如何观察和分析客户的反馈

以前公司收到的从他们的客户多为今天的反馈。以移动应用程序：我们能从应用程序商店采集数据，在应用行为分析系统，并–至少–手工评论从App Store用户评级和评论。隐藏在这个海洋的数据有许多贵重的宝石信息。

每天都有数以百万计的用户分享他们的思考在App Store的评论。他们表达他们的愤怒或兴奋，经常的应用改进的希望。许多设计和开发团队使用此信息来定位和修复错误，有的甚至回应和参与他们的用户。然而，应用程序的评论很少在一个结构化的方式分析。因此，他们没有在一个地方用户体验的产品设计周期，他们不被认为是用户研究的一部分。

在这篇文章中，我分享了一个简单而有效的从App Store成千上万得到可操作的反馈方法综述。首先，我将步行通过一个案例研究：一个综述我公司，flexponsive，没有一家航空公司的应用。然后我会深入挖掘，并提供易于遵循的设计师和产品所有者对自己的应用程序的步骤。

KLM航空公司的应用案例研究
flexponsive对航空公司电子商务的强烈关注，我们看到许多航空公司严厉的批评他们的移动应用程序和移动网站的质量。最近，应用质量开始好转。当我们看到荷兰国旗载体荷航推出一个新的、雄心勃勃，但最终成功的应用程序的升级，我们决定调查。航空公司，我们注意到，作为一个行业领导者的用户满意度排名表的底部移动，实际上！虽然在这个案例中我们分析了评论作为一个项目，我们使用这个过程对客户的同时，发现这既有见地的和富有成效的。
荷航，前航空公司APP质量，升级他们的应用程序与可怕的结果。
发现荷航的应用程序发生了什么，我们分析了所有的App Store评论用英语写在去年。我们确定了八个最重要的应用程序的功能和分析用户情绪对每个特征，根据文献综述，总结用户人气和用户评论的频率在两个地块，比较旧的应用程序和新的。
一个图表显示的关键缺陷，关键的优势，其他的缺陷，和老荷航其他APP的优势。
在图中，一位代表进一步正确积极的评价，如“很、非常好的选项来扫描你的护照！！！！”高的一个特点是在频率轴上，更经常被提及在评论。
看着图，很明显，荷航的旧的应用程序有一个非常强大的设计。用户积极借鉴一下或导航45%。几个关键特征的预订，入住和航班信息也提到积极。应用程序的大的问题是性能，有超过30%的用户抱怨应用程序的速度和稳定性。从应用程序的评论来看，似乎表现了更新的重点。
一个图表显示的长处和缺陷修正的航空APP。
不幸的是，根据该应用程序的评论升级后的图，几乎所有的功能，恶化。升级后，没有一个单一的特征被列为强度。虽然性能不再是大的问题，我们不知道的速度和稳定性的提高，或其他功能只是变得更糟。有了这个设计师反馈，由数百个用户给定的，在设计的升级，他们可能不是保持积极的特点，而是侧重于提高性能。
分析数据
这种分析可以应用到任何其他应用程序。这里有四个简单的步骤进行类似的分析。

1。下载评论
第一步是下载了明显。应用程序所有者可以访问他们的应用程序的评论通过他们的供应商帐户。这是一个伟大的、容易获得的信息来源，不可过度使用。评论可以下载从iTunes商店和谷歌Play官方API RSS。下载软件评测样本代码和更多的细节可以发现在rpubs博客。
团队也可以进行反馈和竞争对手的应用反馈程序。但是，要记住，评论的很大一部分是由那些最新升级的用户感到失望，书写是很重要的。而这正是我们要以提高自己的应用程序，这使得比较困难。一个成功的升级并不总是意味着它变得比竞争对手的应用程序更糟糕的负面情绪波动，即使长时间的用户评级建议等。

2。识别的关键特征
一旦评论下载列表5-8的功能，我们已经确定的应用要求。一些人将涵盖行业或应用程序特定的功能（“我要检查我的航班”）及其他应集中在一般的可用性（“应用程序应该很快，”应用程序不应该崩溃。”）是具体的支付。每个类别的识别特征，我推荐看在分析。这将使未来的评估更容易，也使我们从评论中提取更多的信息。
当初步名单已经准备好了，它的时间来读第一100的评论，让用户真正评论出现在列表的功能。然后修改列表，添加新的功能和更新功能的名字来匹配用户的语言。
在航空公司的应用程序的情况下我们确定了以下特点：
•个性化
•个人资料
•保存偏好餐或座位
•预定管理
•航班选择
•支付
•额外的服务/特殊要求
•飞行中的变化
•座椅座椅/改变选择
•登记入住
•QR码
•登机牌存储
•航班信息和飞行跟踪
•最初我们有这个功能在“账户管理”，但用户评论数具体航班信息就站出来作为一个单独的特征
•账户管理
•飞行常客计划
•英里的地位
•网站的兼容性
•预订记录
•兼容性
•日历
•存折
•苹果手表，等。
•性能
•速度
•稳定性
•设计
•导航
•图形
曾经是个完整的清单，组装一组研究人员开始评估综述。理想情况下，研究人员应该熟悉的应用程序，但不参与开发过程，从而无偏。
这是一个大的过程，需要很多的工时，这总是让我们问：能的过程是自动的吗？有越来越多的服务（包括提供自动化的回顾分析掌声和AppAnnie）。使用的算法只对通用应用程序等功能的稳定性或导航的情绪。能够识别应用程序的特定功能的算法尚未商用，目前，不要超过50%根据专家评估。所以目前我们保持我们的手指交叉，未来的计算机科学家，并进行回顾性分析手动。

3。创建电子表格
下一步是把每个审查，并将其转化为数字等级。有很多方法去做，但我建议创建的电子表格记录。研究者应该给予积极的评分+ 1在特征的每一个积极的评论，1对于每一个消极的，和0的中性提到。如果功能没有提到，现场应该是空的。用电子表格准备的结果可以很容易地聚合显示应用程序版本之间的跨越时间的情绪变化。
例如，考虑下面的评论在荷兰的App iTunes商店发现。
荷兰应用评论从iTunes商店。
第一个审稿人是快乐的最新变化，然而她的评论不是很具体。她提到“一座改变后的正确的信息。“我们不能确定她是否是正确的航班信息或正确的个人资料。因此我们奖+ 1只“预订管理”的范畴，包括座椅的变化参考。同样，我们注意到1的个性化，预订、入住，和设计，根据文献综述的标题为“不工作！
它并不总是容易找到记录用户情感的权利范畴。为了获得高的精度水平，我们至少有两个分析师评估每集的评论。平均分数可以更好的精度。

4。可视化分析
一旦数据在电子表格中，我们可以总结出结果，并计算和量化关键统计。为了使信息更容易解析，有助于在图目前。图代表一眼需要改进的功能，并在应用程序符合或超过预期。如果分析扩展到竞争对手的应用程序，图形也可以识别特征驱动的用户满意度。这可以作为未来升级的灵感来源。
我建议用一个二维矩阵，在X轴上的“情”的得分，与“频率”的项目是在Y的访问中提到。
为了使分析更具操作性，将平面分为四个象限，每个对准一个具体的行动。作为一个说明，创建一个图像我们的团队设计了可以找到的代码在rpubs博客。
•主要优势：这些功能的用户的喜爱，并经常提到的正。我们应该对这些特点，维护和促进他们的骄傲，只要他们满足业务目标！
•其他优势：这些特点，收到了积极的情绪，但频率低。这是值得考虑的应用程序的分析和了解经常使用该功能。如果它没有得到充分利用，这是一个机会，以促进一个伟大的功能。

•其他缺陷：这些项目收到负面情绪，但只有极少数的。把这些评论与一粒盐，当用户获得他们期望的特征，他们经常打电话给了一个随机的特征，表明它可以进一步提高。
•主要缺陷：这些都是问题。如果一个特征属于“重大缺陷”，这意味着几乎每个人都写了一篇评论抱怨。改进应尽快实施

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