体验家CEM实现“X-Data”和“O-Data”的结合

2018年11月11日,正值中国“双11”购物节的十周年纪念日,而大洋彼岸则悄然发布了一则影响深远的收购公告——SAP以80亿美元收购Qualtrics,由此正式开启了“体验管理”这一全新行业赛道。
 

收购公告


收购公告中,一个关键点是明确区分了X-Data(体验数据)和O-data(运营数据)这两个概念。X数据(即Experience的缩写)指的是客户在购买产品后的体验、使用感受、复购意愿以及对品牌信任等“态度数据”。这些数据对于解释和预测业务运营数据的增长具有重要作用。


在随后的几年里,“X-Data”和“O-Data”的结合成为了许多软件公司和咨询公司的热门话题。然而,鲜有文章对这一概念进行深入浅出的解释。本文试图对此做出尝试,并以体验家的产品功能和解决方案为例,讲解这两类数据的结合及其应用场景。
 


在传统的问卷表单时代,收集客户体验通常是在客户购买时登记其邮箱和手机号。然后,在进行季度或年度调研时,将问卷链接通过邮箱或短信发送给客户。客户回答问卷后,调研系统中仅包含两类数据:客户的联系方式和客户在问卷中的回答。(如图)


同时,客户在运营系统中的数据如下所示


客户需要手动使用VLOOKUP将两张表合并如下,然后可以看出:拿铁的满意度(8分)高于美式(4分)。

这种模式理论上虽然能够实现X数据和O数据的结合,但在实际操作中仍存在挑战与漏洞:

由于O-Data(运营数据)存在于订单系统中,出于数据安全和系统稳定性的考虑,负责满意度调研的部门很难协调将这些数据导出;• 问卷调研通常是对全量数据的10%进行抽样,而应答率可能仅为10%。因此,实际上X-Data(体验数据)只有O-Data的1%,导致统计结论非常不稳健;• 客户在过去一段时间内可能多次购买产品(例如,上述手机号为132****5678的客户购买了美式和摩卡两种类别的咖啡),而满意度调查的数据只有一次。因此,即使合并了数据,也无法推测客户给低分究竟是不满意哪款产品;
 

由此,体验家CEM通过整合“X-Data”和“O-Data”的方式,在交易发生后,立即将该交易数据与满意度数据结合,并即时发送给负责人。(具体流程如下)

体验家CEMX-Data和O-Data结合示意图

图源体验家XMPlus
 

体验家的解决方案有效地解决了上述问题:

01 在每个交易结束后立即询问客户满意度,这相比于传统的调研方式有显著提升。传统调研通常是在年底回询年初购买的客户,而体验家通过即时反馈,其应答率一般在10%-30%之间,约为传统满意度调研数据的15-20倍。从分析和决策的角度来看,更大量的数据避免了因无应答产生的误差,能更有力地支持商业决策

02 每个订单都附带一份满意度反馈,实现了满意度与客户交易的一一对应。这避免了传统调研中单个满意度评分可能涵盖多次交易的问题,有利于不同产品线、部门及时间段的数据对比。如此清晰、实时、准确的数据作为内部改进和考核依据时,会使更多同事信服并支持客户体验工作。传统调研常常被质疑是否具有代表性,比如“一份3000条抽样调查的分析报告能否反映公司整体情况?即便可以,我们这条产品线只分到不到1000条数据,真有代表性吗?”

03 由于体验数据与交易数据实时关联,运营、客服及产品团队无需依赖年度满意度调研或客户投诉电话,即可及时了解客户对最新交易的满意度。这为后续的运营优化、产品改进和售后服务提供了及时的数据支持
 

在过去的6年中,体验家团队与各行业客户共同探索并实践了多种X-Data与O-Data结合的应用场景:

1. 在大型促销活动中实现精准营销

在天猫双11、京东618、品牌周年庆等活动中,企业常通过打折促销吸引客户。结合X-Data与O-Data分析,企业针对满意度高的客户推送新品信息,而无需发放代金券——因为这部分客户复购意愿较强。同时,将节省下来的促销预算集中用于满意度较低的客户。这些客户对价格更为敏感,提供较大力度的折扣更能提升其复购概率。如此,在同等营销预算下,通过精细化运营显著提升了投资回报率。

2. 实时优化产品与服务,无需依赖年度调研

在产品新版本上线后,企业通常需要验证用户的真实反馈。通过X-Data与O-Data的整合,企业可以在每一次功能使用或关键操作完成后,精准定位用户所属人群、使用频率并将这些背景属性与用户的即时体验反馈关联起来。这使得产品团队能够按照产品型号、版本号、功能模块、使用路径等多维度进行细分分析,追踪体验分数的阶段性波动,例如:数据显示某一功能模块的满意度持续低于产品平均值,且低分抱怨集中在“操作步骤复杂”“入口不易发现”等主题,产品团队可即时介入优化模块的易用性,实现用户需求的精准闭环。

实时优化产品服务流程图

图源体验家XMPlus

3. 建立可信服、可量化的考核与对比体系

在服务体验方面,企业希望构建覆盖人员绩效、门店排名或服务商评估的全面考核体系,但传统调研数据往往因样本稀疏、归因困难而难以用于业务考核。通过融合X-Data与O-Data,每一条满意度反馈都能关联到具体的服务网点、配送商或服务人员ID。企业可依据这套可量化、可归因的指标体系,进行跨渠道、跨门店、跨岗位的多维对比,并将差评率、关键体验节点等纳入一线人员的绩效考核。借助透明、精准的数据支撑,企业能够建立起业务部门认可且全面可靠的考核机制。

体验家答卷融合X-Data与O-Data示意图

图源体验家XMPlus


通过将体验数据真正融入日常运营,企业不仅提升了客户满意与忠诚度,也实现了数据驱动决策与持续增长的核心目标。体验家CEM的解决方案,标志着客户体验管理从“滞后洞察”走向“实时驱动”的重要演进。

胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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