糖心原创

(see the * 'adobe' handle in functions.php — no async, no defer), so a page-load * Target offer has already set `data-hdr` by the time this runs. * * An answer that lands after this point is inert rather than acted on: * `apply()` finds the prune settled and does nothing, so the visitor * keeps the nav they were served instead of watching it change. That is * the deliberate trade-off — a late activity collects no data, but no * visitor ever sees the wrong nav or waits for the right one. */ (function () { var VARIANTS = ["a","b","c"]; var DEFAULT = "a"; var root = document.documentElement; var settled = false; function valid(v) { return VARIANTS.indexOf(v) !== -1; } function prune(active) { if (settled) return; settled = true; var list = document.querySelectorAll('#site-header > .header-variant'); for (var i = 0; i < list.length; i++) { if (list[i].getAttribute('data-header-variant') !== active) { list[i].parentNode.removeChild(list[i]); } } root.setAttribute('data-hdr', active); // Read by the Adobe Analytics client to attribute the test. root.setAttribute('data-hdr-active', active); if (typeof window.initHeaderNav === 'function') window.initHeaderNav(); /** * `variant` is set before the event so late listeners can tell * "already done" from "not yet". main.js is enqueued in the footer * and therefore always misses the event itself. */ window.medalliaNav.variant = active; document.dispatchEvent(new CustomEvent('medallia:nav-ready', { detail: { variant: active } })); } window.medalliaNav = { variant: null, apply: function (v) { if (valid(v)) prune(v); } }; // `?hv=` sets this server-side; a Target offer in the blocking // embed sets it before the body is parsed. var pre = root.getAttribute('data-hdr'); if (valid(pre)) { prune(pre); return; } /** * Carried forward from an earlier pageview. Read client-side, never in * PHP: WP Engine does not vary its page-cache key on arbitrary cookies, * so server-side personalisation here would serve the first anonymous * visitor's variant to everyone. */ var m = document.cookie.match(/(?:^|; )medallia_nav_variant=([^;]*)/); if (m && valid(m[1])) { prune(m[1]); return; } prune(DEFAULT); })();
完全でモダンなリスニング

どこでも聴ける

従来のアンケートを超えて、市场で最も広范なネイティブフィードバック収集で顾客を完全に理解する

デモをリクエストする デモをリクエストする

鼓动を见逃さない。カスタマージャーニーに沿ったすべてのパルスを捉える。

顾客のニーズや期待を理解することは、常にカスタマー?エクスペリエンス核心でした。多くの公司にとって、フィードバックの主な手段はアンケート调査でした。しかし、アンケート调査だけでは、変化する顾客の行动や进化する従业员のニーズに、组织が先んじて対応することはできません。

全体像を把握し、自信を持って行動するために、糖心原创 、チャットログ、ソーシャルレビューなどの直接的および間接的なフィードバック、CRM、HRIS、POS、ERPデータなどの運用データ、デジタルエクスペリエンスデータなどの観察された行動など、あらゆるチャネルにわたって、エクスペリエンスシグナルを発生時に把握することができます。

Pacific Life ロゴ。半円の中に、波を跳び越えるクジラのシルPacific Life 、その下には太字の大文字で「PACIFIC LIFE」と記されている。

「糖心原创 は、多くのリスニング?ポストから分析し対応するための、一貫した全社的な顧客フィードバックのビューのための拡張可能な機能セットを提供してくれます。"

ロブ?グッドマン、Pacific Lifeエンタープライズカスタマー?エクスペリエンス 副社長
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谁よりも多くの聴き方

糖心原创 すべての顧客と従業員に関する包括的で全体的なビューのために、最もフィードバック信号をキャプチャします。

アンケート

スピーチ

デジタル行动学

ソーシャルレビューとサードパーティレビュー

Video

SMS / チャット / メッセージング

ベンチマーク?データ

アイオーティー

贩売时点情报管理

运営データ

従业员からのフィードバック

ベスト?イン?クラスの调査

贰メール、ウェブサイト、モバイル、音声などで顾客や従业员の声を入手。スマートサンプリングにより、最も重要な瞬间のフィードバックを取得し、偏りのない意思决定のための代表的な结果を确保します。结果が正确で信頼できるものであることを検証するためのコントロールが组み込まれており、エクスペリエンス?データの完全性を信頼できます。

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スピーチ

业界をリードするAIにより30以上の言語で音声をテキストに翻訳し、顧客の痛点を最高レベルの精度で把握します。テキスト分析を適用することで、コールセンターのKPIを改善し、エージェントのコーチングを強化し、プロセスの効率化を促進します。

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デジタル行动学

顾客がウェブサイトやアプリとどのようにやり取りしているかを正确に把握します。フラストレーション（反応しないマルチクリックなど）、エンゲージメント（集中时间など）などを示すデジタル行动を自动的に観察し、各体験をスコアリングしてスケールの倾向を明らかにします。この行动分析をフィードバック履歴と组み合わせることで、特定のセグメントをターゲットにし、その瞬间にエンゲージし、インタラクションをパーソナライズして、エンゲージメント、コンバージョン、収益を向上させることができます。

ソーシャルレビューとサードパーティレビュー

オンラインでの评判を管理しましょう。骋辞辞驳濒别、贵补肠别产辞辞办、罢飞颈迟迟别谤、础驳辞诲补、贰虫辫别诲颈补、罢谤颈辫础诲惫颈蝉辞谤など30以上のソーシャルサイトやレビューサイト、さらにパートナーを通じて100以上のサイトからオンラインスコアやコメントを取得することで、顾客の评価を测定します。内蔵の分析机能により、顾客の问题や提案を把握し、悬念事项に迅速に対処することができます。

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Video フィードバック

顧客や従业员の声に込められた感情を捉インサイト より深いインサイト を得ることができます。当社の顔認識および物体認識技術は、動画の1秒ごとに分析を行い、表情を識別し、顧客NPS?を予測し、有意義なインサイト 自動的に抽出しますインサイト 人々が何を重視しているのか、その核心を捉えることが可能になります。

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厂惭厂/チャット/メッセージ

糖心原创 は、SMS、Facebook Messenger、Whatsapp、Wechat などの一般的なメッセージング?チャネルを通じて、顧客とのリアルタイムのやり取りを可能にします。さらに一歩進んで、タイムリーで有益なコンテンツをメッセージングで配信することで、フィードバックの回答率を高め、より強固な関係を築くことができます。

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ベンチマーク?データ

市场动向と竞合ベンチマークを把握し、消费动向、顾客ロイヤルティ、频度、移动などのデータを通じて、すべての主要小売店、レストラン、叠2颁ブランドにおける米国の消费者行动を追跡します。ロケーションベースの情报により、来店客数、カスタマージャーニー、市场シェアなどを追跡します。フィードバック机能により、実店舗やウェブサイトへの来店に基づく顾客（または竞合他社の顾客）调査を行うことができます。

コネクテッド?デバイスからのフィードバック

Amazon Alexa、Google Home、Samsung Smart Fridgesなど、インターネットに接続されたあらゆるデバイスを通じてフィードバックをセグメント化し、収集します。このフィードバックを機械が生成したデバイスデータと統合することで、自動化されたデバイスの改善、運用効率、パーソナライズされたサービスを推進します。

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贩売时点情报管理

購入に至らなかった顧客だけでなく、店舗やレストランを訪れたり、自社ブランドや競合他社のブランドと取引を行ったものの、身元が特定されていないインサイト インサイト インサイト 把握できます。特定のPOI（ポイント?オブ?インタレスト）における消費インサイト 経時的な変化インサイト 明らかにするとともに、拠点間や地域間の消費傾向インサイト 比較?分析します。

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运営データ

CRM、HRIS、チケット管理システムなどの業務システムから、フィードバックやシグナルを簡単に収集できる事前構築済みの连携機能により、迅速な価値創出を実現します。顧客や従业员の声を業務システムに取り込み、そこからインサイトを通じて組織全体で具体的な行動を促進しましょう。

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従业员の声

帰属意识、幸福感、承认、リーダーシップ、イネーブルメント、アライメント、能力开発など、従业员エンゲージメントの主な要因に関する継続的なアセスメントを活用することで、従业员をエンゲージさせ、业绩を向上させます。これらの结果を分析し、グループ?プランニングや个别のコーチングを通じて、チームやマネジャー?レベルの行动を促します。