在汽車行業，隨著競爭的加劇和消費者需求的不斷發展，更深入地了解客戶變得至關重要。 面對市場日益多元化和個性化，傳統的客戶反饋機制已不足以滿足車企的真實聲音和需求，無法實時捕捉使用者的真實聲音和需求，通過構建“以客戶為中心”的客戶之聲VOC洞察管理系統，幫助企業捕捉、 實時準確分析和響應客戶反饋，從而快速適應市場變化，創新產品和服務。通過採用這樣的系統，可以幫助車企獲得客戶忠誠度和市場優勢。
有效的客戶之聲 VOC 洞察包括 4 個關鍵要素——資料收集和預處理、資料分析和洞察、報告和視覺化、反饋和行動管理，每個要素都是深入、動態和全面的客戶洞察的基石。
隨著市場的演進和消費者偏好的快速變化，傳統的市場調研和客戶反饋機制已不能滿足車企的需求。 為了全面洞察客戶心聲，我們需要收集汽車消費全生命週期、全旅程、全渠道、全環節的客戶心聲，從最初的了解、購買決策、使用到售後，在每乙個觸點把握客戶的心聲。 包括公域和私域兩部分，涵蓋售後工單、400語音、APP社群、微信社群、垂直**、投訴**、品質**、社交平台等多種渠道。
在分析這些海量聲音資料之前，還需要對這些資料進行資料清洗、去口語化等預處理。 資料的質量決定了後續分析見解的有效性，尤其是用於訓練模型的語料庫。 高質量的語料庫是訓練有效機器學習模型的基石，高質量的訓練資料可以保證模型的精準學習和泛化，因此這些語料庫需要準確、具有代表性、多樣、豐富、乾淨有條理。
準確且一致的注釋可確保模型正確學習從輸入到輸出的對映。 標註系統越完整，粒度越細，標註就越準確，訓練模型的效能就越強，後續的分析和洞察就越準確有效。 富通擁有650+業務體系標籤和3000+質量體系標籤，目前均是行業平均水平的兩倍以上，並經過多家頭部車企的測試，準確率和效能領先於行業內其他服務商。
從這些複雜多樣的資料來源中提取有用的資訊是了解客戶需求和改善客戶體驗的關鍵。 有效的資料分析系統需要能夠在細粒度級別上發現關鍵的客戶情緒、情緒和意圖，以及相應的趨勢、行為模式和潛在的服務或產品問題。
基於富通自主研發的汽車行業9個垂直AI模型，能夠準確識別和分析客戶是否在對本產品及競品進行投訴、建議、諮詢或投訴，可以幫助管理層和執行層快速直觀地把握客戶的觀點、情緒、訴求，並能從不同維度、多層次深入挖掘， 從而通過資料驅動來指導決策和執行。
資料分析的結果是將複雜的資料轉換為直觀的圖表和報告，以易於理解的方式呈現給各級決策者，並通過直觀的報告和視覺化工具，快速傳達複雜的資料見解，以支援更快、更有效的決策過程。
通過Voice of the Customer Insight（VOC）管理系統，客戶可以根據自己的需求，從不同維度直接檢視各種型別自動生成的圖表。 富通擁有專業的運營團隊，提供標籤、演算法、產品、業務、品質、特殊定製等多維度報表，進行場景化“體檢”。
最後，有效的客戶之聲 VOC 系統需要能夠將洞察轉化為行動。 這需要乙個系統來管理和跟蹤客戶反饋產生的行動專案，確保這些行動能夠採取行動，並對改善客戶體驗產生真正的影響。
富通汽車行業客戶之聲VOC平台可與車企SOP聯動，打通企企、釘釘、簡訊、郵件等各類平台和系統，每件需要處理的事項自動對應相關部門和負責人。
同時，富通汽車產業客戶之聲VOC平台將持續監測各項相關指標，並對資料進行乾化處理，觀察問題是否得到有效處理，是否需要採取變革策略。
建立乙個成功的以使用者為中心的客戶VOC洞察系統需要多方面的努力。 從確保可以收集高質量的多渠道資料，到利用先進技術進行深入分析，再到將見解轉化為行動，每一步都很重要。 通過這樣的系統，企業不僅可以更好地了解自己的客戶，還可以提高決策質量，最終推動業務的持續增長和成功。