OTTO 利用 Verint Voice of the Customer 构建敏捷的、以客户为中心的电子商务平台

Verint Voice of the Customer (VOC) 解决方案使 OTTO 能够超越传统的 Survey Management。

结果

定期提供富有洞察力的客户满意度监控和报告。
使用调查进行迭代原型开发。
通过问卷调查配合A/B测试，对新的网店和应用功能进行额外的定性分析。

关于OTTO

德国在线零售领域的客户竞争激烈且难以预测。德国最大的电商零售商之一OTTO与Verint合作，借助Verint的在线和应用内Survey Management解决方案，满足客户不断变化的需求。现在，OTTO不仅进行调查，还根据客户反馈制定以客户为中心的战略。

Verint Voice of the Customer (VOC) solutions enable OTTO to go beyond traditional Survey Management. Through dynamic customer segmentation, OTTO guarantees a higher rate of response/completion to a higher standard. This enables deeper analysis and actionable data-driven decisions to be made in real time.

机遇

了解并采纳客户反馈

OTTO是德国最大的电商零售商之一，销售额达70亿欧元，拥有1250万活跃客户和6200多家合作伙伴。

该公司成立于1949年，最初是一家只有三名员工的邮购公司，此后不断发展壮大，始终着眼未来。此前的创新包括成为德国首批拥有大型产品网站的邮购公司之一。如今，其电子商务平台和应用程序推动了公司的增长。OTTO目前的产品范围包括超过1800万种产品，其中约35%每秒被订购。

“我们希望保持在在线零售领域的领先地位。因此，我们专注于识别和满足客户需求。仅仅分析客户旅程是不够的。这就是为什么我们制定了一项策略，针对特定目标群体进行细致入微、事件驱动的调查，”OTTO高级用户体验经理Christina Terenkoff解释道。

客户心声驱动决策

借助 Verint VOC 解决方案，OTTO 希望支持电商平台的进一步发展，以便不仅基于跟踪数据，还能基于用户反馈做出决策。目标是：

从客户角度评估网站或应用程序的新功能，例如库存信息。
为功能开发决策提供数据和分析。
Determine weaknesses and pain points in customer journeys and classify the priority with which they need to be remedied (for example, reasons for order cancellations).
确保网站和应用程序的长期客户满意度。

Voice of the Customer 一个仪表盘，用于展示体验质量指标、客户反馈洞察以及基于人工智能的分析，该分析可识别客户互动中的趋势、风险和机遇，从而推动客户体验的持续改进。

解决方案

借助 Verint Voice of the Customer 解决方案，倾听、分析并采取行动

OTTO是全球首家使用Verint Digital Journey Studio（前身为Verint Unified WebSDK）的Verint客户。OTTO与Verint合作，根据自身的安全要求以及网站和应用程序的用户体验设计，调整了Verint解决方案。通过这种方式，调查问卷可以无缝集成到网站或应用程序的使用中，而无需访问外部链接。OTTO还：

实时提供洞察：OTTO与Verint合作，为事件驱动型调查开发了自适应触发器。这使得调查能够以高度目标化的方式进行（例如，根据停留时长结合特定页面浏览、参与定义的A/B测试、滚动深度、受挫事件、检测到的分数或与页面元素的交互）。通过这种方式，OTTO可以高效地只针对属于调查目标群体的客户。
促进内部协作：OTTO汇集了公司内直接使用调查工具的庞大团队。他们富有创造性且多元化，根据自身兴趣、研究问题和要求灵活运用工具的各项功能。平均每周有2-3个新调查上线。

Voice of the Customer Behavioral Analytics dashboard

“Verint 正在帮助 OTTO 在其电子商务平台中倾听客户声音并与客户互动。这使得该公司能够及早发现预警信号，防止销售损失，并提高客户转化率。”
Christina Terenkoff
高级用户体验经理，OTTO

优势：有效提高转化率并增强用户参与度

这些调查能迅速揭示出可通过网络和应用程序开发团队纠正的错误流程和功能。例如，这包括导致非特定结果的搜索查询。通过关注带有负面评价的已完成调查，可以快速识别、量化并优先处理根本原因。

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