基于角色的情绪分析

基于角色的情绪分析

根据客户反馈的情绪将客户分为推动者或批评者。此计算仅考虑客户数量。

1. 客户趋势

客户趋势是根据客户在一定时间段内对公司所持的情绪计算得出的。例如，6 个月的客户趋势显示了 100 名在期初持正面情绪的人，其中 50 人开始表现出负面情绪。这可能突显了导致这 50 人情绪突然变化的潜在问题。趋势根据正面和负面情绪将客户群分为推动者和批评者。

Zia 根据客户在过去三个月内对业务的兴趣增长或下降程度将客户分为不同类别。客户被分为六个类别：
  1. 新推动者：自添加到 CRM 数据库以来首次表现出正面情绪的客户。
  2. 新批评者：首次在加入 CRM 数据库后表现出负面情绪的客户。
  3. 从正面转为负面：一段时间内表现出正面情绪，但最近至少一次反馈中显示出负面情绪的客户。
  4. 从批评者转变为推动者：一段时间内表现出负面情绪，但最近在至少一条回复中表现出正面情绪的客户。
  5. 持续为推动者：对两条或更多回复表现出正面情绪的客户。
  6. 持续负面情绪：对于连续两次或更多次反馈表现出负面情绪的客户。
一旦启用 VOC，Zia 将根据其反馈开始对线索或联系人进行分类。上述趋势将基于过去三个月的数据进行计算。图表中显示的趋势值将根据全局配置中设置的时间段而变化。

注意：如果客户表现出混合情绪，Zia 将无法追踪其情绪趋势。

2. 客户趋势热度

基于客户趋势，一个热点被创建，用以显示在一定时期内成为推动者、批评者、新推动者，或从推动者转变为批评者，或反之的客户总数量。

3. 客户趋势队列

一个基于时间的队列被创建，用以突出显示在一定时期内成为新推动者、新批评者，或从推动者转变为批评者，或从批评者转变为推动者的客户数量。这个图表是对比整体客户群变化的好方法。

4. 客户趋势的前 3 个关键词

对于每个关键客户趋势（新推动者、新批评者、推动者转变为批评者以及批评者转变为推动者），将显示特定时间段内的前 3 个关键词及其情绪。这可以帮助你识别新批评者数量或推动者转变为批评者数量的任何显著增加，以及导致这种变化的关键词。

5. 情绪展示后总转化线索数

这张图表显示了在展示积极、消极或中性情绪后，决定与你做生意或进行购买的客户总数。如果你看到很多客户尽管展示出消极情绪却仍然转化，你应该进一步调查消极情绪的原因并尝试改进它。

6. 情绪展示后失去的总线索数量

该图表显示了在表现出积极、消极或中性情绪后失去的客户总数。该计算的时间段从客户最后一次响应到他们失去兴趣开始。该图表将帮助识别他们失去对您业务的兴趣的原因。例如，如果"质量差"是最后一个月中 100 个线索在决定不与您合作前记录的负面情绪响应中的关键词，您应该立即采取措施提高您的产品或服务质量。

7. 按情绪分类的线索转化队列

这个基于时间的队列显示了在固定时间间隔内转化的线索数量及其情绪倾向。例如，第一周有 10 位表现出中性情绪的客户被转化。

8. 与线索转化相关的关键词队列

该队列显示了在特定时间段内转化的线索总数以及他们使用的关键词。它可用于识别经常导致转化的线索中最受欢迎的关键词。

9. 转化率趋势

这是一个折线图，它绘制了线索转化率与线索创建时间的对比，以显示您的整体转化趋势。

10. 按情绪分类的流失线索队列

在固定时间间隔内流失的线索总数及其表现出的情绪。

11. 与流失线索队列相关的关键词

在规定时间间隔内失去的线索总数以及他们使用的关键词。

12. 失去客户趋势

这条折线图展示了线索流失的百分比与创建时间的关系，以显示您的整体转化趋势。

13. 正面趋势分析

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