Mopinion выпускает новую функцию Data Loader 30 декабря 2016 г.

Новая функция загрузки данных Mopinion позволит пользователям импортировать свои собственные наборы данных обратной связи и легко визуализировать и анализировать эти данные из внешних источников на наших информационных панелях.

В настоящее время существует несколько различных способов сбора данных в онлайн-аналитическом программном обеспечении Mopinion. Одним из наиболее распространенных является запрос цифровой обратной связи через онлайн-формы обратной связи. Во-вторых, внешние инструменты обратной связи, подключенные через API, можно использовать для загрузки ваших отзывов из уже имеющихся у вас инструментов сбора. А есть еще и третий вариант. Mopinion теперь предоставляет возможность настроить автоматический импорт (например, по электронной почте или sFTP), а также ручной импорт с использованием загрузчика данных, что является нашей новейшей доступной функцией.

Как работает функция загрузки данных?

Вы можете перетащить набор данных обратной связи (в формате CSV или Excel) прямо в наше файловое поле и загрузить его напрямую. Затем программное обеспечение определит тип поля для каждого столбца в зависимости от характера данных. Так, например, если ваш первый столбец имеет формат даты (1-1-2017), наше программное обеспечение распознает это как дату и пометит ее как таковую на нашей платформе. То же самое касается открытых комментариев и отзывов, таких как Csat и NPS. Как только все эти переменные совпадут, вы сможете импортировать данные и создавать свои собственные диаграммы и информационные панели. Вот несколько советов о том, как создавать эти информационные панели.

Преимущества

Существует множество инструментов для сбора отзывов, и многие компании используют сразу несколько инструментов, но не имеют возможности сравнивать и визуализировать эти элементы отзывов на одной платформе. Есть также компании, которые хотят только визуализировать исследовательские данные и работать с ними. Новая функция загрузки данных Mopinion удовлетворяет эти потребности, а также добавляет в таблицу несколько дополнительных функций данных:

• Вы не ограничены предопределенным шаблоном: вы можете использовать свои собственные переменные в качестве меток, которые будут распознаваться нашей системой.
• Вы можете добавить дополнительные данные к уже существующим наборам данных: например, если у вас есть периодически повторяющийся экспорт данных, вы можете обновить свой отчет с помощью ежедневных, еженедельных или ежемесячных наборов данных. Кроме того, программное обеспечение Mopinion создает архив импорта со всеми ранее импортированными наборами данных. По сути, это история данных, где вы можете увидеть, какие файлы вы загрузили, сколько записей в них содержалось и когда это было сделано. Их можно удалить, когда они больше не нужны.
• Больше нет необходимости самостоятельно рассчитывать показатели, такие как показатель потребительской лояльности (NPS), коэффициент достижения цели (GCR) и показатель усилий клиента (CES). Программное обеспечение Mopinion имеет встроенные возможности, позволяющие автоматически рассчитывать их для вас.

Размещение многочисленных переменных данных

Программное обеспечение Mopinion для анализа отзывов может рассчитывать различные показатели, регулярно используемые интернет-маркетологами и аналитиками, включая (но не ограничиваясь) следующие:

1. НПВ

Net Promoter Score — это показатель, используемый для измерения лояльности клиентов. NPS разбит на три разные группы: промоутеры, пассивы и критики.

Промоутеры: это клиенты, которые лояльны к вашей компании и будут продолжать покупать у вас и рекомендовать вас друзьям и семье. Промоутеры занимают места между 9 и 10.

Пассивы: клиенты, которые в целом довольны, но не обязательно с таким же энтузиазмом, как ваши промоутеры. Эти клиенты также с большей вероятностью проявят интерес к предложениям ваших конкурентов. Пассивы занимают места между 7 и 8.

Недоброжелатели: остаются недоброжелатели, то есть клиенты, недовольные вашей услугой или продуктом. И в том случае, если это ощущение содержания распространяется недоброжелателем, это может быть очень вредно для вашего бренда. Согласно опросу, проведенному Unitiv, 75% респондентов указали, что они, вероятно, поделятся плохим или негативным опытом с друзьями и семьей, и только 42% порекомендуют продукт/услугу, которыми они действительно довольны. Тем больше причин отвечать на отзывы и радовать своих клиентов, верно? Недоброжелатели ранжируются от 0 до 6.

Расчет NPS:
Возьмите процент сторонников (9 и 10) и вычтите процент критиков (от 0 до 6).

Отчетность: NPS может быть указан как единый показатель за определенный период времени (например, NPS в декабре был равен 22). Его также можно рассчитать в тренде, чтобы показать, как он меняется с течением времени (дни, недели, месяцы), и, наконец, мы можем показать распределение (процент сторонников/критиков/пассивных) в целом или в зависимости от времени.

2. ГКЛ

Показатель достижения цели измеряет количество людей, достигших определенной (маркетинговой) цели на вашем веб-сайте или в мобильном приложении. Обычно он используется, чтобы увидеть, насколько ваш веб-сайт привлекает посетителей и клиентов. Эти оценки являются ключевой частью вашей воронки продаж, поскольку вы часто можете отображать коэффициенты конверсии, начиная с этапа осведомленности и заканчивая этапом покупки. Оперативно вы спрашиваете своих посетителей: «Смогли ли вы достичь своей цели (с этим посещением нашего веб-сайта)?» Затем вы предлагаете три варианта: «Да», «Частично» и «Нет».



Расчет GCR: показатель достижения цели = процент достижения цели (да) / общий процент GCR (да, частично, нет)

Отчетность: GCR может быть указан как один процент за определенный период времени (например, GCR в декабре 40%, что означает, что 40% сказали: «Да, я достиг своей цели»). Его также можно рассчитать в виде тренда, чтобы показать, как он меняется с течением времени (дни, недели, месяцы), и, наконец, мы можем показать распределение (да, частично, нет) в целом или в зависимости от времени.

3. КЕС

Оценка усилий клиентов, по сути, измеряет, сколько усилий приложили ваши клиенты для достижения своей цели на вашем веб-сайте или в приложении. Использование этой метрики может помочь вам устранить препятствия на пути ваших клиентов. Например, предположим, что у вас есть клиент, который оценивает свой опыт как удовлетворительный, но он не остается лояльным к вашему бренду, и вы понятия не имеете, почему. Эта метрика дает вам представление о том, с какими трудностями они столкнулись на пути, пытаясь достичь своей онлайн-цели.



Расчет CES: мы рассчитываем процент людей, которые дают оценку «очень мало усилий» и «мало усилий». Так что в основном 1 или 2. А затем мы вычисляем это в процентах, так что вы получите, например, 65%. Это означает, что 65% всех людей, набравших баллы CES, заявили, что им потребовалось «очень мало усилий» или «мало усилий» для достижения своей цели.

Отчетность. Как и в случае с GCR, CES также может быть представлен в виде единого процента за определенный период времени. Например, CES ноября составляет 64%. Это представляет собой процент клиентов, которым пришлось приложить очень мало усилий для достижения своей цели. Его также можно рассчитать в виде тренда, чтобы показать, как он меняется во времени (дни, недели, месяцы) и, наконец, мы можем показать распределение ((очень) мало усилий, нейтрально, (очень) много усилий) в целом или в прогрессии. время.

4. Тип браузера

Дополнительным показателем является определение типа браузера (например, Internet Explorer, FireFox, Google Chrome, Safari), который используют ваши посетители/клиенты. Вы, наверное, уже догадались, почему это важный показатель в области оптимизации веб-сайта и выявления ошибок и ошибок веб-страницы.

Как пишет Foundant Technologies: «Воспринимайте веб-сайт как организатора вечеринки, они дают организатору вечеринки (браузеру) список всего, что нужно для вечеринки, и объясняют, куда все должно пойти. Но иногда ведущий может сказать одно, а организатор вечеринки понимает другое. Конечным результатом является то, что, как гость на вечеринке, вы в конечном итоге сбиты с толку, потому что пытаетесь есть суп вилкой».

Другими словами, не все браузеры имеют одинаковый подход в плане разработки и не существует единого способа отображения информации на веб-странице. Таким образом, определение того, какой браузер используют ваши посетители, может иметь ключевое значение для выявления технической ошибки.



Определение типа браузера: это можно сделать с помощью пользовательского агента. По сути, это позволяет веб-сайту адаптироваться к конкретному совету, например, к браузеру или операционной системе.

5. URL

Поскольку большую часть данных отзывов вы получаете посредством сбора отзывов, часто важно определить конкретный URL-адрес, с которого поступил отзыв или к которому он относится. Вот почему программное обеспечение Mopinion также импортирует URL-адреса как для вашего веб-сайта, так и для мобильного приложения. С помощью этой информации вы можете не только определить источник обратной связи, но и увидеть, например, какие страницы получили самые высокие или самые низкие оценки.

6. Открыть комментарий

Поле открытого комментария — отличный способ сбора качественных данных от ваших онлайн-посетителей, часто насыщенных эмоциями и более глубоким пониманием различных частей вашего веб-сайта.



Анализ открытых комментариев. Для анализа открытых комментариев (также известного как анализ текста) можно применять ряд методов, включая подсчет слов, группировку слов, анализ тональности и категоризацию комментариев с помощью машинного обучения. Узнайте больше об анализе текста и о том, как применять эти методы, в моем предыдущем блоге о том, как «Уменьшить отток клиентов с помощью анализа текста».

Возьмите данные обратной связи и начните анализировать!

Любой цифровой маркетолог или аналитик знает, что это одни из лучших показателей для анализа отзывов онлайн-клиентов. Уже собираете отзывы и используете многие из этих показателей?