深入挖掘客户的声音

客户体验是每家企业努力实现的主观目标。VoC 是一个从客户反馈中提取客户体验的工具。它将客户体验的不同方面分解为图表和仪表板，您可以使用它们来了解您的客户对您的企业有何感受，并确定下一步行动。

然而，在这个眼见为实的世界里，仅仅知道有多少客户参与到了某个特定体验中是不够的。您需要知道这些客户是谁，所有对某个特定见解有贡献的记录有哪些，等等。换句话说，您需要对见解进行向下展开分析，以

证实见解的真实性
将反馈与相应的客户联系起来
发现贡献记录中的潜在模式
进行根源分析，精准到细节
针对产生特定见解的客户记录采取行动

引入 VoC 图表的客户深度挖掘功能

记录向下展开是图表中每个绘制值的向下展开。考虑一个饼图。数据以扇区的形式表示，当在图表上悬停时，将显示与该扇区相关的数据预览。

要了解这九位投诉客户是谁，您只需点击该扇区。与该数据相关的记录将以列表视图显示在滑动面板中。

同样地，您可以从 VoC 仪表板查看所有图表的分解情况。

注意：

表格型图表包含多个值。有些值直接与记录相关（如记录数量），而有些是参数的聚合（如 Zoho Survey）。向下展开仅适用于这些数字背后有记录的情况。
向下展开不适用于拨号图表和象限图表。
如果您的图表基于 VoC 模块（如反馈、资源、事件和关键词）进行聚合，例如反馈数量，那么记录的向下展开将不可用，因为这些是用于数据处理的隐藏模块。
只有在访问图表时才会显示向下展开。点击图例或标签将包含或排除图表组件，并且不会显示向下展开。

向下展开窗格中可以执行快速操作

向下展开面板是一个滑动页面，每次点击图表中的值时都会加载。从这里，您可以：

查看有多少条记录贡献于此值
确定每页显示多少条记录
查看这些记录被分组的条件
使用字段属性过滤记录
查看客户向下展开分析背后的相关响应。
管理列、每列记录的顺序以及每列的显示大小。此外，如果这些列是自定义仪表板的向下展开列，您可以保存它们以便快速访问。
选择一个或多个记录并发送宏、发送电子邮件、创建任务、添加或删除标签，以及执行其他快速操作，如设置提醒、批量字段更新、更改所有者、触发或退出销售节奏、添加到活动、更新响应、打印邮件标签、启动批量邮件合并、删除或更新数据处理基础。

向下展开分析能为您带来好处的业务场景

调查行业对竞争对手的偏好：趋势分析

属于同一行业的公司会共享相似的过程和工具。如果您的企业属于供应商类别，那么您的客户很可能在市场上的多个其他供应商中更倾向于选择您的品牌。然而，在服务不佳或客户不满意时，他们倾向于通过比较您的品牌与其他供应商来表达不满。换句话说，他们会将您的品牌与竞争对手进行比较，这一趋势可能暗示了他们的流失行为。因此，在出现明显的流失迹象之前，明智的做法是关注那些将您的品牌与其他品牌进行比较的客户。

查看这个队列图表来分析趋势。在创建这些记录的第 0 天，有 18 家私营企业或客户提到了竞争对手。这意味着这些提及可以是任何类型的。

他们可能表示他们从某个特定品牌转换到您的品牌，或者比较您竞争对手品牌的功能，甚至公开表示竞争对手是最好的。

您可以通过点击客户数量来进一步调查这一趋势。这个数量表示在不同时间参与记录的总数。

向下展开分析显示了所有关于客户为私营部门贡献的信息，这些客户在第一天提到了竞争对手。您可以通过批量邮件或节奏与他们互动，并直接从这里对这些记录进行其他运营现场更新。

培养具有负面情绪的客户

负面情绪意味着负面认知，这是导致客户流失的触发因素。对于以留存为关注点的企业来说，可以创建和解活动，并专注于与他们互动。通过向下展开分析，您可以识别所有正在经历负面情绪的客户，将他们标记为负面体验，并直接在 VoC 仪表板中实施相关活动。

向下展开分析反馈

到目前为止，我们已经看到了如何通过向下展开分析图表值来找到对分析有贡献的客户群体。对于基于 VoC 反馈模块的分析，VoC 也提供了向下展开分析反馈的功能。

假设您想识别模式并减少组织的客户流失。通过创建基于反馈的组件，您可以识别客户流失指标：

通过向下展开分析结果图表中的数值，您可以了解特定意图、行为或操作背后的所有响应。

它整合了来自所有渠道的反馈，例如：备注、Desk、Survey、自定义评审模块、Zoho Social、电子邮件和电话，并在一个图表值后面展示这些反馈。

让我们再看看几个例子：

一位客户满意度高管发现了一个提高工作效率的方法，从而提升了客户的体验。

Evan 是一名电商公司的客户满意度高管。他的工作要求他处理、分类和解决通过各种渠道反馈的客户响应和投诉。他创建了一个基于响应的情感分析客户声音（VoC）仪表板。通过使用簇状条形图表示，他将响应按渠道和情感进行汇总。现在，通过一个显示按渠道分类的负面、正面和中性响应的视图。虽然他的工作主要是处理这些响应，但他不必浪费时间最初整理这些评论。

一位营销人员找到了识别和获取线索的方法

一个新闻聚合论坛将收集来自客户和潜在客户的评论、讨论和观点。这些见解为营销人员提供了了解更大市场的绝佳机会。通过创建一个匿名的客户声音（VoC）响应分析，营销人员可以深入挖掘存储在自定义模块中的所有评论，并通过漏斗进一步推进它们。