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近年来，很多公司启动了“客户体验管理”项目。
公司上下为此协调了众多部门，投入了大量的人力和资源，同时也抱着对客户体验的巨大的期望。
客户体验分析是收集和分析有关用户如何体验你的网站和产品的数据以更好地了解他们的痛点和观点的过程。然后可以使用从 CX 分析中获得的理解来改进产品或客户旅程的其他元素。
例如，企业可能会对过去的客户进行调查，然后分析响应以更好地了解他们的客户体验。
这种 CX 分析可以突出各种机会。
为了更好地理解客户体验分析，让我们看一下客户旅程中四个关键接触点的 CX 指标示例。
在整个客户旅程中，目标是收集和分析所有可用数据（结构化和非结构化数据）以挖掘这些数据以洞察客户行为。
这将需要数据分析技能或工具，以及热衷于挖掘客户参与度和客户满意度的联络中心或客户服务团队。
CX 分析要回答的第一个问题是吸引登陆网站的潜在客户的效率如何。
使用分析工具分析网站流量是一个明显的起点，哪些页面吸引了最多的流量？哪些页面转换效果最好？哪些页面经常导致访问者跳出？
（诸葛io demo页面）
所有付费活动的营销数据分析在这里也很重要。哪些广告吸引了转化用户？哪些内容展示位置产生了合格的潜在客户？
访客调查可以通过突出你可能不知道的客户痛点来帮助你收集更多数据并提供可操作的见解。
体验模型的下一步是客户获取。在这里，客户体验分析的目的是衡量你网站的转化效率。
要了解转化，您需要数据分析来查看客户旅程中的各种触点。
特定类型的客户转化率是否高于其他客户？
什么信息最吸引人？
网站分析和用户分析在这里也很有帮助，从客户服务或 CX 团队收集有关客户体验和投诉的见解也很重要。
此外，因为转化是一个二元指标（访问者要么转化要么不转化），A/B 测试是一个不错的选择。
消息、颜色、页面设计、产品照片等等都是客户体验的元素。您可以对这些和许多其他元素的更改进行 A/B 测试，以查看它们如何影响转化。
此阶段的一个重要提示：不要忽略未转化的用户。这部分数据是一个重要的客户触点，它可以突出你可能没有意识到的客户旅程中的问题。
客户转化后，客户体验分析并没有结束！
在此阶段，你需要深入研究数据以了解客户对你的产品和客户服务联络中心的体验，以便更好地了解客户满意度。
这里的一个常见基准指标是净推荐值（NPS 分数）。
对客户进行调查以获得购后 NPS 分数可提供有关其客户满意度水平的快速数据点，并且通常是客户保留率和客户终身价值的准确预测指标。
例如，如果一家企业正在以很高的速度转化访问者，但 NPS 分数却一直很低，那么他们很可能会看到高度的客户流失。
不过，NPS 分数只是一个数字。最好让你的客户服务或 CX 团队在多个不同的客户接触点进行检查，收集结构化和非结构化数据并使用数据分析来挖掘以下因素：
客户在购买您的产品时期望什么
客户如何使用您的产品
什么客户联系客服问
客户对您的产品的评价
您可以通过查看产品使用指标、分析社交媒体数据以分析这些问题。
对于任何企业来说，留住现有客户比引进新客户要便宜得多，而且客户体验分析可以在提高客户保留率方面发挥重要作用。
客户服务是这里的一个关键接触点。例如，即使客户报告的 NPS 分数很高，但他们最终可能会在旅程后期的某个时刻不满意。
如果你没有采集和分析正确的客户数据，您可能永远不会知道。
预测分析在这一步也很有价值。
如果您在体验模型的前三个步骤中收集了足够的客户数据，那么您应该拥有构建预测模型所需的数据，这些模型可以建议你现有客户可能感兴趣的其他产品。
客户体验模型的每个元素都反映了更广泛的客户旅程中的一个或多个步骤。在客户分析方面，客户旅程至关重要，因此让我们仔细研究一下。
要真正了解所有这些客户体验数据，您需要了解客户旅程。
客户旅程分析与客户体验分析密切相关。客户体验分析最终属于更完整的客户旅程分析的范畴。在客户旅程分析中，分析在整个客户旅程的接触点收集的数据点，以生成客户旅程的整体视图。
如何更有效地进行客户旅程分析和客户体验分析？
用户旅程可能很长，而且每个旅程都有点不同。要获得客户旅程的准确全局视图，您需要确保在所有客户接触点收集尽可能多的数据。
例如，当客户从漏斗顶端的潜在用户转变为长期回头客时，您需要跟踪以下一些接触点：
广告浏览量和点击量
文章浏览量和点击量
自然搜索
网页浏览
帐户创建
任何和所有应用内或产品内活动
购买
产品使用数据
升级和重复购买
关于产品或公司的社交媒体
客户调查或采访回复
···
收集所有这些数据并不容易，但这将是值得的。了解客户旅程将产生大量可操作的洞察力。
首先，在漏斗中尽早识别用户，并使用相同的唯一标识符标记他们的所有后续操作。这将使跟踪客户和规划他们的旅程变得更加容易，并确保没有断开连接。
其次，统一用户操作，使每个单独的操作都包含相同的基本数据类型，在可能的情况下，收集其他类型的元数据也会很有用，例如设备类型、用户位置、浏览器版本等。
随着每个用户生成如此大量的数据，即使用户群不大的公司也可能很快发现他们现有的分析方法对于客户旅程地图来说并不是最佳的。
大多数公司使用某种形式的基于 SQL 的数据库来跟踪从营销数据到客户流失的所有内容。但是 SQL 并不是为在进行客户旅程分析时生成的海量数据集而设计的。
创建一个定制的、专门构建的分析系统是可能的，但这通常需要大量的时间、专业知识和投资。更快、更简单、更实惠的选择是利用现有的旅程分析平台，如 诸葛io。
无论选择哪种 CX 分析解决方案，都不要忘记在收集和分析数据后对其进行可视化的重要性。
这是大数据时代经常被遗忘的一个教训：你的数据只有在它可以理解的时候才有价值。你可以为每个客户收集一千个数据点，但除非人们可以看到他们产生的洞察力，否则它们一文不值。
这意味着你的分析解决方案应该生成有吸引力、易于理解和可视化的报告。
这里的一个关键可视化是客户旅程地图，它展示了不同的客户如何在您的客户旅程中流动，突出显示不同用户群组中断或流失等的区域。
对于任何想要保持竞争力的企业来说，建立强大的客户体验分析设置很快就变得至关重要。
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5. 不实信息，主要表现为：
1)可能存在事实性错误或者造谣等内容；
2)存在事实夸大、伪造虚假经历等误导他人的内容；
3)伪造身份、冒充他人，通过头像、用户名等个人信息暗示自己具有特定身份，或与特定机构或个人存在关联。
6. 传播封建迷信，主要表现为：
1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病；
2)求推荐算命看相大师；
3)针对具体风水等问题进行求助或咨询；
4)问自己或他人的八字、六爻、星盘、手相、面相、五行缺失，包括通过占卜方法问婚姻、前程、运势，东西宠物丢了能不能找回、取名改名等；
7. 文章标题党，主要表现为：
1)以各种夸张、猎奇、不合常理的表现手法等行为来诱导用户；
2)内容与标题之间存在严重不实或者原意扭曲；
3)使用夸张标题，内容与标题严重不符的。
8.「饭圈」乱象行为，主要表现为：
1)诱导未成年人应援集资、高额消费、投票打榜
2)粉丝互撕谩骂、拉踩引战、造谣攻击、人肉搜索、侵犯隐私
3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
5)通过「蹭热点」、制造话题等形式干扰舆论，影响传播秩序
9. 其他危害行为或内容，主要表现为：
1)可能引发未成年人模仿不安全行为和违反社会公德行为、诱导未成年人不良嗜好影响未成年人身心健康的；
2)不当评述自然灾害、重大事故等灾难的；
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4)法律、行政法规禁止，或可能对网络生态造成不良影响的其他内容。
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