工具进行智能分析并将相应数据分析answer归档保存，以便复盘和查看。