Zoho CRM 中的客户之声仪表盘——详细研究

Zoho CRM 中的客户之声仪表盘——详细研究

VoC 仪表板——概述

VoC 的洞察以各种仪表板的形式在特定类别下呈现。为了理解这些洞察并利用它们做出明智的决策，您必须了解各种仪表板的类型以及如何解读它们。在本文档中，您将学习：
  1. 第一部分：更广泛的 VoC 类别。
  2. 第二部分：这些类别中使用的各种图表和图形。

第一部分：Zoho CRM 中的 VoC 类别：

VoC 仪表板以广泛的类别呈现。每个类别都有特定的目标——即每个类别都为您提供多种视角和角度，以便围绕一个特定主题做出明智的决策。

例如，"竞争对手分析"VoC 类别展示了大约 10 种不同的图表，包含大量洞察——然而所有这些洞察都是为了帮助您深入理解一个主题，即与您的业务相比，您的客户对主要竞争对手的整体情感如何。根据这些洞察，您可以做出后续决策。如果与主要竞争对手相比，您的业务在"价格"或"客户服务"等方面被负面提及，您可能需要通过提供特别优惠或为客服团队引入同理心培训来改善这种情况。

更重要的是，这些洞察由一个经过专门训练的 DI 系统实时更新，因此准确、快速且可靠。

序号
VoC 类别名称
描述
1

快速浏览超过 15 个以上的仪表板，您就能了解大多数客户对您业务的“情感"主要是"正面"、"负面"还是"中性"。借助 Zia 的帮助，在负面情感大量流入时立即检测到，以便及时采取必要的行动。

2

本部分提供约 21 个图表，旨在帮助您根据客户情绪和意图来分析客户特征。这将为您提供包括推荐者、 批评者（负面评价者）、流失趋势以及客户提及的表明业务损失的关键词等数据。这些洞察将帮助您分析客户趋势，并根据客户特征制定有针对性的策略。

3

注意客户对竞争对手的讨论——无论正面还是负面。了解哪些竞争对手被提及最多以及原因——这将帮助您了解客户对您业务与竞争对手之间的情感态度。

4

分析来自调查问卷的顾客反馈和情绪，并在多个调查之间比较洞察。对调查中提到的顶级关键词情绪的详细分析将帮助您发现哪些因素主要让顾客感到满意或失望的有用信息。据此，您将能够采取必要的行动。

5
交叉销售分析仪表板确实是一件艺术品，只有数据智能系统才能迅速完成。从包含 25 个以上图表的这个仪表板中，您将根据历史数据、Zia 推荐构建器的效率以及客户情绪（通过关键词情感分析），获得有关可用于追加销售和交叉销售的产品和服务的智能建议。
             6

通过分析客户的近期购买(R)、频繁购买(F)和货币价值(M)，将有助于您制定更好的客户保留策略。基于客户 RFM 分数的不同标签有助于了解每位客户在销售周期中的位置，并采取适当的行动。这 5 个图表根据这些 RFM 值的评分标签划分了客户群体。这些图表帮助组织以更好的方式满足客户的需求和行为。这些信息还将有助于更有效、更合适地对每个细分市场(群体)进行营销。

             7

在基于语音的预测分析中，您将获得有关客户在销售过程中反馈的实时洞察，这些洞察以销售预测的背景呈现给您。通过这种方式，您可以有效地了解特定预测类别中商机的正确/错误之处，这可能会帮助您在目标期结束之前，在客户提供的背景反馈的帮助下，对处于失败路径上的商机采取纠正措施，并利用 VoC 洞察为未来的销售目标设定和达成更好的数据驱动销售目标。


第二部分：VoC 类别中的图表类型

在详细探索每个 VoC 类别之前，您需要了解所呈现的各种图表类型、它们的重要性以及如何解读它们。了解这些图表和图形将帮助您更好地理解所提供的洞察，并从中获得大量价值。VoC 洞察类别中流行的图表包括：
  1. 饼图和环形图
  2. 折线图
  3. 条形图—单条、多条、堆叠
  4. 队列图
  5. 象限图
  6. 瀑布图
  7. 仪表图/指针图
  8. 异常仪表板
  9. 词云和表格
  10. 桑基图
  11. 马赛克图
让我们通过一些上下文示例来了解这些图表是如何工作的，以及如何从它们中解读见解。

饼图和环形图

饼图是一种常用的图表类型，用于展示各种统计数据。它是一个圆形，其中几块扇形代表不同的数据——无论是数字、百分比、类别等——因此视觉上类似于饼块。

例如，上述饼图是一个仪表板（来自"基于情感分析的响应"类别），它展示了在与客户对话中，具有积极、消极和中性情绪的客户比例。

环形图是饼图的变体，同样设计用于直观地传达统计信息。它由一个中心有孔的圆形组成，形似甜甜圈，各个类别以弧形而非切片的形式表示。以下这个环形图（来自“用户画像分析”的 VoC 类别中的仪表板）展示了在潜在客户做出积极、消极或中性的回应后，失去的潜在客户百分比。

折线图

折线图是另一种常见的图表类型，其中数据点按时间顺序绘制，并将这些点连接起来以显示数值的变化，这些变化可能是高、低、平稳或上下波动。它用于直观地展示与特定主题相关的变化趋势。例如，以下折线图是一个情感分析仪表板，它直观地展示了在一段时间内，对您的业务持积极、消极或中立态度的客户数量的增加或减少。
从上面的例子中，您可以了解到，在第一个月大约有 100 位客户持有正面情绪（绿线），到第三个月增加到 400 多位客户，而在第六个月又下降到 100 位。类似地，您也可以对负面和中立情绪进行观察。

柱状图 — 单列、多列和堆叠柱状图

条形图是一种我们从小就可能学过的流行图表类型。即使要表示一个组织中男性和女性员工的数量，一个简单的单列条形图也能很好地使用——其中 X 轴代表类别（男性、女性），Y 轴代表数量/百分比。它可以垂直或水平表示。

条形图主要有三种类型——单列、多列或堆叠图——取决于它打算包含的信息量。以下是在 Zoho CRM 的 VoC 数据表示方面的几个例子。

a) 单列条形图
在这个简单的单列条形图中，通过比较两个调查来了解每个问卷调查中有多少客户表达了积极情绪。
b) 多列条形图
在这个多列条形图中，您可以看到在三个不同调查中提到一组关键词的客户数量。例如，在 7 月份的调查中，提到关键词"Sales"的客户数量是 100，而在 8 月份的调查中是 200，在 9 月份的调查中则增加到 400。类似地，您可以通过不同颜色的条形图比较每个关键词。当需要传达大量同类信息时，会使用多列条形图。
c) 堆叠条形图
堆叠条形图用于在常规条形图上表示单个参数上的多组数据。例如，从上面的图表中，您可以了解在所有渠道中提到每个关键词的客户总数。例如，关键词"Sales"被 500 名客户提到。在这 500 名客户中，还有情感分布——您可以推断出有多少人从正面、负面和中立的角度提到了关键词"Sales"。

队列图

队列图表有助于理解客户在一段时间内的行为。在这种图表中，您将表现出相似行为模式的客户按时间段分组，以便更好地了解他们的生命周期、一段时间内的趋势变化。

例如，如果告诉我有 300 名客户在问卷调查中对您的产品给出了负面反馈，这是一个总体计数——这是一种看待问题的方式。虽然这确实是一个统计数字，但仅从这个数字来看，它相当模糊，您无法仅凭这个数字就知道下一步该做什么。问题可能出在营销、销售或客户支持方面——很难缩小问题范围并获取视角。

而如果告诉我在这 300 名客户中，有 50 人是在 3 年前注册的，100 人是在 2 年前注册的，其余 150 人是在去年注册的——那么这为您提供了很好的视角。

在这种情况下，您可以推断出，如果 50%的负面反馈仅来自上一年，那么您最近做的事情并没有做好。因此，或许您可以改进入职流程，加强培训资源等等。因此，队列图表为您提供了关于客户行为随时间变化的视角和深度，使您能够做出更明智的决策。

同样，这里是一个队列表的示例，它显示了在一段时间内客户提到的前 10 个关键词。您会看到从他们订阅的第 0 个月开始，每个月有多少客户使用了哪个关键词。

队列图表还以不同的蓝色阴影突出显示，从浅到深——分别表示从较低数量到较高数量的进展。

象限表

象限表是一种图表，其背景被分为四个相等的部分或"象限"。右上部分是第一象限，左上部分是第二象限，左下部分是第三象限，右下部分是第四象限。数值、文本或气泡被绘制在象限中，并可能表示特定背景下的严重程度、排名或因素级别。

Zoho CRM 中的上述情感分析象限图表显示了按收入和时间周期排序的客户提及的关键词。X 轴表示订阅月份，Y 轴表示收入类别，不同象限中关键词的位置有助于推断客户所提及关键词的严重程度。

以关键词"退货政策"为例。根据图表，该关键词的颜色为红色，表示负面情感。它位于第一象限，这是最重要的象限——它包含由与业务合作时间最长且根据图表带来最大收入的客户提及的关键词。

他们所说的内容可能极为重要。如果这个第一象限中的 160 位客户在负面谈论退货政策，这张图表就极为关键，它告诉您情况非常糟糕，您需要采取行动来处理这个问题。

同样地，在这个气泡象限图中，您可以看到关于多少客户表达了积极、消极或中性的情绪，这些信息分布在根据收入和订阅周期排序的四个不同象限中。您最重要的客户（第一象限）似乎有积极和中性的反馈，所以这还算可以。然而，那些为您带来相对较少收入的客户在开始订阅后似乎就产生了消极情绪，因此这也是一个重要的推论，需要迅速采取行动，或许通过更好的入职引导和支持。

瀑布图

瀑布图通常用于表示某个因素在两个或多个点之间的累积增长或减少（净变化）值。例如，如果您要测量 3 个月内注册人数的变化，您会查看 3 个月结束时最初的注册人数和最终的注册人数。
  1. 第 1 个月 - 50
  2. 三月 — 70。
现在，看起来您在这 3 个月内增加了 20 名客户。表面上这看起来是个好事。然而，在现实生活中，事情并不像这样简单。这实际上并没有揭示注册人数背后的完整情况。实际发生的情况可能是这样的：
  1. 在第一个月的 50 名客户中，有 30 名客户退出了。现在您剩下 20 名（50—30= 20）。
  2. 在第二个月的头两周，您获得了 20 名新注册用户。这使得客户总数达到 40 名（20+20 = 40）。
  3. 在这 40 名客户中，又有 10 名客户退出了，所以某个时候您剩下 30 名客户（40-10=30）。
  4. 在第三个月，您获得了 40 位新客户，因此您现在有 70 位注册用户。（30 + 40 = 70）
这个洞察不仅详细，而且有些令人震惊。如果没有任何客户流失，三个月内您可能会有超过 100 位客户。这个洞察也会让您对存在的差距有一个大致的了解，以及您可能需要采取哪些行动来填补这些差距。这种详细展示某个因素在一段时间内净变化的故事，通过瀑布图来表示，对于您得出关键和完整的洞察，并做出明智的商业决策非常有用。

您看到的上方瀑布图是 Zoho CRM 中 VoC 仪表板之一，它展示了在 5 个月内推动者数量的净变化故事。它清楚地显示了第二个月和第三个月数量下降的值，并在第五个月得出最终值。利用这些洞察，您可以采取有意义的行动来控制负面评价者的数量下降，并增加推动者的数量。

仪表板/指针图

仪表图，也称为指针图，是一种简单的图表，用于表示您的业务或团队在实现某个目标方面的当前状态。例如，如果最终目标是赢得 100 笔交易，这个指针图可以有从 0 到 100 的多个区段，用一根指针表示当前状态，可能是 75。这种表示形式的变体可以是图表分为 4 个 25 分的区段（1-25；25-50；50-75 和 75-100），从红色渐变到绿色——以便您快速了解积极或消极的结果。

指针图主要用于高管仪表板，用于快速表示与单一因素相关的进展——无论是销售目标、客户反馈的性质、年收入等。

以下是 Zoho CRM 的 VoC 仪表板中的一个指针图，它显示了通过调查、电子邮件、电话和支持工单等多种沟通渠道表达了总体积极情绪的客户数量。这里的指针位于积极区段，您还可以看到与此相关的关键词。

异常仪表板

AI 异常检测被应用于医疗保健、金融、销售等多个行业，旨在检测与既定模式或趋势的突然变化或偏差。这种警报能帮助您实时关注关键事件的发生。在销售领域，这可能表现为成交数量突然下降；在医疗保健领域，这可能表现为一段时间内心率突然升高；在金融领域，这可能表现为股市价值突然下跌等。

Zoho CRM 的 VoC 仪表板中的以下异常检测仪表板，可让您衡量提及竞争对手名称的客户数量增加或减少，或谈论您业务的正面或负面评价，或客户成为推动者或抵消者的趋势变化。

关键词云和表格

这是一个相当直接的仪表板，由以关键词云形式呈现的关键短语组成。它旨在为您提供有关电子邮件、电话、问卷调查回复或客户工单中综合情绪的快速整体概览。将鼠标悬停在每个关键短语上，将为您提供更多详细信息，了解有多少客户提到了该关键词及其排名，点击将帮助您深入查看使用了该关键短语的记录。 

桑基图

桑基图用于描绘从一个值集到另一个值集的流量。它由三组元素组成：节点、连接线和节点点。桑基图与流程图的概念相似，只是表现方式不同。一组值称为节点，从一个节点到另一个节点的连接称为连接线。从一个节点到另一个节点的不同阶段或流量称为节点点。节点的厚度将决定从一个节点到另一个节点流过的活动数量或联系人或任何活动。

马赛克图表

马赛克图中紧密排列的条形在 X 轴和 Y 轴上显示分段数据。轴以堆叠条形图的形式显示从 0%到 100%的百分比刻度，该刻度决定了每个分段的宽度和高度。根据每个分段的客户反馈，图中的每个条形的高度和宽度将有所不同。马赛克图的最佳之处在于 X 轴中的值与 Y 轴中的值一样分组。

X 轴 - 以包含沿轴 100%的条列的形式显示分段。这 100%在各个分段之间分配。例如，20%属于正面评论，20%属于负面评论，60%属于中性评论，总和为 100%。因此，当您查看图中的列时，X 轴中的每个条形的值将是相同的。

Y 轴 - 显示属于特定分段的客户总数。在这个总数中，客户根据其分段沿 Y 轴分配。例如，30%忠诚客户，30%不可失去客户，20%冠军客户，20%近期客户。这将沿轴总和为 100%。

如何读取图表
沿着 X 轴，这些部分被分类为列，而沿着 Y 轴，客户被分组为列中的条形。
因此，您可以说是 20%（实际数字将显示在条形中）的冠军客户给出了负面反馈。这似乎令人担忧，对吧！所以，仅仅通过查看图表，您就知道您的冠军客户对某些事情不满意，这不应该发生，因为如果您不重视他们的情感并尽快解决这些问题，您可能会失去这些客户。


仪表板中的情感排名

来自所有接触点的客户反馈使用通用的文本分析参数进行综合评估，例如关键词、趋势和意图。评估是通过计算收到的反馈数量以及表现出特定情感的客户数量来进行的。

情感排名仅适用于这些仪表板：

  • 基于回复的情感分析

  • 竞争对手分析

  • 问卷调查对比

一旦设置排名标准，它将显示在仪表板中所有组件上。

基于客户数量分析情绪排名

Zia 将监控客户在各个触点使用特定关键词的次数，然后按从高到低的顺序排列。关键词显示得越大，表示其出现频率越高，颜色则表示情感倾向（红色代表负面，绿色代表正面）。

优势：
您只需一眼查看图表，就能识别出最常被提及的关键词及其情绪倾向。例如，如果"服务"一词显示得很大且为红色，那么您必须立即检查工单和调查问卷，并与服务团队沟通，以发现服务方面的问题并解决它。

关键词出现的次数及其记录的整体情感倾向被用来计算其情感排名。整体排名是通过比较所有关键词及其情绪倾向得出的。Zia 还将对单个术语进行情绪排名。

基于回复数量分析情绪排名

回复数量是指特定关键词在回复中出现的次数。例如，如果 John 在周一的一封邮件中使用了关键词"服务"，然后在周二的一封不同邮件中再次使用该关键词，那么"服务"的回复数量将是 2。如果 John 还在工单和调查中提到了"服务"，那么"服务"的总回复数量将是 4（2 封邮件，1 个工单，1 份问卷调查）。

每封邮件和每个工单在分析中只计为一个回复，即使关键词在同一邮件或工单中出现多次。但在问卷调查中，每次提到关键词都会计入回复数量。所以，如果 John 在调查的两个问题中都使用了"服务"，那么该问卷调查的回复数量将是 2，总体回复数量为 6。

如果客户在多个回复中使用相同的关键词，客户数量将是 1，回复数量将是该客户收到的总回复数。

示例：
如果一个客户在不同的触点（一封邮件、一个工单和两次问卷调查回复）中四次使用"服务"这个词，且带有不同的情绪，那么"服务"的响应次数将是 4 次，客户数量将是 1。

优势：
这种分析可以帮助您精准定位产品、客户服务、配送或其他业务方面重复出现的问题。如果少数客户反复提及服务或配送问题，这表明存在潜在问题，并帮助您识别需要解决的领域。

为基于关键词的组件设置情绪偏好

情绪偏好能够根据两个参数筛选关键词：

  1. 出现次数 - 关键词出现的次数。

  2. 情绪类型 - 每个关键词所显示的情绪类型，无论是收到正面情绪、负面情绪，还是正面和负面情绪的混合。

情绪偏好将仅适用于基于关键词的组件，例如：

  • 基于回应的情绪分析 - 按情绪分类的常用关键词

  • 竞争对手分析 - 提及竞争对手时出现的关键词

  • 问卷调查对比 - 各问卷调查中常用的关键词

设置情绪偏好

  1. 选择一个仪表板，并进入第一个组件或基于关键词的组件。

  2. 点击编辑图标。

  3. 选择基于出现次数或基于情绪。

  4. 如果您选择基于情绪，则执行以下操作：

    1. 任何情绪。

    2. 仅选择 > 情绪类型。

    3. 包含 > 选择一种情绪类型。

  5. 点击应用。

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