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電商平臺隱式反饋數(shù)據(jù)與客戶體驗提升

熱門標(biāo)簽:企業(yè)認(rèn)證 呼叫中心市場需求 分布式呼叫中心 團(tuán)購網(wǎng)站 人工座席 電視購物行業(yè) 呼叫中心系統(tǒng) 太平洋壽險電話營銷
電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展至今,消費者與平臺之間的信息趨向透明化,各大電商平臺所提供的產(chǎn)品和服務(wù)也逐漸同質(zhì)化,客戶轉(zhuǎn)換電商平臺的成本越來越低,平臺間對于客戶流量的競爭則愈益激烈。消費水平的日益提高,也使得客戶越來越注重在購物和消費過程中得到的服務(wù)體驗。

將客戶體驗發(fā)展成為電商平臺的核心競爭力,是爭奪和留存客戶的重要抓手;而客戶體驗反饋信息則是客戶體驗提升的重要驅(qū)動力,它反映了電商平臺客戶體驗管理的有效性,能夠幫助平臺及時調(diào)整提升客戶體驗的策略,以達(dá)到客戶體驗管理的最優(yōu)化。


為制定有效營銷策略,電商平臺重視對客戶體驗數(shù)據(jù)的搜集和分析,但目前常用的客戶評價數(shù)據(jù)(可理解為顯式反饋數(shù)據(jù))在提升客戶體驗方面的價值存在明顯局限,還有賴于對另一類關(guān)鍵數(shù)據(jù)信息(可稱之為隱式反饋數(shù)據(jù))的充分利用。本文將具體闡述隱式反饋數(shù)據(jù)對于客戶體驗提升的商業(yè)價值和實踐策略。

01

顯式反饋數(shù)據(jù)的局限性


客戶體驗是客戶在消費購物過程中產(chǎn)生的主觀感受,難以進(jìn)行量化,但電商平臺可以通過收集和分析客戶行為數(shù)據(jù),從中提取其體驗反饋信息。相比于傳統(tǒng)零售業(yè),電商平臺能夠獲取和儲存大量的客戶交互數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)都從不同角度體現(xiàn)了客戶的體驗反饋信息。其中,顯式反饋數(shù)據(jù)是現(xiàn)今電商平臺廣泛使用的一類數(shù)據(jù)。
顯式反饋數(shù)據(jù)主要是客戶對物品價值、店鋪經(jīng)營和物流配送等方面服務(wù)的評分評價,包含的信息比較明確,可以直觀反映客戶對電商平臺和店鋪所提供服務(wù)的喜好程度。
但顯式反饋數(shù)據(jù)對客戶體驗的反映可能存在偏差:顯式反饋數(shù)據(jù)的收集依賴于客戶的主動提交,但隨著互聯(lián)網(wǎng)的全面普及和應(yīng)用,數(shù)據(jù)安全問題受到了網(wǎng)民的廣泛關(guān)注,出于保護(hù)隱私等考慮,很多消費者不愿意將自身的真實感受提供給電商平臺,導(dǎo)致體驗反饋數(shù)據(jù)過于稀疏,難以充分反映客戶的體驗感受;同時,每位客戶的打分標(biāo)準(zhǔn)不同,再加上其他外在因素(例如時間、地點和環(huán)境等)的干擾,難以采用統(tǒng)一的衡量方法來加以準(zhǔn)確測算??傮w上,受諸多因素影響,顯式反饋數(shù)據(jù)對于客戶體驗的反映效度還是非常有限的。


02

隱式反饋數(shù)據(jù)的特征


與顯式反饋數(shù)據(jù)不同,隱式反饋數(shù)據(jù)由服務(wù)器主動存儲,記錄了用戶在電商網(wǎng)站的一系列操作,包括點擊、瀏覽、收藏、加入購物車、購買等行為數(shù)據(jù)。云服務(wù)技術(shù)的發(fā)展和計算機儲存數(shù)據(jù)能力的提升,充分激發(fā)了電商平臺大規(guī)模存儲和實時分析此類隱式反饋數(shù)據(jù)的興趣。相比于顯式反饋數(shù)據(jù),隱式反饋數(shù)據(jù)具有真實性、及時性和稠密性等特征,更能準(zhǔn)確反映客戶的體驗感受。


真實性

隱式反饋數(shù)據(jù)在客戶

操作終端時就以后臺日志的形式被儲存下來,在收集過程中不干擾客戶的正常操作,不會影響客戶的購物體驗,也不需要消耗客戶的額外精力,有效消除了在顯式反饋數(shù)據(jù)收集過程中客戶可能產(chǎn)生的顧慮甚至厭煩心理。相對而言,隱式反饋數(shù)據(jù)更加客觀,更加真實。


及時性


客戶的喜好并不是一成不變的,只有及時洞察客戶的興趣轉(zhuǎn)移,才能有針對性地做出快速響應(yīng)以維持客戶粘性。隱式反饋數(shù)據(jù)由客戶與企業(yè)的交互實時產(chǎn)生,即刻儲存在日志里,可以為平臺及時調(diào)整服務(wù)策略、改善客戶體驗提供預(yù)警信息和應(yīng)對指導(dǎo)。


稠密性


只要客戶進(jìn)入電商網(wǎng)站,就會留下操作信息,這些信息匯聚成為本文所謂的隱式反饋數(shù)據(jù),其數(shù)據(jù)量很大,特征矩陣更為稠密、穩(wěn)定,因而解決了客戶(顯性反饋)數(shù)據(jù)稀疏的問題。同時,隨著計算機處理大數(shù)據(jù)能力的提高,利用機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí),隱式反饋數(shù)據(jù)能夠更好地刻畫客戶特征和喜好,幫助電商平臺從多方面提升客戶體驗。

03
基于隱式反饋數(shù)據(jù)提升客戶體驗的若干策略

隱式反饋數(shù)據(jù)的上述特征和優(yōu)勢,為電商平臺實時洞察客戶體驗需求、分析客戶體驗主題、提升客戶體驗效果提供了可行思路。


1. 個性化推薦更懂客戶
面對電商平臺上豐富的商品信息,消費者想要找到自己感興趣的商品(特別是在沒有明確目標(biāo)的情況下)是一件耗時費力的事情,而個性化推薦系統(tǒng)可以較好地解決此問題。通過分析客戶的個性化偏好,為其篩選出感興趣的內(nèi)容,不僅可以降低選擇過多給客戶帶來的負(fù)面體驗,還有助于打造個性化的認(rèn)知體驗。由于個性化推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性主要由客戶特征數(shù)據(jù)和推薦算法決定,選擇包含客戶真實喜好的特征數(shù)據(jù)就成為構(gòu)建推薦系統(tǒng)的先決條件。

隱式反饋數(shù)據(jù)的優(yōu)勢特征有助于個性化推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性,主要表現(xiàn)在以下方面:


其一,隱式反饋數(shù)據(jù)的真實性在一定程度上反映了客戶真實的興趣和需求,利用合理的推薦算法可以將其轉(zhuǎn)化為計算機能夠識別的embedding編碼,保障了推薦系統(tǒng)輸入層信息的準(zhǔn)確度。

其二,隱式反饋數(shù)據(jù)的海量稠密性為推薦系統(tǒng)提供了充足的客戶個性化信息,解決了個性化推薦系統(tǒng)冷啟動的問題。對于尚未產(chǎn)生購買行為的潛在客戶,推薦系統(tǒng)也能較好地預(yù)判其消費傾向,在客戶初始接觸平臺時就為其留下良好印象,最終增加客戶粘性。

其三,對個性化推薦系統(tǒng)來說,實時響應(yīng)是十分重要的能力,而隱式反饋數(shù)據(jù)恰好可以幫助平臺實時捕捉客戶喜好的動態(tài)變化,并為其推薦相應(yīng)的商品,從而降低客戶購物的選擇成本,防止客戶流向其他平臺。

2. 數(shù)字營銷尋找新觸點


面對客戶日益?zhèn)€性化的體驗需求,數(shù)字營銷可以通過分析客戶行為數(shù)據(jù),劃分客戶群體,構(gòu)建客戶畫像,據(jù)此提供個性化的營銷服務(wù)。數(shù)字營銷能夠幫助電商平臺創(chuàng)造多樣化的客戶體驗?zāi)J?,切中客戶的觸點,進(jìn)而提高客戶體驗。


區(qū)別于傳統(tǒng)零售行業(yè),電商平臺擁有的客戶屬性數(shù)據(jù)和客戶歷史行為數(shù)據(jù)為數(shù)字營銷奠定了良好的基礎(chǔ)。

就隱式反饋數(shù)據(jù)而言,一方面能夠充分捕捉客戶需求和偏好,為數(shù)字營銷提供數(shù)據(jù)支持,幫助電商平臺精準(zhǔn)區(qū)分客戶類型,并制定滿足客戶個性化需求的營銷策略(包括廣告發(fā)放形式、優(yōu)惠券額度等)。


另一方面,隱式反饋數(shù)據(jù)的及時性也確保電商平臺能夠及時觀察到客戶類型的轉(zhuǎn)變,并相應(yīng)調(diào)整客戶的營銷方案,推動超級客戶的產(chǎn)生。對于即將流失的客戶,隱式反饋數(shù)據(jù)也能給出預(yù)警信號,促使電商平臺及時分析客戶流失的原因,利用客戶還未流失的黃金時間,采取相應(yīng)的措施,挽留有價值的客戶。


3. 新零售激發(fā)客戶活力


線上電商的服務(wù)模式有著明顯的短板,它無法提供真實的購物場景,無法滿足消費者對于商品的可觸性和可感性需求。同時,消費者在購物中越來越強調(diào)各自的個性化需求,追求更真實、高端的服務(wù)體驗。


因此,依托于海量級的隱式反饋數(shù)據(jù)和人工智能,普通的線上電商逐漸向線上服務(wù)、線下體驗以及現(xiàn)代物流深度融合的新零售商業(yè)模式轉(zhuǎn)移。通過將線上的信息流和線下物流、服務(wù)等優(yōu)勢相結(jié)合,新零售商業(yè)模式可以滿足客戶多場景的消費需求,拓展更豐富的客戶購物體驗。


與線下零售業(yè)不同,電商平臺擁有大量的客戶數(shù)據(jù)(尤其是隱式反饋數(shù)據(jù)),為電商平臺發(fā)展新零售提供了更扎實的數(shù)據(jù)支持?;诰€上收集的隱式反饋數(shù)據(jù),企業(yè)能夠準(zhǔn)確預(yù)測客戶購買概率,及時補充貨源,提前分配到各物流網(wǎng)點,打造最優(yōu)化的配送網(wǎng)絡(luò),切實提升客戶購物的便利體驗。同時,線下店鋪還可以通過分析線上客戶數(shù)據(jù),將產(chǎn)品、服務(wù)和場景相結(jié)合,打造有益的生活模式,提升客戶高端消費體驗。新零售商業(yè)模式賦予客戶全方位深入了解產(chǎn)品和服務(wù)的機會,增進(jìn)客戶的參與感,進(jìn)而幫助平臺提高客戶忠誠度和粘性。

4. 及時的體驗反饋


在提供個性化推薦、營銷方案等體驗管理策略后,收集客戶體驗反饋數(shù)據(jù)又是十分重要的一個環(huán)節(jié)。它不僅能夠驗證既有的客戶體驗管理策略是否有效,也有助于電商平臺加深對客戶的了解,實時更新客戶的喜好和需求,從而優(yōu)化客戶體驗管理方案。在此方面,隱式反饋數(shù)據(jù)包含了客戶的重復(fù)購買、分享等行為信息,直觀展示了客戶對于電商平臺體驗管理措施的響應(yīng)結(jié)果,據(jù)此能夠迅速捕捉客戶的興趣變化,為客戶提供后續(xù)的更好體驗。



綜上所述,隱式反饋數(shù)據(jù)包含了大量可反映客戶需求和喜好的實時信息,可以為電商平臺構(gòu)建個性化的客戶服務(wù)方案提供數(shù)據(jù)支持,有助于相關(guān)企業(yè)實施多樣化的客戶體驗管理方案和策略。


例如,在線上商城,客戶可以借助個性化推薦系統(tǒng)提升購物體驗;在電商促銷中,客戶易于找到滿足自己個性化需求的精準(zhǔn)優(yōu)惠方案;在線下場域,客戶也可到訪電商平臺的線下店鋪,享受最便利的實體服務(wù)。不僅如此,隱式反饋數(shù)據(jù)還可以及時反饋客戶的體驗感受,實時監(jiān)測客戶偏好的變化,幫助平臺推動個性化推薦系統(tǒng)的改進(jìn)、數(shù)字營銷方案的完善和新零售模式的革新,進(jìn)而形成良性循環(huán),在更高層次上實現(xiàn)客戶價值。


04

進(jìn)一步的思考

需要注意的是,隱式反饋數(shù)據(jù)雖然具有在提升客戶體驗方面的巨大潛力,但同樣也存在不可忽視的短板。

例如,隱式反饋數(shù)據(jù)儲存的是有關(guān)于客戶瀏覽和購物行為的客觀信息,與客戶主觀的個體體驗感知之間還有明顯差距,其間難免包含大量的信息冗余和噪音;對于如何借助機器學(xué)習(xí)算法有效縮短信息差距,消除噪音干擾,目前的學(xué)界研究和商務(wù)實踐尚未能給出明確的解決方案。


而電商平臺對于隱式反饋數(shù)據(jù)的存儲和利用,也觸及客戶日益敏感的個人隱私保護(hù)和數(shù)字產(chǎn)權(quán)問題,存在商業(yè)、法律和客戶情感等方面的多重不確定性。為此,電商平臺還需繼續(xù)探索對于顯式和隱式兩類反饋數(shù)據(jù)的更合理有效利用,以充分發(fā)揮兩類數(shù)據(jù)的信息特長,構(gòu)建更穩(wěn)健的客戶體驗管理模型。


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