许多先进中国企业将精准捕捉客户潜在需求、提升客户体验作为战略重点。为此，企业通过多种方式分析用户情感以提高转化率（CVR）。用户情感对客户体验影响深远，是优化客户旅程的关键环节。
积极情感驱动商品复购
重视用户情感不仅能提升忠诚度与销售额，还能改善企业形象。购物必然伴随情感产生。例如，网购时期望值升高但收货出现问题，易引发不满并导致投诉。
据在线社区“CustomerThink”文章《如何衡量客户体验中的顾客情感》显示：对企业或商品持有积极情感的用户中，74%倾向主动推荐品牌，63%会重复购买；而持有消极情感的用户中，仅8%推荐品牌，13%复购。
因此，企业需确保用户积极情感占比超过消极情感，以提供良好体验。
文本挖掘实现情感可视化
企业正尝试多种方法准确理解用户情感。实体店可通过观察行为、听取意见获取反馈；电商则依赖平台工具。
天猫、京东等平台的“DSR评分制度”（卖家详细评分）在把握用户情感方面作用显著。该制度涵盖“商品描述准确性”、“沟通”及“发货速度”三个维度，帮助企业据此判断用户情感。
此外，分析客服互动记录也能精准把握顾客情绪。例如，天猫某店铺为提升CVR，利用文本挖掘技术分析客服聊天记录，并结合“TGI指数”（Target Group Index）分析高频评论，从而掌握用户偏好及流失原因，针对性改进服务并提升了转化率。
TGI指数以100为基准，高于100表示目标受众兴趣浓厚，低于100则表示兴趣较低。虽非商城内置功能，却是常用的目标市场分析工具。
引入文本挖掘工具后，质量管理可获取更多样本，实现高效客观分析。情感的可视化与深度分析，使客户体验改善更为有效。
同时，借助爬取工具从多渠道收集反馈，并利用AI解析海量文本数据，可自动生成回复并反馈给用户。
优化客户旅程的具体举措
掌握用户情绪后，需判断其所处客户旅程阶段，以提供高质量体验。例如，面对愤怒用户应探究根本原因并改进，通过建立良好关系提升品牌价值。
改善客户旅程常采用问卷调查并将购买过程可视化。问卷能帮助用户梳理“何时”、“何种情绪”、“采取何种行动”的整体体验，并针对搜索难易度、网站设计、客服应对等多阶段问题进行分析。
引入聊天机器人提效增转
Transcosmos China运营的Tmall店铺引入了“店小蜜”聊天机器人，提供7×24小时在线服务，实时响应咨询。
人工客服则侧重理解用户情绪，精准定位不满发生节点并迅速采取措施，以提升体验。
上图展示了某家电品牌旗舰店“店小蜜”推荐商品的对话场景。除自动答疑外，机器人还能提供商品推荐及热门产品介绍等信息支持。
用户在提问前即可获取相关信息，大幅提升了客服效率与店铺转化率。点击“最佳推荐”即可查看各类商品信息，帮助用户快速找到心仪商品，享受购物乐趣。
综上，企业通过多种方式实时掌握顾客行为、体验及情绪变化，并基于反馈持续优化改进。