电子商务用户体验：如何利用客户反馈改善用户体验

我们都想成为数据驱动的营销人员和企业家。 没有人想要根据自己的自我做出决定，我们都希望做正确的事情来改善我们的业务指标。 幸运的是，今天这比以往任何时候都容易得多，而且几乎每个人都了解 Google Analytics 等工具在了解用户行为方面的价值。 然而不幸的是，在理解客户行为、动机和用户体验方面，我们还有很长的路要走。

然而，缺少的要素通常很简单：使用有意义的客户反馈和定性数据来改善用户体验。 在本文中，我们将确切地讨论这意味着什么。

电子商务用户体验：为什么仅靠网络分析不足以衡量用户体验

我是数字分析的大力支持者。 事实上，我认为我比一般的数字营销人员更倾向于定量艺术（毕竟，正常人写这么多关于谷歌分析的乐趣是什么？）但我在这里说定量数字分析只告诉你一部分故事，特别是如果您的目标是改善电子商务网站的用户体验。 数字分析通常（但并非总是）可以告诉您问题在哪里，甚至是什么，但它几乎永远无法告诉您为什么会出现该问题。

这是一个假设的例子：

假设您正在经营一家销售豪华家具的电子商务商店。 您会注意到移动设备的转化率远低于桌面设备，但这种情况发生在漏斗的特定阶段。

您可能会立即想，“啊，这一定是个错误！ 让我们检查一下并修复它。”

但是在你一遍又一遍地浏览体验之后，你会发现没有任何明显的损坏。 因此，您运行了一些经过审核的用户测试并分析了几十个会话回放。

经过一段时间的研究和分析，出现了一个你根本没有想到的问题：手机端的“Enter Coupon”字段很大，用户一看到就退出网站去谷歌搜索优惠券。 他们中的很大一部分不会回来。

现在，这种洞察力得到了一些定性和被动的客户反馈的支持，这次是通过用户测试和会话重放等方法。 但您也可以通过其他杠杆收集大量有用的反馈：

• 实时聊天记录
• 支持邮件
• 产品评论和推荐
• 现场调查
• 客户调查
• 销售和支持人员面试
• 客户访谈（通过电话或面对面）

此外，当您开始以各种形式收集客户反馈时，您会很快了解到它可以应用于各种问题，其中许多问题您最初可能没有想到。

例如，您为营销信息和价值主张设计收集的相同“客户之声”数据可用于帮助您的销售和支持人员与客户沟通您的品牌信息。 它甚至可以帮助做出产品和销售决策，当然，它可以帮助告知您的用户体验设计。

这是我如何使用客户反馈显着改善电子商务网站上的用户体验的真实示例：

我们的购物车页面（在所有设备上）有一个严重的下降，但不一定知道为什么。 因此，我们进行了一些用户测试，并在购物车页面上进行了现场调查，以在退出意图时触发。 最后，我们在“感谢”页面上包含了购买后的客户调查。

所有这些数据都清楚地指出了一个混乱和层次结构的问题。 “优惠券代码”这个词是迄今为止我们在调查中创建的词云中最大的词。 我们的用户测试人员无法确定点击哪个按钮来添加或删除购物车中的商品。 他们也花了很长时间才找到“继续购买”按钮。

这些见解导致了几次迭代，但我们最终以减少无关选项、最小化优惠券代码栏并更加突出“继续购买”按钮的体验获胜。

我们可能已经猜到这些最终会发生变化，但是拥有指出问题的实际数据帮助我们更快地破解代码。

电子商务用户体验：如何收集客户反馈以改善用户体验

您如何开始收集客户反馈实际上取决于您的目标，但在决定方法时，我希望牢记以下几个问题：

• 它的成本或破坏用户体验的成本是多少？
• 收集可操作的见解需要多长时间？
• 这个过程是主动的还是被动的？
• 这种方法会产生可操作的见解吗？
• 这项研究与我们的目标一致还是分散注意力？

它有助于在深入研究数据收集时保持专注，无论是定量还是定性。 是的，收集数据比以往任何时候都容易，但仍然需要有人对其进行分析并从中得出可操作的见解。 您拥有的令人分心和不相关的数据越多，就越难获得洞察力并优先考虑用户体验改进（我发现定性数据更容易分心）。

因此，考虑到这一点，最好的方法不会破坏用户体验，而且它们的实施成本最低，无论是在资源成本还是收集数据的时间方面。 收集客户反馈有几种不同的框架，但我想进一步简化事情，并说有三种类型的客户反馈工具/方法：

• 被动的
• 积极的
• 现有渠道

使用被动的客户反馈收集来改善用户体验

像会话重播这样的东西符合被动方法的要求。 它在后台收集数据（用户甚至不会注意到），并且被动收集有关用户行为的有价值的信息。

会话重播作为客户反馈的一种方法的另一个好处是，它们不会因用户知道他们的响应或行为正在被收集而产生偏见。 传统的反馈表可能是让客户感到沮丧的一个很好的发泄方式，但会话重播允许您查看自然的用户行为，无论是转换还是反弹。 在此处了解有关创建会话回放的更多信息。

使用积极的客户反馈收集来改善用户体验

然后是主动收集用户反馈的方法，几乎​​囊括了你通常想到的所有方法：调查、访谈、焦点小组。

最常见的是简单的客户反馈表。 它们有多种形式（净推荐值、客户满意度得分等），但它们都做同样的事情：简单地询问客户他们的体验。 它们可以以通用方式在任何电子商务页面上使用，您可以使用像 Usabilla 这样的小部件来收集任何用户反馈。

您还可以运行现场调查，专门针对具有更具体问题的某些用户。 在电子商务网站上询问用户的一个常见问题是：“此页面是否符合您的期望？” （就像下面来自 Qualaroo 的示例）通过这样的问题，您可以发现可能的用户挫折（尤其是在产品或类别页面上）。

最后，您可以在与客户互动后发送或触发调查，无论是在线还是通过电子邮件等通信渠道。 我看到的一个常见问题是在一篇知识库文章之后，会有一个简短的二元问题，询问该文章是否有效。 在您回答之后，它会为您提供提供公开反馈的选项。

进行调查的另一个常见位置是在支持电子邮件交互之后。 您可能看到过类似这样的电子邮件：

订阅企业也经常发送自动生命周期调查。 Mailshake 的创始人 Sujan Patel 解释了他们如何发送净推荐值 (NPS) 调查：

“我们会在 30、60 和 90 天后向客户发送 NPS 调查。 这完成了几件事：首先，它使我们能够及早发现不满意的客户，因此我们可以联系纠正任何问题或获得有关产品主要问题的反馈； 其次，我们可以利用我们最满意的客户来获得推荐并推动推荐； 第三，我们可以在客户继续使用该工具时跟踪他们，以了解随着某人使用该工具的时间越长情况如何变化。 NPS调查也特别容易完成，所以我们的完成率真的很高。 在前 3 个月内多次发送只会让我们有更多机会向客户学习和交流。”

利用现有渠道收集客户反馈以改善用户体验

第三类是利用现有渠道收集客户反馈。

这通常被忽视，因为您不需要购买额外的软件，甚至不需要以不同的方式收集信息。

基本上，如果您正在运行实时聊天或有支持票或有社交媒体存在，您可能会以文本格式进行大量客户互动。 现在，您只需要将其组织成可用的格式并进行分析。

如果您的销售或支持人员与客户进行电话通话，那么同样的理念也适用。 他们认为可以与您的营销、产品、用户体验等团队分享哪些见解以改善电子商务用户体验？ 在我进行转化率优化 (CRO) 的过程中，我了解到答案很多，而这种洞察力储备往往未被开发。

电子商务用户体验：如何根据客户反馈采取行动以改善用户体验

同样，您如何根据客户反馈采取行动取决于您的目标。 在我过去的大部分时间里，目标都是增加转化率和改善用户体验。 因此，我经常遵循以下过程：

• 分析定量数据以发现问题区域
• 审查定性见解以发现潜在的解决方案以及更深层次的问题
• 为 A/B 测试创建假设并确定其优先级

这也是您可能想要遵循的路径，但收集客户反馈的过程可能比特定用例更普遍适用。 在这方面，我们在 HubSpot 提出了一个客户反馈策略框架：

• 问
• 分类
• 行为
• 跟进

我们已经询问了我们的客户（或者只是通过实时聊天记录或会话重播收集数据），我们有数据，现在我们只需要以某种方式组织数据以使其可用。

由于我们想让客户反馈数据对运营的所有部分（客户支持、产品、营销、用户体验和营销团队等）都有价值，因此我们首先将反馈分为与特定功能相对应的更广泛的类别：

• 产品反馈
• 客户服务反馈
• 营销和销售反馈

基于产品反馈提升用户体验

第一类，产品反馈，可以再细分为几个子类：

• 主要产品投诉：对您的品牌造成极大破坏的事情，例如您的产品直接不起作用。
• 小产品投诉：这些小问题不会对您的品牌造成完全破坏，例如，您的包装可能难以打开并且让部分客户感到沮丧。
• 产品请求：这种类型的反馈可能包括全新的产品请求（例如，如果你卖咖啡，有人想让你卖咖啡杯），或者只是产品改进（也许你也应该添加这种咖啡口味）。

产品请求的下一步是根据请求量、创建或解决这些投诉的潜在影响以及与每个选择相关的机会成本的混合来确定反馈的优先级。

基于客户服务反馈改善用户体验

客户服务反馈要直接得多，它发生在服务接触点之后，例如：

• 在线聊天
• 知识库文章
• 电子邮件跟进（支持案例关闭后）

无论您使用哪种媒体发送调查，您都应该将其集中（同时标记媒体并将其放入自己的变量/列中，以防万一）。 您需要一个稳固的地方来存储和分析您的客户反馈。

完成此操作后，尝试识别模式，并在可能的情况下编写响应以量化问题。

尝试在您的调查数据中找到以下问题的答案：

• 最常问的问题是什么？
• 哪些知识库文章表现不佳或让用户感到沮丧？
• 令人不满意的实时聊天或电话的常见趋势是什么？
• 人们会在客户旅程的哪个阶段陷入困境？

根据营销和销售反馈改善用户体验

最后，我们来谈谈营销和销售反馈。 我将把您的网站用户体验包括在这一类别中，因为毕竟您的网站设计和体验旨在推动购买，而不仅仅是看起来漂亮。

这是我最有经验的步骤，所以当我说你可以在这里发现绝对的见解金矿时，我有点偏见。 我通常首先做的是寻找“客户之声”的见解。 我使用了 Jen Havice 在这篇 CXL 文章中介绍的框架。 基本上，当您开始分析您的反馈时，您需要寻找以下内容：

• 挖掘受访者需要/想要的短语。
• 提及受访者最大痛点的短语。
• 导致他们犹豫或担心购买的关键短语。
• 揭示他们喜欢，爱和痴迷的短语。

如果可以，将它放在 Excel 工作簿上的新选项卡中，就像 CXL 在上面链接的文章中所做的那样：

从那里，您想分析每个类别中的发现并寻找模式。 你发现的任何模式都应该用网站差距分析来补充：本质上，寻找网站的区域，可以用一些受客户之声影响的副本来调味。

在这两篇文章中有一些关于如何做到这一点的非常好的案例研究：

• 如何通过客户研究之声提高转化率 [案例研究]
• 使用 Amazon Review Mining 查找副本

通过花时间使用 Google Analytics（或任何分析工具）挖掘和分析客户之声数据以及您的定量见解，您会在您的网站上找到许多新假设进行测试。 像对待任何 A/B 测试一样优先考虑它们（通常使用 PIE 或 PXL 之类的框架），然后重复。 在这篇 CXL 文章中查看上述 PXL 框架。

所有这一切的重要部分是，它不是一个一劳永逸的过程。 聪明的团队建立反馈循环。

您已经有一些客户接触点来收集反馈（电话、实时聊天、电子邮件），如果您的网站上有一些通用的可用性反馈表（使用 Usabilla 之类的东西），您就有很多被动数据建起来。 此外，如果您按时间触发器或客户旅程阶段自动执行客户调查（例如，如果您将客户调查放在感谢页面上），那么您将拥有更多的累积数据来源。

最后，也是最重要的一点，在您使用这些见解运行您想到的测试之后，您（希望）会学到一些东西，无论他们是赢还是输。 这些学习应该推动更多的测试，最终，所有这些都可以融入一个连续和可重复的转换优化过程。 这就是目标：Kaizen，持续和永无止境的改进。

使用客户反馈来改善用户体验的基本过程是这样的：

• 确定机会
• 分析过程
• 开发一个实验
• 实施实验
• 研究结果
• 标准化解决方案
• 计划未来并重复

结论

我们都希望以数据为导向并做出正确的决定。 其中很大一部分是实施准确且有意义的网络分析和分析用户行为。 另一个经常被遗忘的主要部分是收集、理解和根据客户反馈采取行动。

虽然某些行业（如 SaaS）大量参与客户反馈和定性访谈，但在电子商务等行业中并不常见。 但它应该是。

今天的工具使收集和分析客户反馈比以往任何时候都更容易、更便宜，因此没有任何借口。 立即开始了解这些见解，开始致力于构建更好的用户体验，并通过这样做来改善您的业务指标。