体验管理中,数据角色与数据博弈的演进(上)

数字化给企业带来的最大的变化之一就是企业手里的数据越来越多,它们可能都有用,但是因为分散亟需融合管理。

从行业层面看,散落在各处的多源数据可能存在着5个问题:


从品牌层面看,未来商业成功的关键之一源自企业相关数据利用程度,依托完整的架构系统及数据模型对多源数据进行整合分析、利用,高效提升企业的资源利用率。项目围绕体验数据、运营数据以及舆情数据进行数据挖掘分析,获取企业后续业务经营和客户体验提升的策略和行动。

从运营层面看,内外部双视角洞察,客户驱动+业务运营诊断,共同作用使日常体验管理更加全面。

今天我们就一起来聊一聊体验管理中的数据:

数据角色的变化

数据在体验管理中的角色是帮助组织更好地了解客户,但同时,数据本身和体验管理对数据的需求也在不断改变,体验管理数据化的态势由此而来。

首先,数据本身在延展,交易数据在向交易前后延展,触点数据在向旅程两端延展,节点数据在向上下游延展。

其次,体验管理对数据体量的需求在改变,大数据对传统调研的影响和辅助并存。对于企业而言,数据量级只要能解决体验问题即可,并不追求不必要的大数据和大样本调研。

此外,体验管理对数据指标也更加挑剔,除数据本身的敏感性、有效性、准确性外,还需要数据的关联性、代表性、可落地性,体验管理数据指标池的门槛也随之越来越高。

最后,数据融合愈发重要,体验数据(X-Data)与运营数据(O-Data)的融合已被提及多年,现阶段的核心重点在于厘清哪些“X”与哪些“O”融合对体验管理更加有效。更重要的是,O-Data部分通常发展历史、成熟度均高于X-Data,因此,X-Data应主动向O-Data对齐并不断细化O-Data。

我们认为,这是当前比较有效的数据融合方式。

(1)数据本身的演进

▶数据的多元化:

在以体验为中心的管理运营中,数据本身的作用并没有发生变化–依然是帮助企业更好地了解客户。但随着科技发展,企业了解客户的维度和渠道更加丰富,与客户相关的数据信息也愈发多元,客户体验数据的来源早已不再局限于调研体系和客服系统中。

大数据环境下,客户不经意间的行为都会留下数据痕迹,成为了解客户的重要线索。未来,要构建完善的客户体验管理体系,契机在于如何将千丝万缕的线索串联起来,据此真实还原客户心理、合理预测客户需求,形成以数据为基础的客户运营体系,同时还要与体验管理的关键节点相关联,最终实现体验数据的价值。


▶数据的延展性:

客户数据的持续发展和扩张给体验管理更多数据可能性,体验数据正在沿着客户旅程向两端不断延伸,并在延伸过程中持续优胜劣汰。虽然数据本身并无优劣之分,但数据对体验管理来说却有好坏之别,也正是这种差别,使数据在延伸过程中完成自我更新和迭代,比如体验改善需要更有抓手的数据、客户运营需要更有客户视角的数据、品牌营销需要更有结果导向的数据。这正如大浪淘沙,几番甄别,使体验数据变得更加充实。

当前,体验数据具备很强的关联性和融合性,也就是说,体验数据不再局限于指标本身,而是涵盖了其背后一整套体验管理机制和运营逻辑。

(2)体验管理对数据要求的变化

▶客户核心行为数据:

客户核心行为是区分场景的。

在体验管理场景化的今天,不同场景的客户需求、体验触达、客户感知有所不同,这也是差异化体验、定制化服务等体验相关字眼不断被提及的原因。但是,体验管理需要在纷繁复杂的场景化趋势中找到客户的核心行为,这些行为要能与客户需求、客户感知相关联,决定了企业在场景中对客户体验的触达方式和渠道。


(露营场景,图片来自unsplash)

▶X-Data与O-Data的融合:

体验数据要赋能企业的决策和战术,需要兼顾客户感知和企业运营的特点,这也是X-Data与O-Data结合使用的重要原因之一。当前,行业对X-Data和O-Data的梳理已经相当成熟,两类数据所构成的指标池不断完善。对于任何企业来说,虽然可以从中挖掘信息但也带来巨大的数据搭建成本等压力。

因此,体验数据影响企业策略的关键并不在于两类指标的大小,而在于两类指标池的融合方式。同时,这其中也蕴含了企业的经营逻辑选择,即运营导向还是体验导向,导向不同则指标池融合时的主导指标和协同指标也有所不同。

▶数据的整理和使用:

体验管理对于数据的应用可以说层出不穷,从数据清洗、整合、建模到数据分析、检验和展示,多样化的方法论、统计模型、咨询模型、用研模型不断涌现,这当然能使数据得到更好的整理和应用,但也容易让企业开展体验管理时忽略数据最原始也是最有效的作用–量化评判。


事实上,体验管理初始目标之一就是评判体验的好坏,因此企业才引入量化指标。企业希望利用指标数字的大小和不同维度间的比较,来帮助企业判定当前体验水平的高低以及在行业内的位置,而这些可能需要的只是一把尺子或一个闯值,但这既是体验管理的本源,也是数据的本质。

(3)新数据和新融合

▶新数据:

新数据不仅指新的指标、新的数据,而且还对应新的目标。鉴于未来的不确定性,体验管理更倾向于聚焦那些确定的部分,比如企业的体验管理目标。对应于目标,企业可以给体验管理数据的获取渠道、扩展方向、研究方法明确边界和路径,如此获取的新数据将更有效地支持企业的经营目标和营销需求。

▶新融合:

以需求为导向构建客户体验管理体系,不仅需要企业理解客户的生活场景,更要理解企业自身是如何在客户的生活场景中传递体验的。也就是说,企业需要建立品牌体验原景与客户生活场景的“两景融合”,此为新融合。融合的关键点,在于确定两者之间产生Gap的具体时刻 (MOG,Moment of Gap),不同于关键体验时刻 (MOT,Moment of Truth)的应用,MOG将进一步拉近客户与品牌的距离,帮助企业利用当前的技术手段,构建客户场景需求数据与品牌体验传递数据的实时关联,最终实现新融合。

更多内容请阅读:体验管理中,数据角色与数据博弈的演进(下)

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