用户研究：如何利用VoC数据使业务增长

编辑导语：在一个B端项目里，用户体验是非常重要的，一个好的用户体验可以让用户感受到舒适，以此提高自己的口碑等；在用户研究中，VoC是一项很重要的例子，它可以帮助我们收集用户的体验数据，以此进行更好的服务；本文作者分享了关于用户研究的做法，我们一起来看一下。

Voice of Customer 也就是VoC，这是在B端很重要的一个研究；因为B端的主要调研是面临客户，而不是用户；这里要引用引用CX（Customer Experience）也就是客户体验，那么什么是客户体验？

当你走进海底捞的时候，你就是客户了，随之享受到的就是客户至上的体验。

那么我们在B端如何做呢？

一、什么是VoC（客户之声、客户反馈）

VoC是指客户对品牌产品、服务反馈、期望反馈、偏好（SaaS定制）等，并收集至文档；用统计的方式进行分析数据，将这些数据转化为有效的需求，从而进行产品的迭代、功能的添加和给与客户更好的服务。

VoC分析最主要的目标是帮助品牌方在各个触点、在全客户生命周期了解客户对品牌、产品和服务的感知和交互情况，进而发现并解决问题，为客户提供更好的体验。

举一个通俗点的例子，海底捞（客户生命周期）：

• （前期准备工作）开始排队等待时，海底捞**准备一些零食或者棋类，解决排队时的负面情绪。
• （引导工作）海底捞服务人员带你走向座位。
• （点菜前）服务人员**准备免费大量的小吃，让你边吃边点。
• （附加）服务人员还**一些尬聊，小吃随便吃，吃饱就可以少点一些食材。省钱
• （上菜后）**主动跟进你吃的情况，帮你剥虾，帮你烫，帮你换碟，帮你倒水和毛巾。
• （吃完后）**暗戳戳问你，水果甜吗？当我说甜的时候，服务费人员就**说，给您打包一盒？好像小朋友还有一些小礼物。
• （结束）客户心满意足的离开。

那么我们是不是能够确定下来，一个良好的客户体验能带来一定的提升收入，紧紧抓住了客户的复购率；如何挖掘属于自己产品（公司）的专属客户体验并提升体验，那就取决于对客户反馈的重视程度。

二、什么是VoC的数据

客户之声是一项研究策略，旨在帮助你发现客户对你的业务，产品或服务的看法。

这个词本身最早是由Abbie Griffin和John R. Hauser在1993年的MIT市场营销科学论文中使用的，标题为“Voice of Customer”，他用这种方式描述了VOC：

[VOC]提供对客户要求的详细理解，产品开发过程中团队前进的通用语言，为新产品或服务设置适当的设计规范的关键输入以及对产品创新非常有用的跳板。

此定义有两点突出：

• “对客户需求的详细了解”-显示VOC提供了正确的洞察力，可洞悉客户真正从您的业务，产品等中获得什么。
• “产品开发等方面的通用语言。”-作为这种洞察力的结果，客户数据的声音成为了制定高度明智的业务开发决策的平台。

1）使用VoC数据的四个步骤

• 收集-使用收集反馈信息、数据分析等方法从客户那里收集信息；
• 分析-发现问题、查找共同点和客户期望；
• 验证-通过用研测试，还原问题真实场景；
• 执行-根据结果采取行动，改善业务的相关问题。

2）VoC数据除了能改善我们对客户的服务还能做什么？

在互联网高度发达时代，社交媒体或电商平台的一条负面评论，都可能劝退想要购买的新客户，对品牌口碑造成非常大的负面影响；我们必须以客户为中心，为客户提供良好的体验。

VoC的真正价值在于：使品牌整个组织架构都以客户为中心，帮助品牌更快地进行内部调整，并根据客户表达的意图和需求采取行动，在各个环节为客户提供最佳体验。

Bain公司（全球领先的战略咨询公司）的研究发现，良好的客户体验可以创造出巨大的价值：

• 擅长客户体验的公司的收入比竞争对手高出4-8％；
• 卓越的体验可将 客户生命周期价值提高6-14倍；

但是，VoC不仅仅是改善了客户服务，同时也**提高客户的忠诚度、满意度和切实的成果，还能增加销售、推荐和留存。

小结：它证明了使用客户反馈与实现更高业务增长之间的相关性。

3）VoC数据和客户体验之间的关系

我这个人**比较的挑，同时我也**这么觉得，能留存客户，靠的不是价格也不是产品（功能），而是我作为客户的体验（CX）。

这也就是为什么86％的客户愿意为更好的客户体验支付更高的费用！（数据来源谷歌）

尤其现在现在SaaS行业，什么功能复制不到？价格优势也是随处可见，一家比一家便宜，但是复制不到的是客户体验！

客户体验涵盖了整个购买的旅程。

作为一个客户，最基本的条件是从了解到互动到感受到下单到结束，都将影响着是否下单的决策。

这3个级别也将有着不同的需求和要求：

• 最终用户级别：定期使用您的服务或产品。
• 影响者级别：评估购买并为决策者提供建议。
• 决策者级别：签署合同并拥有最终决定权。

三、如何收集有效的VoC数据

1）将各方收集到的数据，记录至文档（也包含现场跟进问题）

2）整理问题还原场景并验证

首先：将问题进行优先级排序，如：BUG问题是最先解决的标注为P1、性能问题标注为P2等等。

其次：使用行为与态度研究（U&A）——调查有关顾客怎样使用产品和服务，怎样去感觉产品和服务的好坏的信息；形式包含有定点访问、入户访问和顾客行为跟踪调查（这是可以识别出在普通的调查中不**体现出的顾客行为的较好方法）。

最终：需求调研——通过定性深访挖掘顾客消费需求的场景化表达，再经过分析，形成可执行的需求陈述；这些陈述在接着进行的量化研究中得以区别与验证，进而得到可转化为概念的需求表达；目的在于在卖主和顾客之间协调过程输出和输入变量，提供有关过程改善方式的直接反馈（如何调研可以看我前面几篇文章）。

小结：将问题类型的频率记录下来——如：交互的问题一直被反复的提到，或者次数大于其他的问题类型，那么就应该在下一次的设计中，避免再次发生；分析用户着重的关注点是什么、竞品产品差异化等等。

四、提升VoC数据的价值

执行：

知道客户反馈里关于某些产品问题比较集中，也知道集中在哪些问题类型上，可是不继续转化成可在线追踪的任务，事情也**不了了之；因为，很多部门做什么不做什么，来自自上而下的规划，或者KPI的驱动。

客户的问题是很重要，但是满足眼前紧急的需求更加重要；如果不对任务进行在线流转、排期透明，很容易造成一个石沉大海的结局；提过去了，对方接收了，但是没有反馈任何排期和进度出来；长此以往，提问题的人积极性也没了，高质量的问题也就没了。

所以，行动的闭环，建立在任何同时保证传递问题的一方（一般是直面客户的人）和解决问题的一方（一般是产品端），同时保证积极性，来让高质量的问题得到有效的响应和处理，让双方都看到实在的价值和利益。

当采取行动之后，还需跟踪问题的改善效果和收益，形成良好运转的闭环。

作者：交互思维铺子；公众号：交互思维铺子

本文由 @交互思维铺子 原创发布于人人都是产品经理，未经作者许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于CC0协议。