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深度洞察人群
通过多种数据和信息,对消费者进行全方位的洞察,透彻地了解目标消费者的各方面信息
品牌心智建立
关注品牌与竞品的差异、了解用户触媒习惯、加强广告创意,不断提升品牌的市场地位和影响力
产品功能迭代
汽车厂商通过了解用户关注的功能、整车使用体验后的反馈,持续高效地进行功能迭代和优化
员工全面管理
搭建内部线上培训、考试、评估体系,打造专业过硬的团队,提升客户满意度及品牌口碑
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大宗商品交易对于销售顾问的专业性要求高:产品各维度的介绍、专业知识的积累、日常客户维护等。这些环节都对成交有着重要影响;大型汽车销售公司组织体系庞大,人员众多,高效低成本的培训和考核方式是帮助企业实现人才培养和梯队建设的重中之重;基层销售人员由于进入门槛相对较低从而导致人员流动较大。企业建立科学合理的人才评估体系是封锁人才流失漏洞的关键。通过信息化人才评估工具能有效提高评估效率,积累人才数据,助力企业人才管理。

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icon了解期:品牌力APLA模型icon
使用场景
了解用户对于品牌的认知情况,可以使用品牌漏斗。
该题型通过对受访者的行为进行递进式的提问.形成漏斗统计分析。
可以用于了解本品牌与竞品的认知.消费.首选度.喜爱度等情况。
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icon了解期:产品属性偏好程度icon
使用场景
了解用户对于不同属性的偏好程度,可以使用Maxdiff模型。该模型通过对比的方法进行偏好排序.从而理清受访者对每项事物的偏好程度。Maxdiff解决了传统打分结果差异较小、多项选择排序难等痛点。该模型常用于产品功能点偏好、广告语偏好、logo偏好、品牌偏好、卖点偏好等场景。
icon了解期:产品属性偏好程度icon
 
数据可以按分数大小排序,通过计数可以直观看出受访者对属性的偏好程度。 分数越高,一个属性对你的受访者越有吸引力; 正分意味着该属性被选为最重要的次数多于最不重要的次数; 负分意味着该属性被选为最不重要的次数比最重要的次数要多; 0分表示该属性被选为最重要和最不重要的次数相等或从未被选中。
注:分数 =(最重要标签的次数-最不重要标签的次数)/属性出现的次数
icon了解期:产品多属性偏好程度icon
使用场景
了解用户对于多属性特征的偏好程度.可以使用联合分析。该模型向受访者展示一组概念.要求选择最吸引人的概念.从而帮助企业确定最佳产品功能、价格敏感度.市场份额等。在实际的抉择过程中,由于价格等原因,人们要对产品的多个特征进行综合考虑,往往要在满足一些要求的前提下,牺牲部分其他特性.是一种对特征的权衡与折衷。该模型常用于新产品开发.市场份额分析、竞争分析、市场细分和价格策略等方面。
icon了解期:产品多属性偏好程度icon
报告分为属性重要性、概念效用两部分:属性重要性:可以直观看出属性、水平的重要性。同一属性下,水平的效用值越大,表示该属性下水平对于受访者越重要;属性重要性越大,表示属性对于受访者越重要;概念效用:概念的偏好排名,可以直观看出概念的重要性,效用值越大,表示概念对于受访者越重要。计算逻辑:计算模型:由于联合分析使用的是离散型数据(如水的品牌等)而不是连续型数据(如温度的数字),因此联合分析所运用的方法为逻辑回归,该方法中回归系数的估计方法采用的是分层贝叶斯参数估计;效用:由于回归系数不能直接用来表述效用值,因此对回归系数进行了简单数据处理得到效用值,直观上能更好的看出属性和水平的效用值大小。效用值越大,表示重要性越大;重要性:重要性越大,表示该属性对受访者越重要。重要性=每个属性下水平效用最大值/sum(每个属性下水平效用最大值)*100%。示例中:汽车能源的重要性=26.91/(26.91+25.46+0.83)=51%。
icon了解期:功能/服务需求分类icon
使用场景
了解某个功能具备/不具备,对于用户满意度的影响程度,可以使用Kano模型。该模型通过对同一功能进行正、反向提问.并将选项设置为5个不同的满意程度.了解用户需求属于的类别.帮助企业在资源有限的情况下,更科学地平衡用户需求和商业资源.从而提升ROI。
icon了解期:功能/服务需求分类icon
icon了解期:功能/服务需求分类icon
icon了解期:广告语/宣传语测试icon
使用场景
了解用户对于不同广告语的偏好程度,可以使用Maxdiff模型/图片PK(可以不上传图片)。该模型通过对比的方法进行偏好排序.从而理清受访者对每项事物的偏好程度。可以用于产品功能点偏好、广告语偏好、logo偏好、品牌偏好、卖点偏好等。
icon用户整体体验:客户旅程满意度&NPSicon
使用场景
了解用户对于各个环节的满意度和NPS情况,可以使用客户旅程管理。该问卷将客户的体验按旅程地图分布为几个不同的触点,详细展示每个触点的不同体验质量,对体验感差的触点进行优化和改进.从而吸引用户,增加营收。
icon用户整体体验:客户旅程满意度&NPSicon
icon展示形式和推送方式icon
系统集成
内部系统对接:免登录接口、各部门权限管理、各类调查问卷后台直接推送、问卷结果分享...
APP嵌入:APP后台直接推送问卷、用户实时进行 满意度反馈、APP上申请服务后推送问卷...
服务号/公众号对接:服务号后台直接推送问卷、 公众号底部功能栏嵌入、公众号文中嵌入问卷...
短信平台对接:一个用户一个链接(转发无效)、回收数据与手机用户匹配...
icon员工体验管理题型应用icon
icon内部培训icon
icon在线考试体系icon
icon360度人才评估体系icon
使用场景
了解多个角色〈上级、平级、下级、自评〉对个体工作行为表现的反馈,可以使用360度评估。该模型帮助HR从多方面、多维度获得员工的评价.更好地对员工进行绩效考核评估,寻找到高潜.优秀的员工。
icon360度人才评估体系icon
icon员工满意度+员工敬业度调查icon
使用场景
企业想了解员工真实想法,改善企业管理,提高工作效率,可以使用员工满意度调查。该模型从薪酬、工作、晋升、管理、环境五大方面,了解员工满意度.帮助企业更有针对性的优化相关方面。 企业想了解员工敬业程度.降低离职率,可以使用员工敬业度调查。该模型从宣传-留任-努力等维度了解员工敬业度.通过这些敬业度影响因子分析.深层挖掘员工是否敬业背后的原因。
icon员工满意度+员工敬业度调查icon
icon案例1:平台知名度的漏斗分析icon
icon案例2:找到用户最看重的专车体验icon

若要针对多种口味的偏好(该案例为7个因素)进行排序,可以通过Maxdiff让受访者在较少的选项(该案例为4个因素)中选择“最重要” 和“最不重要”的因素。通过多轮选择后计算出属性排序(该案例为6次任务)。用车安全分数最高,说明该体验对受访者最有吸引力;分数>0的属性,表示选择最重要的次数多于最不重要的次数,如车辆舒适度/整洁度、等待接驾时间等;分数<0的属性,表示选择最不重要的次数多于最重要的次数,如司机统一着装、后台客服等。

icon案例3:找到用户汽车购买行为(多属性)icon

在实际的抉择过程中,由于价格等原因,人们要对产品的多个特征进行综合考虑,往往要在满足一些要求的前提下,牺牲部分其他特性,是一种对特征的权衡与折衷;通过联合分析,我们可以重现出消费者购买产品时对比的情景,预测消费者抉择的结果。因此,通过联合分析,我们可以了解消费者对产品各特征的重视程度,并利用这些信息开发出具有竞争力的产品。各个属性的重要性排序为:每年碳交易收入、政府购车补贴、满电量最大出行距离、价格、充电站数量; 概念的偏好排名,可以直观看出概念的重要性,效用值越大,表示概念对于受访者越重要,并且此概念市场表现越好。比如,序号1【价格18万/满电量最大出行距离300公里/充电桩数量60%...】在我们的理想预测下市场表现最好,市场占有率达到最高。

icon案例4:找到汽车各功能与用户满意度之间的关系icon
icon案例4:找到汽车各功能与用户满意度之间的关系icon
icon案例5:用户各环节满意度情况icon
icon案例6:用户各环节旅程满意度icon
icon案例7:用户定制化页面展示icon
icon案例8:不同情景下用户购买的意愿icon
icon问卷星行业解决方案icon
问卷调查
多样化图表.多种发送方式.帮助企业全面开展客户调研。
报名表单
信息收集、在线签到.团建组织、人员统计易用工具。
接龙问卷
预设名单.进度跟踪.提升企业内部信息收集效率。
在线考试
题库出题、随机出题、自动排名、批量阅卷.帮助企业构建行业题库.提升整体员工素质。
在线投票
投票次数设置、实时展示结果、多种素材上传.帮助团队民主决策。
客户体验管理
NPS调查.客户满意度调查,低分及时预警.提升体验.降低流失率。
360度评估
多级评估关系、多级权重、4种评估报告.帮助HR辨人、识人,构建企业人才梯队。
在线测评
测评数据全面分析.测评结果自动输出,让员工更了解自己。
市场调研管理
产品概念测试、产品对比测试.充分了解市场喜好.分析影响付费关键因素。
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混合云部署由客户采购阿里云(采购SQL SERVER 2008 R2数据库)我方将数据层部署到客户处,其他服务由问卷星提供,含应用层,安全服务等。采用内网将应用层和数据层连接起来,杜绝外网传输过程中被攻击的可能。同时还能享受问卷星提供的各项安全服务;通过混合云部署方案,既能满足用户对数据安全、可控性要求,相比于传统的本地部署也更加灵活、成本更低。

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