使用自动化分析发现客户洞察的 6 种最佳方法
Posted: Wed Dec 04, 2024 9:27 am
您的客户现在正在查看什么产品或服务页面？为什么之前的买家离开后就再也没有回来找你？究竟是什么让您的受众保持参与，又是什么阻碍了网站转化？
如果您还无法回答这些问题，请不要担心。像这样的客户洞察是需要使用自动化数据分析来挖掘的“考古发现”。在本指南中，我们将向您展示如何操作。
当您阅读本文时，52% 的 B2C 公司和 25% 的 B2B 公司已经依赖客户数据来制定营销决策。
因此，让我们准备好将客户数据转化为可操作的见 阿塞拜疆电话号码资源 解和业务增长所需的一切。
什么是客户数据分析？
客户数据分析是指用于实时收集、构建和解释客户信息的方法和技术。
他们可能是
互联网流量数据
交易数据
有关产品/服务使用的信息
行为模式
反馈数据等
根据定义，存在三个主要的客户分析任务：
任务#1。收集→从各种来源（CRM系统、社交媒体平台、电子邮件、网站等）捕获原始数据
任务 2. 结构 → 对客户详细信息进行分类并将其组织成多个部分以供进一步解释。
任务 3. 解释 → 获取有关客户的信息并做出明智的决定。
数据分析对于实现客户成功的重要性
如果说 19 世纪是淘金热，那么 21 世纪就是数据热。事实上，每家公司都在寻找客户数据及其提供的宝贵见解。84% 的客户服务领导者认为数据分析对其业务目标极其重要。
但为什么这么大惊小怪呢？
因为没有人可以否认客户数据分析所带来的令人难以置信的好处。下面就来发现它们吧。
客户旅程的可视化
实时数据分析让您可以注意到客户在购物过程中采取的每一步。然后，您可以分析客户旅程的所有层面，如下所示：
阶段（认知、考虑、转化、购买和忠诚度）
步骤（浏览、点击促销、添加到购物车等）
接触点（登陆页面、聊天机器人、新闻通讯等）
部门（营销、库存管理、物流、客户服务等）
通过数据分析和客户洞察绘制客户旅程图 - BrightVessel
资料来源：Brightvessel.com
您可以通过这种方式绘制客户旅程来识别每个痛点并消除障碍。
已识别的客户行为趋势
数据分析最重要的优势之一是根据收集的数据预测客户行为。借助预测分析，您可以了解客户的行为方式以及您可以期望他们采取哪些进一步行动。
例如，当前顾客行为的趋势之一是对可持续产品的需求不断增长：66%的顾客在购物时将可持续发展放在第一位。注意到目标受众中的这一趋势，您可以直接在电子商务网站的主页上展示可持续产品，使访问者更容易看到它们，或将可持续包装作为您的首要任务。
个性化营销策略
个性化是客户满意度的关键，因为这是消费者对品牌的期望。事实上，71% 的买家希望公司提供个性化体验，76% 的买家在无法获得个性化体验时感到沮丧。
这就是数据分析成为突破口的地方。它可以帮助您发现所有客户的需求和要求，通过量身定制的营销活动来个性化您的客户体验。这就像您感受到客户的脉搏并使您的促销信息与他们产生共鸣。
更高的客户保留率
谁不想减少客户流失并永远留住他们？
如果您利用数据分析和从中获得的客户洞察，这是您可以实现的。
这样，您甚至可以将您的客户变成终身粉丝。具体如何做到这一点？通过根据每个特定客户的喜好/厌恶、性格特征、价值观、生活方式选择等，为他们选择最有效的保留策略。例如，您可以使忠诚度计划中的奖励列表多样化，并根据客户的需求提供最想要的福利客户的利益。
更好的搜索引擎优化
一旦您掌握了客户信息，您就可以显着增加您的 SEO 工作。了解用户意图和搜索意图有助于实现以下目标：
更流畅的网站导航
关键词丰富的主页
高转化率的博客文章
优化产品描述
地理定位
当谈到后者时，它打开了本地SEO的大门。想象一下。对客户数据的分析表明，您未能吸引本地受众。您的互联网流量是按地理位置分布的。按照这个速度，您可以开始优化本地搜索并获得目标流量和潜在客户。
销售额和收入增加
通过孤立的客户信息，营销和销售团队可以按下正确的按钮并推动业务增长。您的营销人员将知道什么更适合潜在客户开发，以产生更多合格的潜在客户并将其转化为买家。同时，卖家将能够开发个性化的产品或服务销售方法，以确保卓越的客户服务。
此外，值得分享一个事实。广泛使用客户数据分析的公司在销售额和利润方面分别比竞争对手高出 131% 和 126%。
使用自动化数据分析获取客户洞察的 6 个技巧
下面，我们将回顾如果您想在客户数据分析方面取得成功需要记住的最重要的事情。
利用基于人工智能的数据分析工具
人工智能（AI）的兴起带来了新的商机，并真正改变了品牌管理客户数据的方式。
手动数据分析需要花费太多时间和精力。更不用说我们作为人类容易犯的错误了。相反，人工智能数据分析工具提供了更快、更便宜的解决方案。此外，他们更彻底、更全面地分析客户洞察，为数据驱动的决策提供无错误的报告。
以下是用于自动分析客户数据的基于人工智能的工具列表：
AccuRanker：用于确定搜索意图
UserIQ：用于计算用户健康得分并监控应用内活动
ChurnZero：生成客户简介和减少客户流失的想法。
Hotjar：用于可视化买家旅程
MonkeyLearn：用于执行情感分析
宝藏数据：将所有接触点的数据同步到统一的客户档案中。
借助预测分析算法，人工智能可以轻松指示客户行为的相关性和趋势，而这些关联和趋势通常是人眼看不见的。
确保数据隐私和网络安全
据IBM称，疫情期间 44% 的数据泄露事件泄露了消费者信息（姓名、密码、电子邮件，甚至医疗记录）。最近的一项研究表明，95% 的组织将在 2023 年至少经历一次数据泄露。
当网络安全风险较高时，您在收集个人客户信息以进行进一步数据分析时需要特别小心。
首先，遵守欧盟《通用数据保护条例》(GDPR) 或美国《隐私法》等法规至关重要。澄清美国 13 个州制定的当地数据隐私法也将有所帮助。
另一方面，可能需要重新考虑网络安全措施，以更好地保护消费者数据：
制定透明的隐私政策并在处理个人信息之前获得个人的明确同意。
敏感数据加密
使用防火墙和入侵检测系统。
设置多重身份验证
组织员工网络安全意识培训。
制定网络事件响应计划
只有 5% 的公司制定了所有客户数据安全和隐私实践及政策。
你的公司呢？
首先，您应该重新检查您的隐私政策并确定访问客户信息的所有第三方。此外，请确保您在网站上显示 GDPR cookie 同意通知，并提供接受、拒绝或调整 cookie 设置的明确选项。
以s360中的这个为例。
客户数据分析 - s360
来源：s360digital.com
多渠道数据分析方法
您需要从各种渠道捕获客户信息，以更全面地了解受众并制定可靠的数字营销计划。最重要的三个是网站、社交媒体和电子邮件。
网站
通过网站数据分析，您可以深入了解用户数据，例如整体流量、唯一页面访问量、内容交互等。例如，您可以从热图或 A/B 测试中收集丰富的用户信息。
假设您想吸引更多潜在客户进入您的销售渠道，但他们没有进入。您甚至可能没有注意到这一点，但号召性用语设计中的明显错误会损害您的转化。您可以实施 A/B 测试，看看哪些号召性用语能够更有效地吸引潜在客户。
网站数据分析工具：Google Analytics 4（又名 GA4）- 用于流量和参与度、AB Tasty - 用于 A/B 测试、Mouseflow - 用于热图。
社交媒体
社交媒体数据分析将深入了解客户对帖子和广告的参与度。
这将帮助您了解如何更有效地吸引受众并根据以下因素使用社交媒体进行销售：
喜欢
评论
意见
股份
印象数
情绪（积极、消极或中性）
例如：
Leya AI 团队积极运营元广告（之前是 Facebook 广告）。然而，广告的效果每次都不同。看看这个视频广告。
多渠道方法 - Leya AI 的元广告
资料来源：Facebook.com
现在，这是一个图片广告，获得的点赞、评论和分享明显减少。
客户数据分析-元广告-Leya AI
社交媒体数据分析工具：Buffer、Hootsuite、Social Insider
电子邮件
电子邮件数据分析侧重于电子邮件的以下特征：
交货能力
打开率
点击率
阅读时间
转化率
退订率等
一旦您将这些数据转化为可操作的见解，您就可以编写更好的电子邮件，让每位客户满意并转化为客户。
电子邮件数据分析工具：HubSpot、Klaviyo 或 SmartLead.ai
实施客户细分
想象一下，您已经收集了一大堆客户数据。
现在怎么办？
下一步将是客户细分。
通过根据客户的共同特征将客户分为不同的集群或类别，品牌可以取得更有效的营销成果。
需要号码吗？
他们在这里。 B2B 受众群体细分后，Scorpion Healthcare在 LinkedIn 上的转化率提高了 56% 。此外，客户数据细分在电子邮件营销中具有巨大潜力。分段电子邮件的打开率通常比非分段营销活动高 14.31% 。
首先，将您的客户分为几组，然后根据以下特征创建单独的细分档案：
需求：要求、恐惧、痛点
行为：购物习惯和行为模式
人口统计数据：性别、种族、年龄、教育程度、职业
地理：州、地区、气候、语言、文化偏好
心理特征：兴趣、人生价值观、道德准则、气质、性格类型
公司结构（B2B）：行业、业务类型、公司规模、销售额
技术数据（针对 B2B）：设备、应用程序、创新
例如：
Kinsta是一家 WordPress 托管提供商，根据公司规模、员工/站点数量等企业因素进行细分，并区分定价选项。此外，潜在客户可以与销售团队讨论根据其特定要求（基于需求的细分）量身定制的计划。
客户细分 - 公司因素 - Kinsta
资料来源：Kinsta.com
客户细分工具：Heap、Glance、BlastPoint
优先考虑浏览和购物车放弃数据
通过优先考虑并仔细分析这些数据，您可以设计有效的浏览和购物车放弃策略，以将客户留在您的在线商店中。
让我们详细看看它们并分析一些例子。
#### 放弃的浏览会话
浏览放弃数据来自访问者浏览网站但没有购买任何东西并离开网站的情况。
你知道吗？
在 100 名网站访问者中，有 39 人滚动浏览产品/服务，但只有 4 人进行购买。
这是一封选择退出电子邮件，可将潜在客户带回到 Lightning Card Collection 网站，以“我们注意到您正在检查...”开头。
浏览预防遗弃电子邮件 - 闪电卡收藏
或者，您可以使用不可抗拒的兴趣驱动磁铁（心理细分）来阻止用户离开您的页面。学习 Hubstaff 的例子。在阅读 Hubstaff 关于管理远程员工的文章时，博客访问者会看到一个弹出窗口，其中包含远程团队管理指南的免费副本。
管理远程员工 - Hubstaff
资料来源：Hubstaff.com
#### 废弃的手推车
放弃的购物车数据是从购物者将产品添加到购物车然后在未付款的情况下放弃的场景中获取的。
电子商务购物车平均放弃率为70.19%，这意味着只有十分之三的客户在将产品添加到购物车后进行购买。
如果顾客不断放弃购物车怎么办？
使用亚瑟王烘焙公司的购物车恢复电子邮件吸引他们回到您的在线商店完成购买。
购物车放弃电子邮件 - 亚瑟王烘焙
用于分析废弃购物车和创建有针对性的电子邮件的工具：CartStack、OptinMonster、Barilliance
创建反馈循环
到目前为止进展如何？
这基本上是一个短语，您可以复制并写下来，向您的受众询问他们对您的产品/服务的体验。
通过不断收集客户反馈，您可以充分了解您的受众及其期望。为此，请通过客户调查组织持续的反馈循环，如下所示：
品牌知名度研究
产品意见调查
细分调查
活动评价调查
净推荐值 (NPS) 调查
客户满意度调查（CSAT）
客户努力调查（CES）等
如果您经营一家 SaaS 公司，您可以在免费试用期间收集用户反馈。看看 Keyhole 是如何做到的。
反馈收集 - Keyhole
资料来源：Keyhole.co
或者，将反馈表和调查放在您的网站上。看看这个来自乐高的弹出窗口。
反馈表 - 乐高
资料来源：乐高网站
另一种选择是向他们发送电子邮件并通过提供奖品或奖金来提高您的参与率。例如，Moosejaw 为完成调查提供 10 美元的奖励。
电子邮件中的反馈调查 - Moosejaw
客户意见分析工具：Suvicate、Qualaroo、InMoment、Feedier
通过自动化分析来利用大量的客户数据
专注于客户情绪分析的品牌将始终在竞争中领先一步，因为它是影响积极购物体验、满意度和忠诚度的关键因素。
本文提供了经过验证的工具和策略来控制您的客户数据并管理其庞大、动态和快速变化的数据量。通过数据分析自动化，发挥主动性并实现以客户为中心。
开始免费试用AccuRanker，深入了解客户的搜索并制定正确的策略以在竞争中保
如果您还无法回答这些问题，请不要担心。像这样的客户洞察是需要使用自动化数据分析来挖掘的“考古发现”。在本指南中，我们将向您展示如何操作。
当您阅读本文时，52% 的 B2C 公司和 25% 的 B2B 公司已经依赖客户数据来制定营销决策。
因此，让我们准备好将客户数据转化为可操作的见 阿塞拜疆电话号码资源 解和业务增长所需的一切。
什么是客户数据分析？
客户数据分析是指用于实时收集、构建和解释客户信息的方法和技术。
他们可能是
互联网流量数据
交易数据
有关产品/服务使用的信息
行为模式
反馈数据等
根据定义，存在三个主要的客户分析任务：
任务#1。收集→从各种来源（CRM系统、社交媒体平台、电子邮件、网站等）捕获原始数据
任务 2. 结构 → 对客户详细信息进行分类并将其组织成多个部分以供进一步解释。
任务 3. 解释 → 获取有关客户的信息并做出明智的决定。
数据分析对于实现客户成功的重要性
如果说 19 世纪是淘金热，那么 21 世纪就是数据热。事实上，每家公司都在寻找客户数据及其提供的宝贵见解。84% 的客户服务领导者认为数据分析对其业务目标极其重要。
但为什么这么大惊小怪呢？
因为没有人可以否认客户数据分析所带来的令人难以置信的好处。下面就来发现它们吧。
客户旅程的可视化
实时数据分析让您可以注意到客户在购物过程中采取的每一步。然后，您可以分析客户旅程的所有层面，如下所示：
阶段（认知、考虑、转化、购买和忠诚度）
步骤（浏览、点击促销、添加到购物车等）
接触点（登陆页面、聊天机器人、新闻通讯等）
部门（营销、库存管理、物流、客户服务等）
通过数据分析和客户洞察绘制客户旅程图 - BrightVessel
资料来源：Brightvessel.com
您可以通过这种方式绘制客户旅程来识别每个痛点并消除障碍。
已识别的客户行为趋势
数据分析最重要的优势之一是根据收集的数据预测客户行为。借助预测分析，您可以了解客户的行为方式以及您可以期望他们采取哪些进一步行动。
例如，当前顾客行为的趋势之一是对可持续产品的需求不断增长：66%的顾客在购物时将可持续发展放在第一位。注意到目标受众中的这一趋势，您可以直接在电子商务网站的主页上展示可持续产品，使访问者更容易看到它们，或将可持续包装作为您的首要任务。
个性化营销策略
个性化是客户满意度的关键，因为这是消费者对品牌的期望。事实上，71% 的买家希望公司提供个性化体验，76% 的买家在无法获得个性化体验时感到沮丧。
这就是数据分析成为突破口的地方。它可以帮助您发现所有客户的需求和要求，通过量身定制的营销活动来个性化您的客户体验。这就像您感受到客户的脉搏并使您的促销信息与他们产生共鸣。
更高的客户保留率
谁不想减少客户流失并永远留住他们？
如果您利用数据分析和从中获得的客户洞察，这是您可以实现的。
这样，您甚至可以将您的客户变成终身粉丝。具体如何做到这一点？通过根据每个特定客户的喜好/厌恶、性格特征、价值观、生活方式选择等，为他们选择最有效的保留策略。例如，您可以使忠诚度计划中的奖励列表多样化，并根据客户的需求提供最想要的福利客户的利益。
更好的搜索引擎优化
一旦您掌握了客户信息，您就可以显着增加您的 SEO 工作。了解用户意图和搜索意图有助于实现以下目标：
更流畅的网站导航
关键词丰富的主页
高转化率的博客文章
优化产品描述
地理定位
当谈到后者时，它打开了本地SEO的大门。想象一下。对客户数据的分析表明，您未能吸引本地受众。您的互联网流量是按地理位置分布的。按照这个速度，您可以开始优化本地搜索并获得目标流量和潜在客户。
销售额和收入增加
通过孤立的客户信息，营销和销售团队可以按下正确的按钮并推动业务增长。您的营销人员将知道什么更适合潜在客户开发，以产生更多合格的潜在客户并将其转化为买家。同时，卖家将能够开发个性化的产品或服务销售方法，以确保卓越的客户服务。
此外，值得分享一个事实。广泛使用客户数据分析的公司在销售额和利润方面分别比竞争对手高出 131% 和 126%。
使用自动化数据分析获取客户洞察的 6 个技巧
下面，我们将回顾如果您想在客户数据分析方面取得成功需要记住的最重要的事情。
利用基于人工智能的数据分析工具
人工智能（AI）的兴起带来了新的商机，并真正改变了品牌管理客户数据的方式。
手动数据分析需要花费太多时间和精力。更不用说我们作为人类容易犯的错误了。相反，人工智能数据分析工具提供了更快、更便宜的解决方案。此外，他们更彻底、更全面地分析客户洞察，为数据驱动的决策提供无错误的报告。
以下是用于自动分析客户数据的基于人工智能的工具列表：
AccuRanker：用于确定搜索意图
UserIQ：用于计算用户健康得分并监控应用内活动
ChurnZero：生成客户简介和减少客户流失的想法。
Hotjar：用于可视化买家旅程
MonkeyLearn：用于执行情感分析
宝藏数据：将所有接触点的数据同步到统一的客户档案中。
借助预测分析算法，人工智能可以轻松指示客户行为的相关性和趋势，而这些关联和趋势通常是人眼看不见的。
确保数据隐私和网络安全
据IBM称，疫情期间 44% 的数据泄露事件泄露了消费者信息（姓名、密码、电子邮件，甚至医疗记录）。最近的一项研究表明，95% 的组织将在 2023 年至少经历一次数据泄露。
当网络安全风险较高时，您在收集个人客户信息以进行进一步数据分析时需要特别小心。
首先，遵守欧盟《通用数据保护条例》(GDPR) 或美国《隐私法》等法规至关重要。澄清美国 13 个州制定的当地数据隐私法也将有所帮助。
另一方面，可能需要重新考虑网络安全措施，以更好地保护消费者数据：
制定透明的隐私政策并在处理个人信息之前获得个人的明确同意。
敏感数据加密
使用防火墙和入侵检测系统。
设置多重身份验证
组织员工网络安全意识培训。
制定网络事件响应计划
只有 5% 的公司制定了所有客户数据安全和隐私实践及政策。
你的公司呢？
首先，您应该重新检查您的隐私政策并确定访问客户信息的所有第三方。此外，请确保您在网站上显示 GDPR cookie 同意通知，并提供接受、拒绝或调整 cookie 设置的明确选项。
以s360中的这个为例。
客户数据分析 - s360
来源：s360digital.com
多渠道数据分析方法
您需要从各种渠道捕获客户信息，以更全面地了解受众并制定可靠的数字营销计划。最重要的三个是网站、社交媒体和电子邮件。
网站
通过网站数据分析，您可以深入了解用户数据，例如整体流量、唯一页面访问量、内容交互等。例如，您可以从热图或 A/B 测试中收集丰富的用户信息。
假设您想吸引更多潜在客户进入您的销售渠道，但他们没有进入。您甚至可能没有注意到这一点，但号召性用语设计中的明显错误会损害您的转化。您可以实施 A/B 测试，看看哪些号召性用语能够更有效地吸引潜在客户。
网站数据分析工具：Google Analytics 4（又名 GA4）- 用于流量和参与度、AB Tasty - 用于 A/B 测试、Mouseflow - 用于热图。
社交媒体
社交媒体数据分析将深入了解客户对帖子和广告的参与度。
这将帮助您了解如何更有效地吸引受众并根据以下因素使用社交媒体进行销售：
喜欢
评论
意见
股份
印象数
情绪（积极、消极或中性）
例如：
Leya AI 团队积极运营元广告（之前是 Facebook 广告）。然而，广告的效果每次都不同。看看这个视频广告。
多渠道方法 - Leya AI 的元广告
资料来源：Facebook.com
现在，这是一个图片广告，获得的点赞、评论和分享明显减少。
客户数据分析-元广告-Leya AI
社交媒体数据分析工具：Buffer、Hootsuite、Social Insider
电子邮件
电子邮件数据分析侧重于电子邮件的以下特征：
交货能力
打开率
点击率
阅读时间
转化率
退订率等
一旦您将这些数据转化为可操作的见解，您就可以编写更好的电子邮件，让每位客户满意并转化为客户。
电子邮件数据分析工具：HubSpot、Klaviyo 或 SmartLead.ai
实施客户细分
想象一下，您已经收集了一大堆客户数据。
现在怎么办？
下一步将是客户细分。
通过根据客户的共同特征将客户分为不同的集群或类别，品牌可以取得更有效的营销成果。
需要号码吗？
他们在这里。 B2B 受众群体细分后，Scorpion Healthcare在 LinkedIn 上的转化率提高了 56% 。此外，客户数据细分在电子邮件营销中具有巨大潜力。分段电子邮件的打开率通常比非分段营销活动高 14.31% 。
首先，将您的客户分为几组，然后根据以下特征创建单独的细分档案：
需求：要求、恐惧、痛点
行为：购物习惯和行为模式
人口统计数据：性别、种族、年龄、教育程度、职业
地理：州、地区、气候、语言、文化偏好
心理特征：兴趣、人生价值观、道德准则、气质、性格类型
公司结构（B2B）：行业、业务类型、公司规模、销售额
技术数据（针对 B2B）：设备、应用程序、创新
例如：
Kinsta是一家 WordPress 托管提供商，根据公司规模、员工/站点数量等企业因素进行细分，并区分定价选项。此外，潜在客户可以与销售团队讨论根据其特定要求（基于需求的细分）量身定制的计划。
客户细分 - 公司因素 - Kinsta
资料来源：Kinsta.com
客户细分工具：Heap、Glance、BlastPoint
优先考虑浏览和购物车放弃数据
通过优先考虑并仔细分析这些数据，您可以设计有效的浏览和购物车放弃策略，以将客户留在您的在线商店中。
让我们详细看看它们并分析一些例子。
#### 放弃的浏览会话
浏览放弃数据来自访问者浏览网站但没有购买任何东西并离开网站的情况。
你知道吗？
在 100 名网站访问者中，有 39 人滚动浏览产品/服务，但只有 4 人进行购买。
这是一封选择退出电子邮件，可将潜在客户带回到 Lightning Card Collection 网站，以“我们注意到您正在检查...”开头。
浏览预防遗弃电子邮件 - 闪电卡收藏
或者，您可以使用不可抗拒的兴趣驱动磁铁（心理细分）来阻止用户离开您的页面。学习 Hubstaff 的例子。在阅读 Hubstaff 关于管理远程员工的文章时，博客访问者会看到一个弹出窗口，其中包含远程团队管理指南的免费副本。
管理远程员工 - Hubstaff
资料来源：Hubstaff.com
#### 废弃的手推车
放弃的购物车数据是从购物者将产品添加到购物车然后在未付款的情况下放弃的场景中获取的。
电子商务购物车平均放弃率为70.19%，这意味着只有十分之三的客户在将产品添加到购物车后进行购买。
如果顾客不断放弃购物车怎么办？
使用亚瑟王烘焙公司的购物车恢复电子邮件吸引他们回到您的在线商店完成购买。
购物车放弃电子邮件 - 亚瑟王烘焙
用于分析废弃购物车和创建有针对性的电子邮件的工具：CartStack、OptinMonster、Barilliance
创建反馈循环
到目前为止进展如何？
这基本上是一个短语，您可以复制并写下来，向您的受众询问他们对您的产品/服务的体验。
通过不断收集客户反馈，您可以充分了解您的受众及其期望。为此，请通过客户调查组织持续的反馈循环，如下所示：
品牌知名度研究
产品意见调查
细分调查
活动评价调查
净推荐值 (NPS) 调查
客户满意度调查（CSAT）
客户努力调查（CES）等
如果您经营一家 SaaS 公司，您可以在免费试用期间收集用户反馈。看看 Keyhole 是如何做到的。
反馈收集 - Keyhole
资料来源：Keyhole.co
或者，将反馈表和调查放在您的网站上。看看这个来自乐高的弹出窗口。
反馈表 - 乐高
资料来源：乐高网站
另一种选择是向他们发送电子邮件并通过提供奖品或奖金来提高您的参与率。例如，Moosejaw 为完成调查提供 10 美元的奖励。
电子邮件中的反馈调查 - Moosejaw
客户意见分析工具：Suvicate、Qualaroo、InMoment、Feedier
通过自动化分析来利用大量的客户数据
专注于客户情绪分析的品牌将始终在竞争中领先一步，因为它是影响积极购物体验、满意度和忠诚度的关键因素。
本文提供了经过验证的工具和策略来控制您的客户数据并管理其庞大、动态和快速变化的数据量。通过数据分析自动化，发挥主动性并实现以客户为中心。
开始免费试用AccuRanker，深入了解客户的搜索并制定正确的策略以在竞争中保