1.互聯網“存量時代”的用戶體驗管理需要AI賦能
1.1 用戶體驗管理是企業的核心戰略
“驅動在市場營銷者與顧客之間營造成功關系的四大因素：顧客價值、高水平的顧客滿意、高度的顧客信任感和建立一套顧客維持體系”
?? — 利昂·希夫曼?（Leon G.Schiffman）
《消費者行為學》
誠然，一個公司成功的核心要素是要在第一時間確定目標市場的需求和需要， 并且能比競爭對手更好地提供令用戶滿意的產品或服務。
尤其是，當今市場環境和競爭態勢的變化，以及信息的多元化，加速了消費者需求的升級，企業只有把握市場發展趨勢，滿足消費者變化的需求，才能在競爭中保持旺盛的生命力。
用戶體驗管理（User Experience Management）恰恰能夠幫助企業達成這一目標。用戶體驗管理是一種市場營銷戰略和技術，專注于提升用戶互動、滿意度和體驗。
1.2?用戶體驗管理亟需“大數據+人工智能”
長久以來，企業基于消費者U&A（U=usability，使用，A=acceptance，接受）調研來研究用戶需求，它在企業發展和營銷行動中扮演者“聽診器”和“指南針”的角色，把脈市場，洞察消費者，探索規律，發現市場機會，幫助企業把握發展方向，明確營銷目標和市場規劃。
然而，這種傳統的用戶調研方式存在著樣本量較小、實施周期長、累計實施成本高和決策主觀化的問題，且越來越多的受到來自海量大數據和市場需求變化莫測的沖擊，亟需科學化、智能化的輕量級解決方案來做好替代。
圖1 用戶體驗管理平臺的價值在于對傳統用戶研究方式的升級
在移動互聯網時代，企業的在售前、售中和售后的體驗數據分散在內外部各渠道中，每天產生數以十萬、百萬計的客服熱線、工單、媒體文章、論壇帖子、用戶評論等數據，這些數據集是如此之復雜以至于無法由傳統數據處理系統處理。
在這些數據中，蘊藏著大量用戶關于產品/服務的期待、使用偏好、吐槽、關注點，如果能快速、有效的從這些數據中“萃取”關乎市場需求和用戶體驗的相關情報信息，則將是企業在市場上“摧城拔寨”的攻堅利器！
圖2 從眾多內外部數據中可提煉出許多有價值的用戶體驗信息
2.達觀數據用戶體驗管理解決方案
達觀數據利用先進的語義分析技術，從非結構化的用戶UGC數據中得到消費者意見洞察和市場情報信息。同時，平臺將分析結果和處理意見通過智能工單系統實時反饋給相關責任部門跟進處理，形成業務閉環。
達觀數據基于多個大型用戶體驗管理/客戶之聲/客戶意見洞察項目中的共性需求沉淀為用戶體驗平臺，使其具備處理各行業大部分通用分析場景的能力。
圖3 用戶體驗平臺是一個收集、分析和處理用戶體驗信息的“分撥中心”，在這里實現用戶體驗管理的業務應用閉環
2.1 達觀數據用戶體驗平臺能力介紹
達觀用戶體驗平臺的核心價值是自動化、敏捷化和智能化的處理多源異構的海量用戶體驗數據，實現用戶研究和聲音監測的智能化升級?，F基于達觀數據在用戶體驗管理領域的實踐，筆者枚舉若干該平臺的典型使用場景。
2.1.1 以用戶需求、市場為中心，開展產品企劃活動
通過分析本品及競品的用戶偏好、對比評價、抱怨投訴等數據，結合社交媒體、垂直社區、外購數據輸入給商品企劃等部門進行產品規劃、改款、設計改進。
圖4 平臺能力1 – 以用戶需求、市場為中心，開展產品企劃活動
圖5 從海量用戶UGC內容中發掘用戶對于產品或服務的主要訴求點，輔助產品設計和營銷宣發
2.1.2 關注技術動態和專業反饋，驅動產品創新設計
收集產品相關的技術動態、行業政策和專利信息等，用于產品功能策劃、技術創新、技術研究儲備。
圖6 平臺能力2 – 關注技術動態和專業反饋，驅動產品創新設計
圖7 從用戶論壇發掘主要用戶的潛在需求點，為后續新品設計和研發提供數據化參考
2.1.3 用戶體驗全景式剖析
基于用戶旅程對所有觸點的用戶體驗進行全景式分析，識別出用戶對于產品、服務等方面的關注點，幫助產品、服務、電商運營和品牌等部門在日常工作中能以用戶體驗數據來驅動業務改善，從而把以用戶為中心的理念落到實處。
圖8 平臺能力3 – 基于預設業務指標系對分析結果進行梳理，從宏觀、中觀和微觀層次洞察用戶需求
2.1.4 市場、行業情報監測
除了收集用戶相關反饋信息，還會通過解析相關政策及重要人物觀點，識別出對行業內技術或產品類型有利好線索的政策。
圖9 平臺能力4 – 行業和政策情報監測
圖10 對行業內有價值的情報信息進行自動化分類，并形成報告定時自動發送
2.1.5 企業風險監控與預警
基于先進的自然語言處理技術，對海量公開數據進行深度挖掘，化繁為簡、揚清激濁，從中提煉對投資有價值的商業情報。
圖11 平臺能力5 – 企業風險監控與預警
2.1.6 基于用戶反饋的市場洞察
通過多元統計分析方法，從社交媒體數據中挖掘出品牌及其對應競品在用戶群體的興趣愛好方面的異同點，可以輔助錨定競品、洞悉用戶群的內在消費動機和市場定位。
圖12 平臺能力6 – 基于競品信息和客群信息進行產品或品牌的市場定位分析
2.1.7 基于用戶反饋的產品優劣勢診斷
針對產品的用戶反饋進行優劣勢分析，可以找到最需要改進的產品方面，劃定產品迭代優先級。
圖13 平臺能力7 – 基于海量的用戶反饋信息做產品的優劣勢診斷，以便趨利避害
2.1.8 適配企業管理結構的權限設計
針對一線員工、管理人員，企業高層等不同角色，可以分析不同范圍，不同維度的數據，從品牌層面到產品，再到具體產品型號，從全局問題層層下鉆到細節根源，讓管理者到一線各種角色都有優化體驗優化能力。
2.1.9 智能業務流程管理
通過構建靈活的內部工單流程系統，能及時將針對產品的用戶反饋及危機輿情自動派發給相應責任人處理，支撐其業務決策，對處理進度進行實時把控，確保售后投訴、產品反饋意見、負面輿情能及時處理到位。
2.2 達觀數據用戶體驗管理的技術優勢
2.2.1 注重捕捉細粒度的信息
基于先進的自然語言深度語義分析技術，可以從文本數據中提煉出精細化的信息，不止于籠統的標簽化處理，充分挖掘數據的價值。
圖14 基于先進的語義分析技術“榨干”用戶反饋中的細粒度信息
2.2.2 注重業務分類體系的智能化構建
在很多涉及語義分析的業務場景中，建立一個符合 MECE 法則（Mutually Exclusive ，Collectively Exhaustive，中文內涵為“不重不漏”）的業務分類體系至關重要，因為該業務分類體系體現了企業對其自身業務的認知—產品/品牌/服務中包含哪些要素，哪些要素是相對重要的。該業務分類體系會直接影響數據的收集、預處理、分析挖掘，以及數據結果呈現等階段，不可謂不重要。
達觀數據基于先進的無監督、半監督自然語義處理技術，可以在借助少量標簽數據甚至沒有標簽數據的情況下快速搭建起業務指標體系，大大節省人工梳理標簽體系的時間。
圖15 基于先進的語義分析技術在短時間內從零到一輔助搭建業務指標體系
2.2.3 完備的NLP能力中臺支持
基于達觀自研的智能標簽平臺，業務人員可以針對各類場景進行拓展，從零到一搭建用戶體驗處理能力。
圖16 基于NLP能力中臺進行各類業務場景的AI能力拓展
3.結語
誰掌握了用戶體驗提升的方法，誰就掌握了存量時代的主動權。達觀數據用戶體驗平臺通過多渠道全流程實時收集用戶體驗數據，可視化關鍵體驗指標，幫助企業最大化利用好每一個用戶反饋、行為和畫像數據，優化用戶體驗，第一時間解決用戶抱怨問題，幫助企業在不需要做大量傳統市場調查的基礎上，高效管理用戶體驗，根據用戶反饋數據優化市場營銷策略，提高營收，穩固用戶和企業品牌之間的良性互動和認同。
