上篇文章《如何利用客户之声（VOC）优化产品生命周期？(上篇）》中，我们分别对产品生命周期中的【概念与需求探索期】【设计与研发期】两大板块进行阐述，本文为该篇续文，分别讲述【测试与发布期】【成长与迭代期】【成熟与优化/转型期】三大板块。

03  测试与发布期

产品经过设计和核心功能开发后，进入全面的测试和最终发布的阶段。此时，VOC的作用在于进行上线前的最终验证、风险评估以及启动初期的用户支持和反馈收集。VOC在此阶段是“上线质量守门员”和“首批用户体验监测器”。它帮助团队在产品大规模发布前进行最后的“体检”，识别潜在的重大问题或用户接受度风险，并为产品发布后的初期运营和快速响应做准备。

数据收集方法
 

测试与发布期的VOC收集主要依赖于灰度发布、Beta测试以及建立快速反馈通道。

● 灰度发布用户反馈： 将产品或新版本首先向小部分真实用户发布（灰度发布）。通过应用内反馈模块、特定的反馈邮箱、用户群组或监测用户行为路径并结合其操作时的文本输入、错误提示等信息，收集用户的安装、使用、性能及Bug反馈。重点关注异常行为描述、错误日志关联文本以及用户对核心路径的评价。
 

● 公开Beta测试反馈平台： 设立专门的Beta测试反馈平台，提供Bug提交、功能建议和使用体验分享的入口。对提交的文本反馈进行实时监测和紧急程度分类（Severity Classification），优先处理影响范围广或严重的功能性问题。

● 客户支持渠道准备： 确保客户支持团队已熟悉新版本，并准备好处理用户提交的问题单（Ticket）。对测试期间的用户反馈进行预分析，形成常见问题（FAQ）和标准回复草稿。文本分析可用于预测用户可能遇到的问题类型。

● 媒体及KOL评价监测： 在产品发布前或发布初期，关注媒体评测、行业分析师报告和关键意见领袖（KOL）的评论。虽然不完全是直接用户声音，但他们的文本评价往往代表了行业对产品的初步看法和潜在用户关注点。进行倾向性分析和重点话题提取。

图片来源：数码博主邓凳Max

//分析价值
 

在测试与发布期有效融入VOC，能够确保产品以更稳健的状态上线。
 

识别并修复临界Bug

在小范围用户中暴露并解决潜在的严重功能问题或崩溃，避免大规模发布后影响用户体验甚至造成损失。例如： 灰度发布期间，1%的用户报告在特定手机型号上使用某功能时闪退，通过分析用户描述和日志，及时定位并修复了兼容性问题，避免了影响10%用户的风险。

评估用户接受度

在小范围内测试用户对新功能、新设计的接受程度，如收到大量负面反馈，可考虑调整发布策略或回滚。

例如：今年4月3日，话题#iOS18.4被指莫名复活已删除应用#引发关注。有苹果用户称，在更新至iOS18.4后，发现设备上突然出现了之前并未安装的第三方应用，这些应用大多是用户数月甚至数年前删除的，且早已被遗忘。4月1日凌晨，苹果向iPhone用户推送了iOS18.4更新（内部版本号：22E240），本次更新距离上次发布正式版间隔20天，这个就是提前测试避免大规模问题影响的一个案例。
 

图片来源：光明网
 

优化发布流程与资源

根据VOC反馈，预判发布后可能出现的问题类型和数量，提前调配客户支持和技术运维资源。

提炼首批用户痛点

快速了解首批活跃用户的核心需求和最不满意的地方，为发布后的首轮迭代提供明确方向。

04  成长与迭代期

产品正式发布后，进入快速增长和持续迭代的阶段。此时，VOC成为产品改进和功能优化的主要驱动力，帮助产品保持竞争力并扩大用户群体。VOC在此阶段是“产品优化引擎”和“增长助推器”。它提供源源不断的真实反馈，帮助团队理解用户如何实际使用产品、哪些功能受欢迎、哪些需要改进或新增，从而指导产品的持续迭代和用户体验的提升。

数据收集方法
 

成长与迭代期的VOC来源广泛且持续产生，需要建立自动化的收集、分析和管理系统。
 

● 应用商店评论与评价分析： 定期（如每日或每周）抓取和分析应用商店（App Store, Google Play等）的用户评论。利用自动化文本分析进行多话题识别（如“性能问题”、“界面设计”、“支付流程”）、情感趋势监测（如整体评分变化、负面评论激增的类别）。例如，监测到某版本发布后“启动慢”的评论数量显著增加，提示需要优化启动性能。

● 用户反馈平台/社区管理： 运营官方反馈社区或使用体验家进行反馈收集。对用户提交的功能建议、Bug报告进行文本多话题识别和投票统计，识别高优先级的功能需求。与用户在社区中互动，解释产品决策，收集进一步细节。
 

● 客户支持工单分析： 分析客户支持系统中的用户工单。对问题描述文本进行分类（如“操作困难”、“账号问题”、“Bug报告”、“咨询”）和原因分析，识别产品或流程中的普遍性问题。文本分析可帮助自动化工单分类和趋势发现。

● 社交媒体与网络舆情监测： 监测微博、知乎、B站、抖音等社交媒体上关于产品的讨论。利用文本分析进行品牌提及追踪、用户观点摘要和风险预警。例如，发现大量用户在社交媒体上抱怨某个新功能的学习曲线太陡峭，可以考虑提供更详细的教程或优化新手引导。

● 用户行为路径结合VOC： 将用户在产品中的行为数据（如点击流、使用时长、转化率）与用户在特定环节留下的文本反馈（如错误页面的反馈按钮、退出时的问卷）结合分析，理解用户在何处遇到问题以及他们对此的感受。

//分析价值

在成长与迭代期有效融入VOC，是实现产品健康增长和持续优化的基石。

驱动产品迭代方向

基于用户最迫切的需求和最集中的痛点来规划新版本的功能和改进点。例如： 应用商店评论中，“希望增加导出数据到Excel功能”的呼声最高，将其列入下个版本的优先开发列表，上线后该功能的使用率和用户满意度显著提升。
 

提升用户满意度和留存率

及时解决用户反馈的问题，优化用户体验，减少用户流失。通过处理负面评论并告知用户改进进度，可以有效挽回部分即将流失的用户。例如： 持续监测并回复App Store评论，将平均评分从4.0提升到4.5，用户月留存率提升3%。

发现新的增长点

从用户的功能建议或跨场景使用中发现潜在的新功能或新的应用场景，拓展产品的使用范围。
 

优化运营和营销策略

理解用户对特定营销活动或运营内容的反馈，调整策略以获得更好效果。从用户评论中提取产品卖点或用户喜欢的功能，用于营销文案撰写。

05 成熟与优化/转型期

产品进入成熟期，增长趋缓，市场格局相对稳定。此时，VOC的角色转变为维持用户忠诚度、挖掘细分市场需求以及探索未来转型方向。VOC在此阶段是“用户维系支撑者”、“差异化洞察者”和“未来方向探索者”。它帮助团队深入理解核心用户群体的深层需求，发现现有产品的不足以维持竞争力，并从用户反馈中捕捉市场变化的信号和潜在的新机会。

数据收集方法
 

成熟期的VOC分析需要更深入、更具前瞻性，关注细微的需求差异和长期的趋势。

● 高级用户访谈与社群分析： 针对核心用户或高价值用户进行更深入的访谈，了解他们对产品长期使用的感受、对行业未来发展的看法以及对更高阶功能的需求。分析活跃用户社区中的深度讨论，识别他们对产品未来演进的期望。

● 流失用户反馈分析： 对取消订阅或停止使用产品的用户进行调研（问卷、访谈），收集他们选择离开的原因。分析这些用户的反馈文本，识别导致用户流失的共性问题或缺乏的关键功能。文本分析可用于从大量流失原因描述中提炼核心痛点。

● 跨领域趋势与反馈关联： 监测相关行业或跨界产品的用户反馈，寻找可能对本产品产生影响的趋势或用户习惯变化。例如，分析AI助手类产品的用户反馈，可能提示将AI能力集成到现有产品中的机会。

● 用户净推荐值（NPS）文本分析： 收集NPS调研中的开放性文本回答（如“您给出这个分数的原因是什么？”）。对这些评论进行驱动因素分析，理解哪些具体的产品特性或服务体验是用户推荐或不推荐的关键原因。
 

● 服务与支持体验分析： 深入分析用户与客服、技术支持团队互动过程中的文本记录（如聊天记录、邮件往来）。识别服务流程中的痛点、客服未能有效解决的问题类型，以及用户对服务质量的评价，从而优化整体客户体验。

//分析价值

在成熟与优化/转型期有效融入VOC，能够帮助产品突破增长瓶颈，延长生命周期。

提升核心用户满意度和忠诚度

关注并解决核心用户的痛点和高级需求，增强用户粘性，通过口碑传播维系用户群体。

挖掘细分市场机会

从特定用户群体的反馈中发现共性需求，为开发针对性的功能或推出衍生产品提供依据。

识别产品转型或功能重塑方向

从流失用户反馈和市场趋势VOC中捕捉现有产品无法满足的新需求或市场空白，为产品的重大升级或战略转型提供数据支持。例如： 通过分析流失用户反馈，发现大量用户转向了提供“端到端解决方案”的竞品，提示现有产品可能需要从单一工具向平台或生态方向转型。

优化客户服务和运营

提高整体服务质量，降低服务成本，通过卓越的客户体验构建竞争壁垒。例如： 分析服务工单文本，发现80%的问题集中在某个不清晰的功能设置上，通过优化该功能界面和增加帮助文档，显著减少了相关工单量，提升了客服效率和用户满意度。

总结

总而言之，将VOC作为一项贯穿产品生命周期的核心能力，并结合现代文本分析技术进行深度挖掘和应用，是构建用户中心化产品、实现持续创新和健康增长的关键。每个阶段的VOC融入都有其特定的目标和方法，共同构成一个动态反馈系统，指导产品从无到有、从小到大、从成长走向成熟，并为未来的演进提供强大支撑。

参考文献：

● User Story Splitting - Vertical Slice vs Horizontal Slice

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