电商评价系统管理

1、1 前言随着国内电子商务的迅猛发展， 网络购物成为了未来的主要趋势。 报告显示，中国网上零售市场在经历了 2009 年、 2010 年超过100%以上的增长之后， 2014年仍然保持着45%的高增速，交易规模达到 28637.2亿元。 其中， 2014 年四季度的 “双十一 ”和 “双十二 ”引爆的网购热潮， 让网上零售市场增长迅猛， 渗透率稳步提升， 已成为国民经济的重要组成部分。而电子商务网站用户评价则对顾客的购买决策起到了很大的影响，尼尔森2014 年上半年调查数据显示，在电商平台购物，平均来看：70-80%消费者会查看商品评价以作为购买的决策重要参考消息。消费者看到负面评价 （且没有客

2、服回复） 后， 70%消费者不会考虑此商品；如果看到负面评价 （但有客服及时回复解决） 后， 80%消费者认为还可以考虑此商品；所以商品的负面评价就成为了顾客是否购买商品的一个隐患，商家如果不及时处理好商品的中差评不知会有多少顾客会因此而流失。2 开发背景电子商务发展到今天，对用户的购买体验越来越重要；而电商平台的评价模块已然成为了商品的第二描述页面。 尤其是无线互联网的兴起， 商家对商品的描述在手机或平板上受到了更多的限制， 商品的评价则成为了消费者更有效的参考。商家虽然重视中差评的及时回复，但是却心有余而力不足，原因何在？无法及时发现：在众多的电商平台中，很多平台都没有商品评价即时提醒功能

3、，所以商家无法及时发现消费者给出的商品评价，造成客户流失。人力资源不足：大品牌商家在线上的销售平台众多，跨平台实现及时回复评价所需的人力资源巨大，不能人尽其才。3 系统简介电商评论监控系统是基于提升用户体验以及品牌口碑的一套可跨多个电商平台（如天猫、京东、苏宁易购、亚马逊、一号店等）运营的独立系统，通过分析电商平台消费者的购买行为， 提升商品评价的用户体验度， 从而提升用户购买转化率。4 系统功能特点电商用户体验管理系统为商家提供三个闭环的理念彻底解决了商家的困扰。4.1 线上评论回复闭环线上评论回复闭环中为商家提供了评论的抓取、分类和回复三个主要功能，可以及时了解到顾客的购买体验， 对于好评

4、顾客给与回复可加深品牌效果， 实现口碑营销带来新顾客； 对于中差评顾客给与回复可缓解其负面情绪， 并且可有效的挽留住老顾客。4.1.1 多平台抓取，一站式呈现系统以平台-品类-产品三级目录的形式将用户评论数据结构清晰地呈现出来，客户可分别查看不同平台上某品类产品的评论信息。系统实现了多 平台、多品类数据的整合， 能够有效节省人工切换平台及产品查看评论的时间， 提升工作效率；另外，数据统一抓取，能够保证评论监测及时性的需要。4.1.2 人工协调，精准匹配系统可根据语义分析技术自动对评论内容进行多维度分类， 客户对于未自动分类的评论以及对自动分类维度存在异议的评论可自定义匹配分类维度。4.1.3

5、快速回复，不留死角系统实现了多平台用户评论的统一回复，客户可进入未回复评论列表，根据时间、 评论属性和优先级对未回复评论进行回复， 所有评论可通过系统直接回复，这能够 极大提高评论回复的及时性， 有利于减少负面扩散， 降低用户的抱怨值，改善用户的服务体验和对品牌产品的好评，提升销售转化率。4.2 线下问题解决闭环系统不只局限于对线上用户中差评的回复， 在对线下售后服务上也提供了一系列的流程管理。 系统可将用户中差评反馈的问题对接到相关部门， 相关部门进行售后跟进，消除消费者的不满情绪，变 “差评 ”为 “好评 ” 。4.2.1 评论回复工单系统以往的售后流程一般都是相关人员处理好消费者的问题后

6、再反馈给客服人员， 由客服人员对中差评进行回复， 而通过评论回复工单系统可以实现多人同时对不同的用户评论进行回复操作， 缩减了繁冗的评论回复流程， 有效缓解了客服人员的压力。4.2.2 评论处理流程化配合电商用户体验管理系统的使用， 我们开发了电商部门组织架构的产品管理系统。 通过产品管理系统， 不同部门的人可只对本部门负责产品的用户评论进行管 理，同时主账号权限可自由添加子账号权限。对于用户评论信息，慧眼系统不仅能够通过关键词匹配和自动语义分析， 实现差评问题的自动分类， 而且能实现差评用 户联系方式等重要信息的自动匹配、即时分发，处在流程各环节的部门，都可通过登录系统，进行任务的标记和交接

7、，完成闭环。这大大降低了人工处理及传递信息 的时间，能够有效提升电商客服部门处理线上评论的效率。电商部门可充分利用系统价值， 重新整合资源， 精简工作流程， 形成简洁高效的用户体验管理流程，使完 成闭环的电商客服部门成为真正意义上的用户体验中心。4.3 运营效果稳步提升闭环根据系统提供的统计、分析图表可以直观的看出各个部门的业务提升情况。部门通过环比图的方式可了解自身问题是否有所改进， 从而实现公司运营效果稳步提升，产品口碑越来越好的趋势。4.3.1 统计、图表分析4.3.1.1 评论问题分布系统对用户评论数据自动进行统计分析， 客户不仅能够查看用户满意度的分布结构、 一段时间好差评的发展趋势

8、、 各个分类维度的好评及差评数， 从而找出问题所 在，督促相关部门作出改进。另外，用户可根据时间自定义数据统计分析的时间范围，系统目前提供周报、月报和季报三种时间范围的图表分析。4.3.1.2 严重度分析系统对用户评论数据自动进行统计分析，能够计算不同维度问题的严重度，即差评率， 从而分辨哪些问题较为严重， 亟待改进， 哪些问题情况相对较为乐观。4.3.1.3 严重度环比分析系统还对不同维度的差评率进行环比分析， 客户可通过环比图查看与上一统计时段相比不同维度问题的变化情况， 呈现增长还是下降趋势， 从而评估进行改进的问题是否达到了预期效果，并根据问题的变化情况及时调整管理策略。4.3.2 用户体验改进效果评估（KPI考核）4.3.2.1 评论处理权限细分系统对于不同的渠道、不同的人可开放不同的操作权限，方便了多人、多渠道同时使用系统进行操作。 另外， 系统还会增加操作日志功能， 以便客户进行后期追踪或者责任位闭环。4.3.2.2 部分改进效果评估（KPI考核）差评率可作为管理层进行绩效考核的重要指标。 管理层可制定一个差评率的达标值作为对不同部门问题跟进人员