Mopinion 发布新的数据加载器功能 2016 年 12 月 30 日

Mopinion 的新数据加载器功能将使用户能够导入他们自己的反馈数据集，并在我们的仪表板中轻松地可视化和分析来自外部来源的这些数据。

Mopinion 的在线反馈分析软件现在有几种不同的方式来收集数据。 最常见的一种是通过在线反馈表请求数字反馈。 其次，通过 API 连接的外部反馈工具可用于从您已有的收集工具中加载您的反馈。 还有第三种选择。 Mopinion 现在提供设置自动导入（例如，通过电子邮件或 sFTP）以及使用数据加载器手动导入的选项，这是我们最新的可用功能。

数据加载器功能如何工作？

您可以将反馈数据集（CSV 或 Excel 格式）直接拖放到我们的文件字段中并直接上传。 然后，软件将根据数据的性质识别每列的字段类型。 因此，例如，如果您的第一列是日期格式（1-1-2017），我们的软件会将其识别为日期并在我们的平台中将其标记为日期。 Csat 和 NPS 等公开评论和反馈分数也是如此。 一旦这些变量全部匹配，您就可以导入数据并创建自己的图表和仪表板。 以下是有关如何构建这些仪表板的一些提示。

优点

有许多反馈收集工具，许多公司同时使用多种工具，但没有办法在一个平台上比较和可视化这些反馈项。 还有一些公司只想可视化和处理研究数据。 Mopinion 的新数据加载器功能可以满足这些需求，同时还提供了几个额外的数据功能：

• 您不局限于预定义的模板：您可以使用自己的变量作为我们系统可以识别的标签。
• 您可以向预先存在的数据集添加更多数据：例如，如果您有定期重复的数据导出，您可以使用每日、每周或每月数据集更新您的报告。 此外，Mopinion 的软件会使用您之前导入的所有数据集建立一个导入存档。 这本质上是数据历史记录，您可以在其中查看已上传的文件、包含多少记录以及何时完成。 这些可以在不再需要时移除。
• 不再需要自己计算指标，例如净推荐值 (NPS)、目标完成率 (GCR) 和客户努力分数 (CES)，. Mopinion 的软件具有内置功能，可以自动为您计算这些。

容纳大量数据变量

Mopinion 的反馈分析软件可以计算在线营销人员和分析师经常使用的各种指标，包括（但不限于）以下各项：

1. 核动力源

净推荐值是用于衡量客户忠诚度的指标。 NPS分为三个不同的组：促进者、被动者和批评者。

促销员：这些是忠诚于您公司的客户，他们会继续向您购买产品并将您推荐给朋友和家人。 促销员的排名在 9 到 10 之间。

被动者：通常满意但不一定像您的促销员那样热情的客户。 这些客户也更有可能对竞争对手的产品感兴趣。 被动的排名在 7 到 8 之间。

批评者：剩下的批评者是对您的服务或产品不满意的客户。 如果这种内容的感觉被批评者传播，它可能对你的品牌非常有害。 根据 Unitiv 进行的一项调查，75% 的受访者表示他们可能会与朋友和家人分享糟糕或消极的经历，而只有 42% 的受访者会推荐他们真正满意的产品/服务。 更有理由回应反馈并让您的客户满意，对吧？ 批评者的排名在 0 到 6 之间。

计算 NPS：
取推荐者的百分比（9 和 10）并减去贬低者的百分比（0 到 6）。

报告： NPS 可以报告为一段时间内的单个分数（例如，12 月的 NPS 为 22）。 它也可以按趋势计算，以显示它如何随时间（几天、几周、几个月）演变，最后，我们可以显示总体或随时间推移的分布（推动者/批评者/被动者的百分比）。

2. GCR

目标完成率衡量在您的网站或移动应用程序上完成特定（营销）目标的人数。 它通常用于查看您的网站如何吸引访问者和客户。 这些分数是您购买渠道的关键部分，因为您通常可以显示从意识到购买阶段的转化率。 在操作上，您会问您的访问者：“您是否能够达到您的目标（通过此次访问我们的网站）？” 然后您提供三个选项，“是”、“部分”和“否”。



计算 GCR：目标完成率 = 目标完成百分比（是）/总百分比 GCR（是、部分、否）

报告： GCR 可以在一段时间内报告为单个百分比（例如，12 月的 GCR 为 40%——意味着 40% 的人表示“是的，我已经达到了我的目标”）。 它也可以按趋势计算，以显示它如何随时间（几天、几周、几个月）演变，最后，我们可以显示总体分布（是、部分、否）或随时间推移的分布。

3. 消费电子展

客户努力分数主要衡量您的客户为在您的网站或应用程序上实现目标而付出的努力。 使用此指标可以让您消除客户路径中的障碍。 例如，假设您有一位客户认为他们的体验令人满意，但他们并不忠于您的品牌，而您不知道为什么。 该指标可让您深入了解他们在尝试实现在线目标的过程中遇到了哪些困难。



计算 CES：我们计算给出“很少努力”和“很少努力”分数的人的百分比。 所以基本上是 1 或 2。然后我们将其计算为百分比，因此您将得到例如 65%。 这意味着在提供 CES 分数的所有人中，有 65% 的人表示，实现他们的目标需要“非常少的努力”或“很少的努力”。

报告：与 GCR 类似，CES 也可以在一段时间内报告为单个百分比。 例如，11 月的 CES 是 64%。 这代表了为了实现目标而不得不付出很少努力的客户的百分比。 它也可以按趋势计算，以显示它如何随时间（几天、几周、几个月）演变，最后，我们可以显示分布（（非常）少努力、中性、（非常）努力）总体或进展时间。

4.浏览器类型

另一个指标是确定您的访问者/客户正在使用的浏览器类型（即 Internet Explorer、FireFox、Google Chrome、Safari）。 您可能已经猜到为什么这是网站优化和识别错误和网页错误领域的重要指标。

正如 Foundant Technologies 所说，“将网站想象成派对的主办方，他们会向派对策划者（浏览器）提供派对所需的所有东西的清单，并解释一切应该去哪里。 但有时主持人可能会说一件事，而派对策划者会理解另一件事。 最终的结果是，作为派对的客人，你最终会因为试图用叉子吃汤而感到困惑”。

换句话说，并非所有浏览器在开发方面都具有相同的方法，并且没有单一的方法可以在网页上显示信息。 因此，识别访问者使用的浏览器可能是识别技术错误的关键。



识别浏览器类型：这可以使用用户代理来完成。 基本上，这允许网站适应特定的建议，即浏览器或操作系统。

5.网址

对于您通过反馈收集收到的大部分反馈数据，识别反馈来源或所属的特定 URL 通常很重要。 这就是为什么 Mopinion 的软件还会为您的网站和移动应用程序导入 URL。 有了这些信息，您不仅可以识别反馈的来源，还可以查看例如哪些页面得分最高或最低。

6. 打开评论

开放式评论字段是从您的在线访问者那里捕获定性数据的好方法，这些数据通常富含对您网站不同部分的情感和更深入的见解。



分析开放评论：可以应用许多技术来分析开放评论（也称为文本分析），包括字数统计、词组、情感分析和通过机器学习对评论进行分类。 在我之前关于如何“使用文本分析减少客户流失”的博客中阅读有关文本分析以及如何应用这些技术的更多信息。

获取您的反馈数据并开始分析！

任何数字营销人员或分析师都知道，这些是分析在线客户反馈的最佳指标。 已经在收集反馈并使用大量这些指标了吗？