語憶推出全新電商數據分析方案，助力品牌升級客戶體驗
隨著中國的消費市場真正進入存量時代，對消費者需求的洞察以及內部數字化管理的升級已經成為當今消費品牌的核心競爭力。
而以往過于依賴管理者經驗和直覺的決策已無法適應快速變化的用戶需求及行業熱點，對自身數據進行高效的分析和利用，打造自己的用戶數據資產，建立可衡量的消費者洞察體系及數字決策體系，切實為管理和業務賦能，是品牌可持續發展的重要戰略方向。
一、直擊品牌數據痛點
消費品牌目前能快速獲得的數據大多是極具共性的結果指標（如：滿意度、轉化率等），但更為細致的過程指標（如：消費者的咨詢場景及情緒變化）是較難獲取的，并且數據維度也會隨著產品類目發生較大改變。例如護膚品牌關注膚質感受，而家電品牌關注產品性能。結果指標通常無法幫助品牌洞察個性化的消費者需求。
其次，標準化的結果性數據分析無法滿足公司細分維度之下的日常業務匯報需求。除了關鍵的結果指標之外，品牌也想獲取一些細分維度之下的運營數據，而這些往往需要定期導出源數據篩選整合，分析制表。不僅工作重復性高，效率低下，且無法保證產出頻率和準確率，難以用科學化決策和精細化運營為管理提質增效。
對于消費品牌而言，客服與消費者的溝通數據是幫助品牌理解消費者需求以及實現自身產品價值的最重要渠道之一。高效分析及利用溝通數據，能有效幫助品牌實現千人千面的規模化個性營銷以及精細化運營的關鍵，獲得更加長遠的競爭優勢。
二、緊扣三大核心關鍵
針對品牌目前數據分析的痛點與訴求，語憶總結了使用溝通數據的三個核心關鍵點：
1、時效性。溝通數據中往往包含了大量的消費者意圖，例如購買傾向，投訴、退貨風險等，而大多數消費者意圖都帶有明顯的時效性。因此，品牌對溝通數據的高效利用離不開對時效性的把控。
2、完整性。由于溝通數據貫穿于消費者生命周期的每一個環節，品牌對于溝通數據的分析應覆蓋不同角色（包含客服服務、質檢員工作流、消費者反饋等）、不同環節（包括售前、售中、售后階段）的所有工作流程。
3、針對性。任何數據分析都應和業務目標高度關聯。溝通數據包含著品牌對消費者的完整服務過程，品牌應針對不同的服務目標（例如咨詢轉化率提升、消費者滿意度優化等）建立對應的數據分析體系。
三、語憶Usight重新定義電商數據分析
為了助力品牌高效利用溝通數據資源，語憶Usight全新推出自定義BI數據看板，以完整性、高度定制化和高效性為核心優勢，后臺配置細分規則后自動生成覆蓋全角色、全流程、全環節的完整數據看板，多維數據一目了然，高效滿足不同層級管理者的數據需求，幫助品牌快速歸因溯源、科學決策；高度定制化可以針對性抓取數據，讓數據分析結果緊貼業務線和日常工作流，并且可以根據隨時變化的數據需求調整分析維度，極大程度減少重復性的日常工作，提升團隊人效及管理決策效率，幫助品牌降本增效。
1、高效性
語憶Usight自定義BI數據看板在后臺設定的相關規則可重復利用，自選分析維度后快速生成數據分析圖表，幫助不同層級的管理者高頻監控消費者意圖及內部員工工作質量，調整策略方向以及優化內部管理，為管理提效和業務增量賦能。
2、完整性
語憶Usight智能管理平臺的自定義BI功能覆蓋各關鍵指標、角色人群、環節流程，為管理者清晰展示多層級、多維度的數據看板，快速判定問題所在，為科學決策提供高效的數據支撐。
2.1全指標覆蓋
針對品牌高度關注的核心指標如轉化率、滿意度等，Usight后臺都可設置專項數據看板，并且可以深入分析三級觀點（如滿意度的咨詢場景排序、坐席滿意度排名等），找出影響關鍵指標的真正問題所在。
圖為Usight后臺虛擬數據，僅作演示參考
2.2全角色覆蓋
（1）一線客服：風險行為監控
客服是品牌接觸消費者的最直接觸點，Usight會根據品牌自身業務屬性及服務情況，配置相應規則約束客服人員行為，盡可能減少引起客戶流失、投訴的風險行為，提升品牌服務力。
（2）質檢員：日常工作監控
對質檢員的工作情況進行數據監控，一是可以從質檢員的每日工作量合理衡量人效，如存在管理漏洞需及時調整；二是可以檢驗復檢環節的公平性，避免出現針對特定坐席進行高頻復檢的行為，讓內部管理更加公正。
（3）消費者：意圖變化監控
消費者在與客服溝通對話中展現的個人意圖變化都與品牌的轉化及滿意度息息相關。語憶Usight利用詢單場景分析板塊總結消費者的咨詢熱點以及影響購買行為的主要因素。同時，利用AI自動標簽體系判定消費者正負面情緒。針對消極情緒，采取針對性的行為及時挽回消費者，減少詢單流失率。針對積極情緒，客服可以對特定人群在售后階段發出邀評，為店鋪獲得更高概率的正向評價，提高店鋪好評率及滿意度。
圖為Usight后臺虛擬數據，僅作演示參考
2.3全流程覆蓋
語憶Usight為管理者在售前、售中、售后的全流程節點上，提供匹配業務目標的數據分析。在售前階段，品牌首要關注的是銷售目標完成度，需著重分析詢單流失場景及消費者意向度，找出影響消費者去留的因素，針對性提高轉化消費者黏度。在售中和售后階段，品牌為消費者提供更多的是服務價值，需要關注消費者的正負面情緒及評價反饋，優化客戶體驗，提升品牌滿意度。
3、高度定制化
品牌的精細化管理離不開高度定制化的服務支持。首先，不同類目的產品使用場景和數據分析維度都截然不同。其次，數據分析的維度也會隨著平臺規則變化等原因隨時發生改變，例如去年6月抖音修改了商家體驗分規則，不少商家都因沒有及時調整策略而造成店鋪被平臺限流、清退甚至終止合作。語憶Usight自定義BI功能可以根據品牌自身業務需求及平臺考核指標配置規則，搭建高度定制化的數據看板，滿足品牌個性化的運營管理需求。
通過大量合作品牌的實際應用體驗，我們總結出以下四類高度定制化數據看板的核心使用場景。
3.1整合日常數據分析匯報
自定義BI數據看板可以根據公司的需求快速抓取數據，自動生成圖表用于各類匯報，節省手動制表時間，減少重復性的日常工作，大幅度提升工作效率。
如某大型代運營電商公司，每周的周報都需包含客服服務禁忌的相關數據，品牌在Usight后臺直接設定規則，并且選定符合公司要求的圖表類型，即可直接導出用于每周匯報，無須手動分析極大程度提高了工作效率。
圖為Usight后臺虛擬數據，僅作演示參考
3.2產品分析匯報
產品是品牌的生存基礎，只有產品獲得認可，才能塑造良好且穩固的品牌形象。無論是單品分析還是新品入市的消費者驗證，品牌都可以利用Usight配置符合產品特性的相關規則，讓數據分析更具針對性，助力品牌打造更優質產品。如某知名脫毛儀品牌，極其重視產品反饋，尤其是消費者肌膚敏感問題帶來的產品負面評價。品牌利用自定義BI搭建了一系列產品售后、新品入市反饋及消費者肌膚問題數據看板，利用數據結果優化產品方向，給消費者更好的使用體驗。
圖為Usight后臺虛擬數據，僅作演示參考
3.3專項數據匯報
針對關鍵性的數據指標，如轉化率、滿意度等，自定義BI不僅可以呈現基礎的數據變化趨勢，還可以根據品牌方自身需求深入分析問題根源，從而建立高效的觸達機制，針對性解決業務難題。
如：角色維度上可以設定規則精確分析到店鋪、坐席或者是客服人員；觀點維度上可以深入挖掘三級觀點。
圖為Usight后臺虛擬數據，僅作演示參考
3.4大促復盤匯報
電商大促期間的流量咨詢量和日常運營存在較大差別。Usight還可以將618、雙十一等重要大促節點期間的不同階段（預熱、預售、第一波開賣、第二波開賣等）單獨分析復盤，總結經驗教訓，制定循環優化策略，幫助品牌在大促節點不斷獲得新突破。
圖為Usight后臺虛擬數據，僅作演示參考
語憶Usight全新自定義BI數據看板，以完整性和高度定制化，一站式高效分析溝通數據，將數據結果與日常工作流緊密結合，真正做到以數據驅動，讓決策更科學，管理更高效，助力品牌實現業務增量。
