所有的产品都是基于用户使用的基础，用户的声音才能真实的反馈产品是否适合市场，他们发现的问题才能更好的促进产品的更新迭代，一切都是以用户为核心来做产品的运营工作。
“我的天猫帐号不能登录了，请帮我看看是什么原因？”
双11天猫帐号不能登录，是不是很捉急啊？天猫客服帮你解决问题，带你走上剁手之路！
这是用户最真实的声音，那这些用户反馈的问题，对我们自身的产品有着什么样的意义和价值呢？
一、 用户的声音
对于一个产品来说，用户首先会对这个产品进行一定的了解，当用户觉得比较适合自己的时候才会试着去体验产品的功能，经过了最初的一个体验之旅，一部分用户将会流失、留下来的用户开始使用产品。
在使用的过程中可能会遇到各种各样的问题，这时候用户会寻找产品专业的人员寻求帮助，用户体验产品各种服务形式，给用户一个良好的产品体验。当用户对产品形成了一定的依赖，用户将会对他周边的朋友进行传播，达到用户传播产品的效果。
2、 用户声音的来源
一款产品，用户对它的评价有很多渠道，他们会以用户的身份发表自己的看法、观点、吐槽：
产品服务平台：400热线、对外邮箱、在线QQ、官网、微信、APP
互联网声音：微博、论坛、新闻、博客、公众号
用户调研：抽样调查、NPS调查
3、 如何判断用户的声音有价值
观点清晰
影响较大，影响的严重程度、是否触及敏感话题
是否具有普遍性，共性问题
4、 如何判断用户的需求有价值
描述清晰
具有普遍性
用户的呼声比较高
反馈强烈程度
二、 分析用户的声音
1、问题抓取与挖掘
当我们采用数据抓取工具（比如：爬虫）获取用户在各个平台的原始声音，本文讨论用户热线声音（来源于400热线），接下来我们就需要对这些用户的声音进行处理，如果对结果要求不高的情况下可以采取抽样的方式对文本数据进行处理，如果对结果要求很高的话建议大数据挖掘的伙伴采用数据建模、对用户的声音进行精确的分析来获取用户最真实的反馈结果。
我们对这些用户反馈的问题进行文本处理、数据清洗前确认好需要分析的维度：
需要统计的产品问题类型
数据透视出各个类型的工单数量
统计各个类型升单的数量、升单率
一线、二线客服处理的时长
投诉的数量
在处理这些数据文本的时候，我们采用关键词提取的方式对文本数据进行匹配，比如：帐号、密码、活动、退款、充值、挂失等与产品类型相关的关键词进行统计，关键词的统计数量（可以选择云图呈现）代表用户对产品的关注点，将会影响运营人员对产品运营方案的调整、提升用户的体验。
问题挖掘的关注点：
竞品出现过的重点问题，时刻关注竞品的动态
产品新版本上市，需要做好定向分析、预警方案
用户重点关注的问题
2、问题分析
如何对问题分析，给出解决方案？
当我们统计好各个类型的问题后，需要对其进行详细的分析，在特定的场景下分析用户的状态、总结问题出现的数量、发展的趋势和规律，再对竞品产品的同类问题进行对比分析，取长补短优化自身的产品，给出详细的解决方案。
我们需要认真的查看用户反馈的问题，进行归类统计，比如：帐号问题、会员问题、产品bug、充值问题、退款问题、活动咨询等，再结合产品的实际情况针对每一类问题给出解决方案：产品层面的优化、运营人员能力的提升、形成专项项目跟进改善、产品功能的迭代。
举个例子：用户A：“我更换了手机，帐号秘密忘记了不能登录微信，请帮我处理一下”
按照上面的过程：
发生的场景：帐号秘密忘记，造成微信不能登录
出现的数量：统计这个问题在所有的用户声音中出现的数量及占比情况
发展的趋势：对比每个月这个问题数量的变化情况
竞品产品类比：同类社交产品由于帐号的原因给用户造成的不良体验
解决方案：给出该问题出现的解决方案
三、 用户声音的价值
从问题分析的结论总结用户的真实价值，给出解决方案，推动业务的发展、提升用户体验、优化产品性能，从而提升NPS，进而提升产品在市场的口碑。
每一类问题数量出来之后，我们需要对其做好数据图表分析：
环比上月的热线数量（总数量、各个类型数量）
同类问题变化趋势图
根据用户的声音总结出解决方案：
产品功能优化
提升一线客服人员处理问题的能力
常用知识FAQ的梳理
产品官网给出具体问题的详细解答步骤
我们通过用户的声音来挖掘用户真实的需求，进一步挖掘用户声音的价值，主要体现在以下几个方面：
解决产品问题
推动业务的发展
提升用户的体验
优化产品的性能
提升NPS
最终实现的是产品的口碑！所有的产品都是基于用户使用的基础，用户的声音才能真实的反馈产品是否适合市场，他们发现的问题才能更好的促进产品的更新迭代，一切都是以用户为核心来做产品的运营工作。
