海蒂泰尔
2020年7月21日

如何将客户评论转化为真正有意义的数据

量化顾客评论

作为一个小企业主,在线评论、社交媒体提及和调查反馈是收集客户基本反馈的最佳场所。这一切都很好,直到有一天我们要考虑如何处理这些反应。

问题是,比较开放式反馈就像比较苹果和橘子。人们的回答五花八门,比如“喜欢这个地方的高档感觉,但食物还不错”、“服务超级快,喜欢开胃菜的选择”,企业该如何确定需要改进的关键领域呢?答案是将定性数据转化为更容易分析的数字。

定性数据标签概述

首先,让我们概述一下这个过程。将定性反馈(如开放式回答和评论)转化为易于测量的数字数据,这就是所谓的“定性数据编码”。

当您看到“编码”这个词时,请不要感到厌烦,这不是指计算机编程,而是分配不同标签的过程,以便对响应进行分类。

一旦你能够将客户的反应转移到不同的类别和规模,你将能够轻松地在Excel或谷歌表等程序中操作这些数据,以获得更清晰的客户想法的整体视图。我们将这个过程分解如下。

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编写定性客户评论的4个基本步骤

第一步:决定用归纳还是演绎的方法

如果这是你第一次分析客户反馈,你可能会想要采用归纳方法。归纳编码只是意味着你还没有一个用来衡量反应的固定尺度。因为你还不确定你要测量的是哪种类型的回答,所以你需要仔细研究数据并在测量过程中确定一个尺度。

对于后续的分析,你可以使用演绎的方法。这意味着您将使用预先确定的规模来对响应进行分类。所以,如果你在第一轮中决定用1-5分的客户满意度量表来衡量整体客户满意度,你可以继续使用这个量表来进行下一轮的反馈。

第二步:确定类别

对于接下来的三个步骤,我们假设这是您第一次编写定性数据。我们要用归纳法。下一步是确定您想要度量的广泛类别。如果你是一家餐馆的老板,这些可以是食品质量、食品价格和客户服务。如果你的所有回复都在电子表格中,你可以为每个类别创建单独的标签。

步骤3:分配情感

将数据分类后,还可以为每个数据片段分配情感。在电子表格中创建一个新列来添加此部分。例如,评论“非常粗鲁的服务,我们觉得我们在那里的整个时间都被忽视了”会有一种“非常负面”的情绪。

第四步:结合你的类别和情感

从这里开始,您就拥有了开始挖掘数据所需的一切。花点时间把所有的东西分类到正确的标签里,这样你就能有一个清晰的图片。每个标签都应该标注类别和情感。

例如,“食品质量+正面”,“食品质量+中性”,“食品质量+负面”等。然后,您应该能够得到一个很好的业务领域的概述,您的公司是优秀的,需要改进的基础上,每个选项卡的响应的数量。

使用AI加速这一过程

如果这听起来像是一个漫长而费力的过程,那是因为它确实是!毫无疑问,手工分析和编码客户评论将占用大量员工带宽。这就是为什么许多企业开始使用人工智能技术来帮你完成这个过程的工具。

机器人可以通过编程来使用您确定的类别和规模,或者使用它们自己的标记。然后AI可以快速梳理定性的客户数据,为你提供有价值的定量分析。然而,对于企业所有者来说,准确地了解这个过程是如何工作的仍然很重要,这样你就可以理解这些数字来自哪里,以及机器人如何转化定性反馈。

对于这些复杂的主题,可视化比书面解释更有帮助。看一看来自Chattermill下面是关于编码客户反馈的更多信息:

海蒂蒂尔是一名作家和内容创造者,居住在纽约市。她专门为企业主创建指南,分解一些最复杂的主题,如情感分析、文本分析和调查数据分析。你可以在Chattermill博客,然后接通海蒂LinkedIn。你也可以关注或推特她@HeidiThiel

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