客户体验

以客户服务为中心,连接全域客户接触点,全渠道反馈数据打通与整合,
实现客户体验数据统一管理,搭建客户体验平台

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客户全旅程

搭建全场景体验旅程数字化平台【了解问题、发现问题、解决问题、跟踪问题】
通过管理客户反馈与声音,提升产品与服务质量,最终提升客户的满意度

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核心优势

基于客户旅程为主线,通过采集客户反馈、获取客户⾏为轨迹、整合客户交易记录的⽅法
洞察客户满意度、发现客户需求、预测客户流失,通过行动管理,提升客户忠诚度,最终实现客户转化,提升客户满意度

客户满意度管理(CSAT)

内置调研模型,诊断客户满意度,了解客户健康状况

支持自定义调研指标,根据场景设计不同的反馈问题

通过设置反馈激励提升反馈数据的有效收集

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专业级客户调研问卷

内置专业级问卷模板和问题类型

支持自定义编辑问卷内容、跳转逻辑以及问卷样式,展示品牌形象

提供激励措施,提高客户参评率

支持全渠道问卷投放

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倾听客户心声

呼叫中心、IM在线的客户服务满意度实时反馈,在了解客服人员的服务质量的同时,挖掘客户心里需求

经销商与渠道商服务反馈,提升合作伙伴的服务质量,洞察合作伙伴的需求

线上/线下订单评价与打分,及时发现订单及商品问题

微信粉丝阶段调研,了解用户动态及喜好,为企业调整运营提供数据支持

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智能分析,数据洞察

丰富的图表类型,同时具备强劲的数据处理能力,用最简单的方式,读懂关键的统计指标

通过对留言、评论、IM对话智能分析,抽取客户观点、感受、情绪,找到隐藏在文本中客户的⻅解,提供对客户体验和情绪的可见性

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⻛险识别预警,降低企业风险

多级预警提醒机制、实时监控预警原因

负面标签高频预警、服务/产品差评阈值预警

多种渠道通知:微信通知、短信通知、邮件通知、机器人外呼通知

跨不同渠道捕获客户不满意的根本原因,从而可以确定和优先考虑改善客户体验的重点

通过立即提醒合适的人或团队来回应客户的反馈意见,将贬损者变成推荐者,确保有效地处理和解决客户问题

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精准体验画像,全方面了解客户

多维标签分类,使得客户的体验数据标签化

通过采集客户反馈、获取客户行为轨迹等数据进行深度洞察,构建全面、精准、多维的用户画像体系

通过机器学习,在反馈型标签与行为分析型标签的基础上产生预测型标签

帮助企业了解客户行为轨迹、兴趣爱好、品牌偏好和消费需求,更好的提供服务,提升客户满意度

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客户体验平台

  • NPS净推荐值管理

    CSAT客户满意度管理

    客户调研

    客户体验画像

  • 客户风险预测

    客户体验机遇洞见

    客户旅程

    闭环客户跟进

  • 客户体验管理

    客户反馈软件

    数字客户体验

    客户保留软件