「无形体验」如何「有形管理」?
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点个外卖有餐后评价,买张机票有满意度问卷,银行柜台办理业务,柜员小姐也提示要按键给了“满意”……生活中我们被询问“满意度”的频次越来越高,我们点的“满意”真的有那么重要吗?
答案是肯定的,很重要!
将客户体验分解到客户旅程的每一个小节点上,基于节点上的不同体验指标,使得体验更加具象化。 正因为体验被分解成不同维度的指标,所以有了“满意度”、“净推荐值(NPS)”、“忠诚度”、“费力度”等等这些了解客户体验与感受的调研方向与指标。 也正因为这些可量化的具体指标,使得体验二字更加具体,形成所谓的体验数据。
众所周知,CRM,ERP这类系统,可以为企业收集客户的性别、年龄、购买过产品、购买频次、购买时间点等运营数据,这些数据可以告诉企业发生了什么。 但是,为什么客户多次购买后突然没有再复购?诸如此类问题发生时,仅通过运营数据这一结果往往很难追溯原因,体验数据因为“基于客户旅程”的特性,就成为解答“为什么”的关键。
我们知道,通过问卷回收而得的数据可以被认为是众多体验信号,这些体验信号被精确归类到已知的各个旅程触点中,使客户的情感变化被“还原”。 值得一提的是,并非只有问卷回收回来的数据才是体验数据,除此之外,埋点数据、客服录音、舆情监测、在线投诉、产品评价等,都是体验数据的重要来源。
所谓埋点数据,就像我们在高速路上修建收费站,用户只要途径收费站,那么我们都会知晓其准确的动向。例如,从一天24小时的角度去记录用户的使用app的习惯,记录平台在一天之内被最频繁使用的时间等。 除此之外,舆情、投诉、评价这些非结构化的文本数据也可以被捕捉到,但是通过AI 强大的文本分析能力,同样也可以洞悉客户的情感态度。

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