电子商务产业发展至今，消费者与平台之间的信息趋向透明化，各大电商平台所提供的产品和服务也逐渐同质化，客户转换电商平台的成本越来越低，平台间对于客户流量的竞争则愈益激烈。消费水平的日益提高，也使得客户越来越注重在购物和消费过程中得到的服务体验。
将客户体验发展成为电商平台的核心竞争力，是争夺和留存客户的重要抓手；而客户体验反馈信息则是客户体验提升的重要驱动力，它反映了电商平台客户体验管理的有效性，能够帮助平台及时调整提升客户体验的策略，以达到客户体验管理的最优化。
为制定有效营销策略，电商平台重视对客户体验数据的搜集和分析，但目前常用的客户评价数据（可理解为显式反馈数据）在提升客户体验方面的价值存在明显局限，还有赖于对另一类关键数据信息（可称之为隐式反馈数据）的充分利用。本文将具体阐述隐式反馈数据对于客户体验提升的商业价值和实践策略。
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显式反馈数据的局限性
客户体验是客户在消费购物过程中产生的主观感受，难以进行量化，但电商平台可以通过收集和分析客户行为数据，从中提取其体验反馈信息。相比于传统零售业，电商平台能够获取和储存大量的客户交互数据，这些数据都从不同角度体现了客户的体验反馈信息。其中，显式反馈数据是现今电商平台广泛使用的一类数据。
显式反馈数据主要是客户对物品价值、店铺经营和物流配送等方面服务的评分评价，包含的信息比较明确，可以直观反映客户对电商平台和店铺所提供服务的喜好程度。
但显式反馈数据对客户体验的反映可能存在偏差：显式反馈数据的收集依赖于客户的主动提交，但随着互联网的全面普及和应用，数据安全问题受到了网民的广泛关注，出于保护隐私等考虑，很多消费者不愿意将自身的真实感受提供给电商平台，导致体验反馈数据过于稀疏，难以充分反映客户的体验感受；同时，每位客户的打分标准不同，再加上其他外在因素（例如时间、地点和环境等）的干扰，难以采用统一的衡量方法来加以准确测算。总体上，受诸多因素影响，显式反馈数据对于客户体验的反映效度还是非常有限的。
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隐式反馈数据的特征
与显式反馈数据不同，隐式反馈数据由服务器主动存储，记录了用户在电商网站的一系列操作，包括点击、浏览、收藏、加入购物车、购买等行为数据。云服务技术的发展和计算机储存数据能力的提升，充分激发了电商平台大规模存储和实时分析此类隐式反馈数据的兴趣。相比于显式反馈数据，隐式反馈数据具有真实性、及时性和稠密性等特征，更能准确反映客户的体验感受。
真实性
隐式反馈数据在客户
操作终端时就以后台日志的形式被储存下来，在收集过程中不干扰客户的正常操作，不会影响客户的购物体验，也不需要消耗客户的额外精力，有效消除了在显式反馈数据收集过程中客户可能产生的顾虑甚至厌烦心理。相对而言，隐式反馈数据更加客观，更加真实。
及时性
客户的喜好并不是一成不变的，只有及时洞察客户的兴趣转移，才能有针对性地做出快速响应以维持客户粘性。隐式反馈数据由客户与企业的交互实时产生，即刻储存在日志里，可以为平台及时调整服务策略、改善客户体验提供预警信息和应对指导。
稠密性
只要客户进入电商网站，就会留下操作信息，这些信息汇聚成为本文所谓的隐式反馈数据，其数据量很大，特征矩阵更为稠密、稳定，因而解决了客户（显性反馈）数据稀疏的问题。同时，随着计算机处理大数据能力的提高，利用机器学习和深度学习，隐式反馈数据能够更好地刻画客户特征和喜好，帮助电商平台从多方面提升客户体验。
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基于隐式反馈数据提升客户体验的若干策略
隐式反馈数据的上述特征和优势，为电商平台实时洞察客户体验需求、分析客户体验主题、提升客户体验效果提供了可行思路。
1. 个性化推荐更懂客户
面对电商平台上丰富的商品信息，消费者想要找到自己感兴趣的商品（特别是在没有明确目标的情况下）是一件耗时费力的事情，而个性化推荐系统可以较好地解决此问题。通过分析客户的个性化偏好，为其筛选出感兴趣的内容，不仅可以降低选择过多给客户带来的负面体验，还有助于打造个性化的认知体验。由于个性化推荐系统的准确性主要由客户特征数据和推荐算法决定，选择包含客户真实喜好的特征数据就成为构建推荐系统的先决条件。
隐式反馈数据的优势特征有助于个性化推荐系统的准确性，主要表现在以下方面：
其一，隐式反馈数据的真实性在一定程度上反映了客户真实的兴趣和需求，利用合理的推荐算法可以将其转化为计算机能够识别的embedding编码，保障了推荐系统输入层信息的准确度。
其二，隐式反馈数据的海量稠密性为推荐系统提供了充足的客户个性化信息，解决了个性化推荐系统冷启动的问题。对于尚未产生购买行为的潜在客户，推荐系统也能较好地预判其消费倾向，在客户初始接触平台时就为其留下良好印象，最终增加客户粘性。
其三，对个性化推荐系统来说，实时响应是十分重要的能力，而隐式反馈数据恰好可以帮助平台实时捕捉客户喜好的动态变化，并为其推荐相应的商品，从而降低客户购物的选择成本，防止客户流向其他平台。
2. 数字营销寻找新触点
面对客户日益个性化的体验需求，数字营销可以通过分析客户行为数据，划分客户群体，构建客户画像，据此提供个性化的营销服务。数字营销能够帮助电商平台创造多样化的客户体验模式，切中客户的触点，进而提高客户体验。
区别于传统零售行业，电商平台拥有的客户属性数据和客户历史行为数据为数字营销奠定了良好的基础。
就隐式反馈数据而言，一方面能够充分捕捉客户需求和偏好，为数字营销提供数据支持，帮助电商平台精准区分客户类型，并制定满足客户个性化需求的营销策略（包括广告发放形式、优惠券额度等）。
另一方面，隐式反馈数据的及时性也确保电商平台能够及时观察到客户类型的转变，并相应调整客户的营销方案，推动超级客户的产生。对于即将流失的客户，隐式反馈数据也能给出预警信号，促使电商平台及时分析客户流失的原因，利用客户还未流失的黄金时间，采取相应的措施，挽留有价值的客户。
3. 新零售激发客户活力
线上电商的服务模式有着明显的短板，它无法提供真实的购物场景，无法满足消费者对于商品的可触性和可感性需求。同时，消费者在购物中越来越强调各自的个性化需求，追求更真实、高端的服务体验。
因此，依托于海量级的隐式反馈数据和人工智能，普通的线上电商逐渐向线上服务、线下体验以及现代物流深度融合的新零售商业模式转移。通过将线上的信息流和线下物流、服务等优势相结合，新零售商业模式可以满足客户多场景的消费需求，拓展更丰富的客户购物体验。
与线下零售业不同，电商平台拥有大量的客户数据（尤其是隐式反馈数据），为电商平台发展新零售提供了更扎实的数据支持。基于线上收集的隐式反馈数据，企业能够准确预测客户购买概率，及时补充货源，提前分配到各物流网点，打造最优化的配送网络，切实提升客户购物的便利体验。同时，线下店铺还可以通过分析线上客户数据，将产品、服务和场景相结合，打造有益的生活模式，提升客户高端消费体验。新零售商业模式赋予客户全方位深入了解产品和服务的机会，增进客户的参与感，进而帮助平台提高客户忠诚度和粘性。
4. 及时的体验反馈
在提供个性化推荐、营销方案等体验管理策略后，收集客户体验反馈数据又是十分重要的一个环节。它不仅能够验证既有的客户体验管理策略是否有效，也有助于电商平台加深对客户的了解，实时更新客户的喜好和需求，从而优化客户体验管理方案。在此方面，隐式反馈数据包含了客户的重复购买、分享等行为信息，直观展示了客户对于电商平台体验管理措施的响应结果，据此能够迅速捕捉客户的兴趣变化，为客户提供后续的更好体验。
综上所述，隐式反馈数据包含了大量可反映客户需求和喜好的实时信息，可以为电商平台构建个性化的客户服务方案提供数据支持，有助于相关企业实施多样化的客户体验管理方案和策略。
例如，在线上商城，客户可以借助个性化推荐系统提升购物体验；在电商促销中，客户易于找到满足自己个性化需求的精准优惠方案；在线下场域，客户也可到访电商平台的线下店铺，享受最便利的实体服务。不仅如此，隐式反馈数据还可以及时反馈客户的体验感受，实时监测客户偏好的变化，帮助平台推动个性化推荐系统的改进、数字营销方案的完善和新零售模式的革新，进而形成良性循环，在更高层次上实现客户价值。
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进一步的思考
需要注意的是，隐式反馈数据虽然具有在提升客户体验方面的巨大潜力，但同样也存在不可忽视的短板。
例如，隐式反馈数据储存的是有关于客户浏览和购物行为的客观信息，与客户主观的个体体验感知之间还有明显差距，其间难免包含大量的信息冗余和噪音；对于如何借助机器学习算法有效缩短信息差距，消除噪音干扰，目前的学界研究和商务实践尚未能给出明确的解决方案。
而电商平台对于隐式反馈数据的存储和利用，也触及客户日益敏感的个人隐私保护和数字产权问题，存在商业、法律和客户情感等方面的多重不确定性。为此，电商平台还需继续探索对于显式和隐式两类反馈数据的更合理有效利用，以充分发挥两类数据的信息特长，构建更稳健的客户体验管理模型。
