倍市得体验管理课堂 | 如何以数据赋能客户体验管理？

为什么顾客一边抱怨“产品贵”，一边却又持续复购?顾客的体验反馈与实际的消费行为之间，究竟有怎样的联系?企业又该如何管理?带着这个问题，让我们共同探索数据赋能在客户体验管理中的价值。

每天一个经典案例，带你走近客户体验管理。各位好，我是倍市得的郭晓波，今天继续和您分享客户体验管理的话题。

随着“互联网+”时代的到来，数字化正在重塑商业模式，产品、制造、营销、服务的每个环节，都需要用数据来赋能决策、优化运营、发现商机。

那么，如何采用数字化的技术来赋能客户体验管理呢?这就引出了今天的话题——客户体验管理系统。老规矩，我们还是从「倍市得」的案例入手。这一次我们来看一个零售企业的客户案例：良品铺子(← 点击查看案例)。

2018年，倍市得为良品铺子开发了一套客户体验管理系统。通过这套数字化的体验管理系统，良品铺子在以下三个方面展开了顾客的体验管理工作，并取得了鼓舞人心的成效：

倍市得的客户体验管理系统帮助良品铺子在所有线上、线下的接触点实时收集顾客的体验和反馈，比如：

良品铺子通过系统问卷中心自主编辑多套问卷，针对不同场景、不同顾客群体投放针对性的问卷，从而深入洞察顾客的需求偏好和消费体验，进而指导产品、营销、服务及运营的进一步改进和提升。

此外，客户体验数据除了可以通过反馈问卷收集之外，顾客还会通过其他渠道来表达他们的体验，例如在论坛上留言或致电企业的400热线。

倍市得客户体验管理系统支持多数据源接入，对于非结构化的文本数据可以进行相应的聚类和分析;基于此，帮助良品铺子实时收集和掌握更完整的顾客体验情况。

▲ 倍市得消费体验洞察路径

倍市得客户体验管理系统除了洞察客户体验，更加强调改善行动的落地和闭环。

举个自下而上的例子：顾客在某门店消费后参与了售后回访调研，在问卷中给推荐意愿选项打了一个低分，这个分数会直接纳入该门店系统后台的体验数据中，并直接影响到该门店考核中的满意度分值。

同时，低分预警会立刻触发一条工单到公司的客服中心，客服部门必须在规定时间内及时处理，超时未处理将层层上报。由此推进顾客需求及时响应行动，从而降低影响、减少客户流失。

从自上而下的管理角度：系统报告可以按层级分别授权，单个门店的店长可实时地看到门店的数据报表，大区经理可以看到整个大区的情况，公司管理层可以看到全国的客户体验报表。

这不仅让企业能准确地掌握不同层级、不同门店的服务质量和经营情况，也可以对图表层层钻取，深入挖掘和分析现象背后的根本原因，从而采取正确的改善行动。

此外，在门店KPI的计算和考核方面，数字化系统既可以自动计算KPI，也可以根据客户体验管理的实际情况，动态、灵活地调整KPI的维度和权重，极大地提升了传统门店KPI计算和管理的效率。

倍市得的顾客体验管理系统具有开放性的接口，可以和客户的CRM系统进行对接和打通，从而将客户体验的主观反馈数据与客户消费的客观行为数据进行融合，能够给顾客洞察以及精细化营销提供更完整的数据基础。

比如：当你发现一个顾客一边在反馈“产品贵”，而又一边在消费行为上还在持续消费，这背后的原因是什么呢?从这个顾客身上获得的到底是“良性利润”、还是“不良利润”呢?门店对这类顾客的行动计划应该是什么呢……

这就是数据融合后，将会给我们带来的启示和价值。

从良品铺子的案例中，我们可以总结出，数字化客户体验管理系统应该包括以下几个主要功能模块：

体验数据采集：这个系统模块包括了问卷编辑、问卷中心、多数据源接口以及推送渠道和触点的设置等功能。
数据分析与报告：这个系统模块需要具备较强的数据处理、数据运算以及图形化展示和分析能力，且能为不同层级管理者进行分层授权。此外，因为体验管理分析的不断升级与细化，数据分析的维度和内容还可以动态灵活的组态。
预警响应与工单：这部分的系统模块包括预警和工单。针对客户投诉或低分反馈，能够在第一时间预警，同时为该预警信息并生成工单，跟踪该预警的全部处理过程。
文本分析：对于问卷中的开放题、400客服热线以及舆情文本数据，可以进行文本分析和观点提炼，将评论转化为情感倾向和情感分布，并从中提炼出关键信息。

最后，我还想强调的是，客户体验管理系统需要一个非常稳健的系统架构和大数据处理能力才能运行良好。

请记住，客户体验管理不是一个客户满意度调研项目，而是一个面向全体顾客的、持续不断的管理过程。源源不断的体验数据累积在一起，系统如何实时、稳定、安全地运行，是企业不得不认真考虑的问题。

在接下来的课程当中，我们会结合倍市得多年的客户体验管理经验，继续以案例故事的形式，将我们对客户体验管理的所知、所思、所行分享给大家。

您觉得您的企业在客户体验管理方面面临的最大挑战是什么?在应对挑战时，客户体验管理工具或客户体验管理系统是否对您有帮助呢?欢迎你在留言区留言。

「倍市得」作为国内最早一批客户体验管理的实践者，我们通过AI、BI和大数据的结合，建立了一套全流程的客户体验管理解决方案。

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我们下期见!