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重磅推出 | 从入门到精通——文本分析应用指南

体验家XMPlus

tupian
2022-10-27

文本分析——作为体验管理中非常重要的一环,能够帮助企业从海量客户反馈中获取有价值的洞察。它的原理是什么?如何帮助企业从五花八门的客户反馈中筛选提炼有意义的内容?又是怎样在客户体验管理中发挥有效作用?

 

带着各种问题,体验家XMPlus聚焦「文本分析」,整理编纂了《从入门到精通——文本分析应用指南》。本报告从文本分析的定义与应用、主题建模、准确率、多语言文本分析等多个方面展开详细解读,带领大家从入门到精通,深度了解文本分析,更好地将其应用在日常的体验管理中。

 

巧用文本分析,

解决CEM两大核心难题
 

在文本分析技术出现之前,大多数企业仍然需要依靠定量数据来找到需要提升的方面。尽管定量数据必不可少,仍有其局限性——提供给客户的选择是预先确定好的。

 

在日常的问卷调研中,问卷所列出的选项十分有限,并不一定能完全覆盖到客户的所有想法,这就会限制客户的回答和反馈,最终导致分析结果不够准确。如果客户的想法没有被包含在选项中,企业就无法获取到有价值的见解。

 

但是,在问卷中列举所有可能的答案是一件几乎不可能完成的事情。因此,一个更好的方法是,企业在问卷中加入开放的文本题,直接向客户提问,让客户可以随心所欲地回答。

 

这样一来,文本分析就可以解决两个核心的问题:

 

1.调查企业的表现:如客户等待时间、服务可靠性、成本控制等;

2.找到企业尚未发现的潜在问题:如产品中未修复的bug,过于复杂的安装流程,或其他产品的不足等。
 

这也体现出了文本分析对于获取未知信息的重要性——信息很有可能引起了客户不满,但却被企业忽略掉,以及帮助企业深入了解客户遭遇不良体验的方面及其相关意见。

 

以文本分析为抓手,

助力全面提升客户体验    

 

1.输出文本数据可视化图表,以确定客户体验的基线、趋势和关键驱动因素等;

2.观察体验指标在一段时间的趋势变化,确保企业可以在关注的领域内,尽早地采取对应的行动;

3.自动提供人员/角色定制化的数据看板,包括相关文本的见解;

4.根据主题和情感标签触发对应的行动,对有消极情绪和流失风险的客户进行闭环管理;

5.根据文本主题类别和情感评级,设定客户体验计划未来的目标。

 

通过使用复杂的机器学习模型,文本分析不仅可以发现隐藏在文本评论中的盲点,引导企业发现从未意识到的客户痛点,开放式的文本题同时也为客户提供了一个解释说明的窗口,说明他们留下低分或负面反馈的原因,从而为客服团队提供必要的背景信息,建立反馈闭环。

 

除了客户体验,文本分析还在产品体验、品牌体验及员工体验等多个体验管理领域发挥重要作用。领取这份《从入门到精通——文本分析应用指南》,带你从0-1认识文本分析,驱动企业发展更有定向性!

 

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