语忆推出全新电商数据分析方案，助力品牌升级客户体验

砍柴网 • 1年前扫码分享

随着中国的消费市场真正进入存量时代，对消费者需求的洞察以及内部数字化管理的升级已经成为当今消费品牌的核心竞争力。

而以往过于依赖管理者经验和直觉的决策已无法适应快速变化的用户需求及行业热点， 对自身数据进行高效的分析和利用， 打造自己的 用户数据资产 ，建立可衡量的 消费者洞察体系及数字决策体系 ，切实为管理和业务赋能，是品牌可持续发展的重要战略方向。

一、直击品牌数据痛点

消费品牌目前能快速获得的数据大多是极具共性的 结果指标 （如：满意度、转化率等），但更为细致的 过程指标 （如：消费者的咨询场景及情绪变化）是较难获取的，并且数据维度也会随着产品类目发生较大改变。例如护肤品牌关注肤质感受，而家电品牌关注产品性能。结果指标通常 无法帮助品牌洞察个性化的消费者需求 。

其次，标准化的结果性数据分析无法满足公司细分维度之下的日常业务汇报需求。除了关键的结果指标之外，品牌也想获取一些细分维度之下的运营数据，而这些往往需要定期导出源数据筛选整合，分析制表。不仅 工作重复性高，效率低下， 且无法保证产出频率和准确率， 难以用科学化决策和精细化运营为管理提质增效。

对于消费品牌而言，客服与消费者的沟通数据是帮助品牌理解消费者需求以及实现自身产品价值的最重要渠道之一。高效分析及利用沟通数据， 能有效帮助品牌实现千人千面的规模化个性营销以及精细化运营的关键，获得更加长远的竞争优势。

二、紧扣三大核心关键

针对品牌目前数据分析的痛点与诉求，语忆 总结了使用沟通数据的三个核心关键点：

1、时效性。 沟通数据中往往包含了大量的消费者意图，例如购买倾向，投诉、退货风险等，而大多数消费者意图都带有明显的时效性。因此，品牌对沟通数据的高效利用离不开对时效性的把控。

2、完整性。 由于沟通数据贯穿于消费者生命周期的每一个环节，品牌对于沟通数据的分析应覆盖 不同角色 （包含客服服务、质检员工作流、消费者反馈等）、 不同环节 （包括售前、售中、售后阶段）的 所有工作流程 。

3、针对性。 任何数据分析都应和业务目标高度关联。沟通数据包含着品牌对消费者的完整服务过程，品牌应针对不同的服务目标（例如咨询转化率提升、消费者满意度优化等）建立对应的数据分析体系。

语忆推出全新电商数据分析方案，助力品牌升级客户体验

三、语忆Usight重新定义电商数据分析

为了助力品牌 高效利用沟通数据资源 ，语忆Usight全新推出自定义BI数据看板，以 完整性、高度定制化和高效性 为核心优势，后台配置细分规则后自动生成覆盖全角色、全流程、全环节的 完整数据看板 ，多维数据一目了然，高效满足不同层级管理者的数据需求，帮助品牌快速归因溯源、科学决策； 高度定制化 可以针对性抓取数据，让数据分析结果紧贴业务线和日常工作流，并且可以根据随时变化的数据需求调整分析维度，极大程度减少重复性的日常工作， 提升团队人效及管理决策效率，帮助品牌降本增效。

语忆推出全新电商数据分析方案，助力品牌升级客户体验

1、高效性

语忆Usight自定义BI数据看板在后台设定的相关规则可重复利用，自选分析维度后 快速生成数据分析图表 ，帮助不同层级的管理者 高频监控 消费者意图及内部员工工作质量，调整策略方向以及优化内部管理， 为管理提效和业务增量赋能。

2、完整性

语忆Usight智能管理平台的自定义BI功能覆盖 各关键指标、角色人群、环节流程 ，为管理者清晰展示 多层级、多维度 的数据看板，快速判定问题所在，为科学决策提供高效的数据支撑。

2.1全指标覆盖

针对品牌高度关注的核心指标如 转化率、满意度 等，Usight后台都可设置 专项数据看板 ，并且可以深入分析三级观点（如满意度的咨询场景排序、坐席满意度排名等），找出影响关键指标的真正问题所在。

图为Usight后台虚拟数据，仅作演示参考

2.2全角色覆盖

（1）一线客服：风险行为监控

客服是品牌接触消费者的 最直接触点 ，Usight会根据品牌自身业务属性及服务情况，配置相应规则 约束客服人员行为 ，尽可能减少引起客户流失、投诉的风险行为，提升品牌服务力。

（2）质检员：日常工作监控

对质检员的工作情况进行数据监控，一是可以从质检员的每日工作量 合理衡量人效 ，如存在管理漏洞需及时调整；二是可以检验 复检环节的公平性 ，避免出现针对特定坐席进行高频复检的行为，让内部管理更加公正。

（3）消费者：意图变化监控

消费者在与客服沟通对话中展现的 个人意图变化 都与品牌的转化及满意度息息相关。语忆Usight利用 询单场景分析板块 总结消费者的咨询热点以及影响购买行为的主要因素。同时，利用AI自动标签体系判定消费者 正负面情绪 。针对 消极情绪 ，采取针对性的行为及时挽回消费者， 减少询单流失率。 针对 积极情绪 ，客服可以对特定人群在售后阶段发出邀评，为店铺获得更高概率的正向评价， 提高店铺好评率及满意度。

图为Usight后台虚拟数据，仅作演示参考

2.3全流程覆盖

语忆Usight为管理者在 售前、售中、售后 的全流程节点上，提供匹配业务目标的数据分析。在 售前阶段 ，品牌首要关注的是 销售目标完成度 ，需着重分析询单流失场景及消费者意向度，找出影响消费者去留的因素，针对性提高转化消费者黏度。在 售中和售后阶段 ，品牌为消费者提供更多的是服务价值，需要关注消费者的正负面情绪及评价反馈，优化客户体验， 提升品牌满意度。

3、高度定制化

品牌的精细化管理离不开高度定制化的服务支持。 首先，不同类目的产品 使用场景和数据分析维度 都截然不同。其次，数据分析的维度也会随着 平台规则变化 等原因随时发生改变，例如去年6月抖音修改了商家体验分规则，不少商家都因没有及时调整策略而造成店铺被平台限流、清退甚至终止合作。语忆Usight自定义BI功能可以根据品牌自身业务需求及平台考核指标配置规则，搭建高度定制化的数据看板， 满足品牌个性化的运营管理需求。

通过大量合作品牌的实际应用体验，我们总结出以下 四类高度定制化数据看板的核心使用场景。

3.1整合日常数据分析汇报

自定义BI数据看板可以根据公司的需求 快速抓取数据 ，自动生成图表用于各类汇报，节省手动制表时间，减少重复性的日常工作，大幅度提升工作效率。

如某大型代运营电商公司，每周的周报都需包含客服服务禁忌的相关数据，品牌在Usight后台直接设定规则，并且选定符合公司要求的图表类型，即可直接导出用于每周汇报，无须手动分析极大程度提高了工作效率。

图为Usight后台虚拟数据，仅作演示参考

3.2产品分析汇报

产品是品牌的生存基础， 只有产品获得认可，才能塑造良好且稳固的品牌形象。无论是 单品分析 还是 新品入市的消费者验证 ，品牌都可以利用Usight配置符合产品特性的相关规则，让数据分析更具针对性，助力品牌打造更优质产品。如某知名脱毛仪品牌，极其重视产品反馈，尤其是消费者肌肤敏感问题带来的产品负面评价。品牌利用自定义BI搭建了一系列产品售后、新品入市反馈及消费者肌肤问题数据看板，利用数据结果优化产品方向，给消费者更好的使用体验。