顧客評論的重要性及有效管理

“顧客是上帝”，這句耳熟能詳?shù)脑捥N含著深刻的真理，任何營利性公司的生存和發(fā)展都依賴于顧客。在2025年的電子商務時代，商家紛紛涉足網(wǎng)絡領域，通過推出自己的電商網(wǎng)站、在電商平臺開店，或在社交媒體上推廣商品和服務。然而，此時一個重要問題擺在電商們面前：顧客的評論。顧客的網(wǎng)上評價直接影響著電商的形象，也會對后續(xù)顧客的購買決策產(chǎn)生影響。

通常情況下，電商都期望得到顧客的好評，而對差評則極為反感，有些商家甚至想方設法讓顧客修改或刪除差評。但這種做法只是治標不治本，正確的做法是對顧客評論進行有效管理，將其視為學習和改進的契機。那么，如何進行有效管理呢？

在競爭激烈的銷售環(huán)境中，商家都在努力尋找提升競爭力的方法。這里為大家推薦一個新招：顧客之聲（VoC）系統(tǒng)，即傾聽顧客的聲音和意見反饋。

“顧客之聲”系統(tǒng)包括獲取和傾聽顧客的意見，了解顧客的需求。顧客的評論可以通過書面或語音的形式表達，包括需求性評論和非需求性評論。我們可以通過郵件、在線即時交談、論壇、社交媒體、專門性的調(diào)查和呼叫中心等多種手段和平臺來收集顧客評論。電子商務網(wǎng)站的商家還可以通過顧客的語音評論收集有價值的信息。作為一種方法體系，“顧客之聲”系統(tǒng)能幫助商家根據(jù)顧客的建議進行自我提升，從而獲得更多顧客的認可。

傾聽顧客的聲音在如今的電子商務環(huán)境中變得尤為重要。隨著社交媒體的發(fā)展，顧客評價商家的途徑和平臺越來越多。要知道，2025年的今天，社交媒體在商業(yè)生活中扮演著重要角色，如facebook、推特等，顧客可以通過這些平臺表達自己的看法。而不好的商品和負面評價可能會對網(wǎng)上生意造成破壞。

一個善于經(jīng)營的公司往往能夠善于應對和執(zhí)行顧客的評論和反饋。因此，公司應當建立一個系統(tǒng)化的顧客評價處理系統(tǒng)，確定顧客反饋的處理時間和方法，并將顧客的意見融入到商業(yè)戰(zhàn)略中。電子商務公司應根據(jù)經(jīng)營目標，分析顧客評價的內(nèi)容，設計出回應顧客評價的方法和步驟，以使顧客評論發(fā)揮最大的作用。

福里斯特研究中心的客戶服務專家阿爾黛在博客中表示：“在福里斯特研究中心，我們將‘顧客之聲’系統(tǒng)定義為一個循環(huán)往復的系列性行為，它包括：傾聽、理解、反應和檢測。傾聽所有顧客的評論和反應，通過專門性的調(diào)查、郵件、電話和評論卡片等各種手段搜集顧客的評論和反應；理解顧客的所有評論、相關數(shù)據(jù)以及根據(jù)這些評論所做的反應性行動；根據(jù)分析結(jié)果和經(jīng)驗，對顧客評價進行處理；監(jiān)測處理結(jié)果，查看其是否有效。認真執(zhí)行每一個步驟，并根據(jù)每個階段收集的數(shù)據(jù)進行調(diào)整，這是至關重要的?！?/p>

對于電商來說，應仔細閱讀和查看每一個顧客評價，將其視為提升業(yè)務的機會。在網(wǎng)上，非需求性的負面評論較多，而贊揚相對較少，但這些非需求性評論往往具有很高的價值，因為它們可能揭示出存在的問題。雖然這些評論可能較為雜亂，無法與系統(tǒng)性的調(diào)查報告相比，但它們的重要性不容忽視。有時候，一個顧客的建議可能會催生出一種新的產(chǎn)品功能，而這正是許多有相同意見的顧客所期望的。將來自各種渠道的顧客反饋意見匯集起來，可以形成一個全面的評價體系，幫助商家制定出更有針對性的解決方案。運用“顧客之聲”系統(tǒng)的目的是滿足顧客需求，提高顧客的忠誠度，從而擴大市場份額，同時盡可能剔除顧客不喜歡的商品和服務，提高商業(yè)運營效率。

如果顧客數(shù)量不多，評論數(shù)量也較少，商家可以自己處理和分析顧客評價，但需要花費大量時間查看評論，偶爾還需委派分析人員處理，然而，分析人員可能會忽略某些重要評論，給商家?guī)頁p失。此外，為提高分析質(zhì)量，公司高級管理人員可能需要參與到顧客評論分析中。

但若顧客基數(shù)龐大，在社交媒體上備受關注，每天收到的顧客反饋眾多，此時，“顧客之聲”軟件或云計算則是一個有效的解決方案。通過采用第三方平臺處理顧客評論，商家可以獲得一系列有用的分析工具，如分析報告、積分卡以及其他調(diào)查結(jié)果，這些能幫助商家更輕松、清晰地了解規(guī)律和趨勢。第三方評論分析平臺和軟件還能提供實時數(shù)據(jù)和分析，當出現(xiàn)問題時，如出售有瑕疵的商品引發(fā)顧客不滿，評論分析軟件和第三方平臺會及時反饋，若商家疏忽，可能導致社交媒體頁面上出現(xiàn)大量差評，給生意帶來無法挽回的損失。

許多軟件是為大型公司定制的，但這類顧客評論分析工具小公司也可以使用。它們不僅可以收集和分析顧客的文字評論，對語音評論也同樣能夠進行分析，如Allegiance、Mindshare、NICE和Verint等軟件（編譯：吳以輝）。

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