電子商務產(chǎn)業(yè)發(fā)展至今，消費者與平臺之間的信息趨向透明化，各大電商平臺所提供的產(chǎn)品和服務也逐漸同質化，客戶轉換電商平臺的成本越來越低，平臺間對于客戶流量的競爭則愈益激烈。消費水平的日益提高，也使得客戶越來越注重在購物和消費過程中得到的服務體驗。
將客戶體驗發(fā)展成為電商平臺的核心競爭力，是爭奪和留存客戶的重要抓手；而客戶體驗反饋信息則是客戶體驗提升的重要驅動力，它反映了電商平臺客戶體驗管理的有效性，能夠幫助平臺及時調(diào)整提升客戶體驗的策略，以達到客戶體驗管理的最優(yōu)化。
為制定有效營銷策略，電商平臺重視對客戶體驗數(shù)據(jù)的搜集和分析，但目前常用的客戶評價數(shù)據(jù)（可理解為顯式反饋數(shù)據(jù)）在提升客戶體驗方面的價值存在明顯局限，還有賴于對另一類關鍵數(shù)據(jù)信息（可稱之為隱式反饋數(shù)據(jù)）的充分利用。本文將具體闡述隱式反饋數(shù)據(jù)對于客戶體驗提升的商業(yè)價值和實踐策略。
01
顯式反饋數(shù)據(jù)的局限性
客戶體驗是客戶在消費購物過程中產(chǎn)生的主觀感受，難以進行量化，但電商平臺可以通過收集和分析客戶行為數(shù)據(jù)，從中提取其體驗反饋信息。相比于傳統(tǒng)零售業(yè)，電商平臺能夠獲取和儲存大量的客戶交互數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)都從不同角度體現(xiàn)了客戶的體驗反饋信息。其中，顯式反饋數(shù)據(jù)是現(xiàn)今電商平臺廣泛使用的一類數(shù)據(jù)。
顯式反饋數(shù)據(jù)主要是客戶對物品價值、店鋪經(jīng)營和物流配送等方面服務的評分評價，包含的信息比較明確，可以直觀反映客戶對電商平臺和店鋪所提供服務的喜好程度。
但顯式反饋數(shù)據(jù)對客戶體驗的反映可能存在偏差：顯式反饋數(shù)據(jù)的收集依賴于客戶的主動提交，但隨著互聯(lián)網(wǎng)的全面普及和應用，數(shù)據(jù)安全問題受到了網(wǎng)民的廣泛關注，出于保護隱私等考慮，很多消費者不愿意將自身的真實感受提供給電商平臺，導致體驗反饋數(shù)據(jù)過于稀疏，難以充分反映客戶的體驗感受；同時，每位客戶的打分標準不同，再加上其他外在因素（例如時間、地點和環(huán)境等）的干擾，難以采用統(tǒng)一的衡量方法來加以準確測算?？傮w上，受諸多因素影響，顯式反饋數(shù)據(jù)對于客戶體驗的反映效度還是非常有限的。
02
隱式反饋數(shù)據(jù)的特征
與顯式反饋數(shù)據(jù)不同，隱式反饋數(shù)據(jù)由服務器主動存儲，記錄了用戶在電商網(wǎng)站的一系列操作，包括點擊、瀏覽、收藏、加入購物車、購買等行為數(shù)據(jù)。云服務技術的發(fā)展和計算機儲存數(shù)據(jù)能力的提升，充分激發(fā)了電商平臺大規(guī)模存儲和實時分析此類隱式反饋數(shù)據(jù)的興趣。相比于顯式反饋數(shù)據(jù)，隱式反饋數(shù)據(jù)具有真實性、及時性和稠密性等特征，更能準確反映客戶的體驗感受。
真實性
隱式反饋數(shù)據(jù)在客戶
操作終端時就以后臺日志的形式被儲存下來，在收集過程中不干擾客戶的正常操作，不會影響客戶的購物體驗，也不需要消耗客戶的額外精力，有效消除了在顯式反饋數(shù)據(jù)收集過程中客戶可能產(chǎn)生的顧慮甚至厭煩心理。相對而言，隱式反饋數(shù)據(jù)更加客觀，更加真實。
及時性
客戶的喜好并不是一成不變的，只有及時洞察客戶的興趣轉移，才能有針對性地做出快速響應以維持客戶粘性。隱式反饋數(shù)據(jù)由客戶與企業(yè)的交互實時產(chǎn)生，即刻儲存在日志里，可以為平臺及時調(diào)整服務策略、改善客戶體驗提供預警信息和應對指導。
稠密性
只要客戶進入電商網(wǎng)站，就會留下操作信息，這些信息匯聚成為本文所謂的隱式反饋數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)量很大，特征矩陣更為稠密、穩(wěn)定，因而解決了客戶（顯性反饋）數(shù)據(jù)稀疏的問題。同時，隨著計算機處理大數(shù)據(jù)能力的提高，利用機器學習和深度學習，隱式反饋數(shù)據(jù)能夠更好地刻畫客戶特征和喜好，幫助電商平臺從多方面提升客戶體驗。
03
基于隱式反饋數(shù)據(jù)提升客戶體驗的若干策略
隱式反饋數(shù)據(jù)的上述特征和優(yōu)勢，為電商平臺實時洞察客戶體驗需求、分析客戶體驗主題、提升客戶體驗效果提供了可行思路。
1. 個性化推薦更懂客戶
面對電商平臺上豐富的商品信息，消費者想要找到自己感興趣的商品（特別是在沒有明確目標的情況下）是一件耗時費力的事情，而個性化推薦系統(tǒng)可以較好地解決此問題。通過分析客戶的個性化偏好，為其篩選出感興趣的內(nèi)容，不僅可以降低選擇過多給客戶帶來的負面體驗，還有助于打造個性化的認知體驗。由于個性化推薦系統(tǒng)的準確性主要由客戶特征數(shù)據(jù)和推薦算法決定，選擇包含客戶真實喜好的特征數(shù)據(jù)就成為構建推薦系統(tǒng)的先決條件。
隱式反饋數(shù)據(jù)的優(yōu)勢特征有助于個性化推薦系統(tǒng)的準確性，主要表現(xiàn)在以下方面：
其一，隱式反饋數(shù)據(jù)的真實性在一定程度上反映了客戶真實的興趣和需求，利用合理的推薦算法可以將其轉化為計算機能夠識別的embedding編碼，保障了推薦系統(tǒng)輸入層信息的準確度。
其二，隱式反饋數(shù)據(jù)的海量稠密性為推薦系統(tǒng)提供了充足的客戶個性化信息，解決了個性化推薦系統(tǒng)冷啟動的問題。對于尚未產(chǎn)生購買行為的潛在客戶，推薦系統(tǒng)也能較好地預判其消費傾向，在客戶初始接觸平臺時就為其留下良好印象，最終增加客戶粘性。
其三，對個性化推薦系統(tǒng)來說，實時響應是十分重要的能力，而隱式反饋數(shù)據(jù)恰好可以幫助平臺實時捕捉客戶喜好的動態(tài)變化，并為其推薦相應的商品，從而降低客戶購物的選擇成本，防止客戶流向其他平臺。
2. 數(shù)字營銷尋找新觸點
面對客戶日益?zhèn)€性化的體驗需求，數(shù)字營銷可以通過分析客戶行為數(shù)據(jù)，劃分客戶群體，構建客戶畫像，據(jù)此提供個性化的營銷服務。數(shù)字營銷能夠幫助電商平臺創(chuàng)造多樣化的客戶體驗模式，切中客戶的觸點，進而提高客戶體驗。
區(qū)別于傳統(tǒng)零售行業(yè)，電商平臺擁有的客戶屬性數(shù)據(jù)和客戶歷史行為數(shù)據(jù)為數(shù)字營銷奠定了良好的基礎。
就隱式反饋數(shù)據(jù)而言，一方面能夠充分捕捉客戶需求和偏好，為數(shù)字營銷提供數(shù)據(jù)支持，幫助電商平臺精準區(qū)分客戶類型，并制定滿足客戶個性化需求的營銷策略（包括廣告發(fā)放形式、優(yōu)惠券額度等）。
另一方面，隱式反饋數(shù)據(jù)的及時性也確保電商平臺能夠及時觀察到客戶類型的轉變，并相應調(diào)整客戶的營銷方案，推動超級客戶的產(chǎn)生。對于即將流失的客戶，隱式反饋數(shù)據(jù)也能給出預警信號，促使電商平臺及時分析客戶流失的原因，利用客戶還未流失的黃金時間，采取相應的措施，挽留有價值的客戶。
3. 新零售激發(fā)客戶活力
線上電商的服務模式有著明顯的短板，它無法提供真實的購物場景，無法滿足消費者對于商品的可觸性和可感性需求。同時，消費者在購物中越來越強調(diào)各自的個性化需求，追求更真實、高端的服務體驗。
因此，依托于海量級的隱式反饋數(shù)據(jù)和人工智能，普通的線上電商逐漸向線上服務、線下體驗以及現(xiàn)代物流深度融合的新零售商業(yè)模式轉移。通過將線上的信息流和線下物流、服務等優(yōu)勢相結合，新零售商業(yè)模式可以滿足客戶多場景的消費需求，拓展更豐富的客戶購物體驗。
與線下零售業(yè)不同，電商平臺擁有大量的客戶數(shù)據(jù)（尤其是隱式反饋數(shù)據(jù)），為電商平臺發(fā)展新零售提供了更扎實的數(shù)據(jù)支持?；诰€上收集的隱式反饋數(shù)據(jù)，企業(yè)能夠準確預測客戶購買概率，及時補充貨源，提前分配到各物流網(wǎng)點，打造最優(yōu)化的配送網(wǎng)絡，切實提升客戶購物的便利體驗。同時，線下店鋪還可以通過分析線上客戶數(shù)據(jù)，將產(chǎn)品、服務和場景相結合，打造有益的生活模式，提升客戶高端消費體驗。新零售商業(yè)模式賦予客戶全方位深入了解產(chǎn)品和服務的機會，增進客戶的參與感，進而幫助平臺提高客戶忠誠度和粘性。
4. 及時的體驗反饋
在提供個性化推薦、營銷方案等體驗管理策略后，收集客戶體驗反饋數(shù)據(jù)又是十分重要的一個環(huán)節(jié)。它不僅能夠驗證既有的客戶體驗管理策略是否有效，也有助于電商平臺加深對客戶的了解，實時更新客戶的喜好和需求，從而優(yōu)化客戶體驗管理方案。在此方面，隱式反饋數(shù)據(jù)包含了客戶的重復購買、分享等行為信息，直觀展示了客戶對于電商平臺體驗管理措施的響應結果，據(jù)此能夠迅速捕捉客戶的興趣變化，為客戶提供后續(xù)的更好體驗。
綜上所述，隱式反饋數(shù)據(jù)包含了大量可反映客戶需求和喜好的實時信息，可以為電商平臺構建個性化的客戶服務方案提供數(shù)據(jù)支持，有助于相關企業(yè)實施多樣化的客戶體驗管理方案和策略。
例如，在線上商城，客戶可以借助個性化推薦系統(tǒng)提升購物體驗；在電商促銷中，客戶易于找到滿足自己個性化需求的精準優(yōu)惠方案；在線下場域，客戶也可到訪電商平臺的線下店鋪，享受最便利的實體服務。不僅如此，隱式反饋數(shù)據(jù)還可以及時反饋客戶的體驗感受，實時監(jiān)測客戶偏好的變化，幫助平臺推動個性化推薦系統(tǒng)的改進、數(shù)字營銷方案的完善和新零售模式的革新，進而形成良性循環(huán)，在更高層次上實現(xiàn)客戶價值。
04
進一步的思考
需要注意的是，隱式反饋數(shù)據(jù)雖然具有在提升客戶體驗方面的巨大潛力，但同樣也存在不可忽視的短板。
例如，隱式反饋數(shù)據(jù)儲存的是有關于客戶瀏覽和購物行為的客觀信息，與客戶主觀的個體體驗感知之間還有明顯差距，其間難免包含大量的信息冗余和噪音；對于如何借助機器學習算法有效縮短信息差距，消除噪音干擾，目前的學界研究和商務實踐尚未能給出明確的解決方案。
而電商平臺對于隱式反饋數(shù)據(jù)的存儲和利用，也觸及客戶日益敏感的個人隱私保護和數(shù)字產(chǎn)權問題，存在商業(yè)、法律和客戶情感等方面的多重不確定性。為此，電商平臺還需繼續(xù)探索對于顯式和隱式兩類反饋數(shù)據(jù)的更合理有效利用，以充分發(fā)揮兩類數(shù)據(jù)的信息特長，構建更穩(wěn)健的客戶體驗管理模型。
