1、CEM 运营“四步法则”

三、如何借助客户体验管理(CEM)平台将体验价值最大化？

随着越来越多客户体验价值与实施成效得到印证，于是，如何通过CEM 系统运营加速体验管理体系构建的问题也随之而来。

据此，我们在解决“如何量化”这个体验管理共性问题的同时，结合金融行业体验落地中的实际需要，形成金融行业CEM 运营“四步法则”。

1、CEM 运营“四步法则”

Step1：指标体系搭建

在前文第二章节有关运营的内容中，我们已经知道：企业对于客户体验的运营能力是需要迭代的，它与企业体验管理建设的不同阶段以及各阶段体验决策重点息息相关。基于此，企业在不同发展阶段需根据体验决策重点制定体验管理目标。

而为了实现该体验管理目标，企业往往需要调动多部门系统、共同努力，所以往往需要基于第一关键指标（即北极星指标）、梳理多层级的指标体系，以便于目标可拆解，过程可执行、可监测、可分析，结果可量化等特点。

而在不同商业模式中，使用的北极星指标往往也各不相同：

• 比如电子商务经营中，基于用户下单的核心价值，常用GMV、订单量等为北极星指标；
• 再例如媒体网站、内容平台中，以用户阅读、创作等为核心目标，阅读量、停留时长、作品数等是第一关键指标；
• 还有诸如微信、QQ 等通讯类产品运营中，消息数、发送过消息的用户数往往是凸显产品核心价值的核心指标。

落地到金融行业的具体业务场景中同样如此。以银行为例，

• 经营渠道方面，除了传统的线下网点服务，以手机App、微信银行等为代表的线上渠道也逐渐成为影响客户体验、机构收集体验的关键阵地；
• 服务客群方面，由于零售与对公的业态差异，因而在体验管理方面也需要区分对待；
• 业务类型方面，财富管理、零售信贷、支付结算等场景不同，也使得客企产生交互的触点各有差异。

由此，倍市得围绕银行全渠道、全业务、全客群的经营状况，以净推荐值NPS 为北极星，结合满意度、费力度等指标，搭建全行级的客户体验管理监测指标体系，这为诸多银行机构精准识别客户体验痛点，为后续体验整改等决策制定等夯实基础。

Step2：体验数据收集

指标体系的搭建为多维度、多场景的客户数据收集、量化、监测提供了便捷。对于金融机构而言，除了企业内部已有的运营数据、客服客诉数据需要纳入统一管理，还有与客户体验关联密切的调研数据、行为埋点数据以及留言、评论等客户原声数据（VOC）等，同样是直接反映体验管理水平的重点关注对象。

• 调研问卷主要收集客户在关键触点上的感受、满意程度等，往往偏重主观体验；
• 行为埋点数据一般是通过停留时长、异常跳离率等指标来收集结果性、客观性数据；
• 客户原声数据则侧重于收集客户在社交媒体等渠道上感受等。

CEM 系统为全渠道的数据采集提供了系统支撑，也便于企业多层级人员从全局角度监测客户体验。

（图示为倍市得的全渠道体验数据收集示例）

Step3：数据融合分析

高质量的数据分析是发挥多源数据价值的关键，CEM 系统为多来源的体验数据与运营数据融合分析提供了良好的系统环境。

一方面，系统通过数据库接入、API 接口等方式统一归集，解决了系统竖井和信息壁垒的问题；另一方面，对多源异构数据进行数据合表、数据追加、数据清洗等动作后的体验数据，将更便于分析与展示。

除此之外，通过交叉分析、回归分析、联动分析等分析后，数据结果可视化的呈现，将为金融机构各部门、各层级人员全局视角、动态监测客户体验提供可能，同时也为科学决策与行动优化提供充分的信息支撑。

Step4：驱动行动提升

作为金融机构CEM 运营闭环的最后一环，发挥体验数据对行动抉择的指导作用主要体现在两方面：

其一，借助系统的预警能力识别不佳体验并及时触发预警或工单，处理时限、流转到人等规则设定有助于驱动一线执行人员处理时效与质量，既有助于及时修复负面情绪、降低客诉率、流失率等，也能进一步将“客户关怀”理念贯彻到基层；

其二，站在管理者视角，月度、季度、年度等统计维度，更便于企业内部灵活调配资源、敏捷行动。例如对于集中、多发性体验问题，可快速专项小组开展归因定责和专项整改。结合以上运营步骤，一线人员实时响应的“小闭环”与管理层专项整改的“大闭环”相结合，将为金融机构实现客户体验持续性、常态化管理夯实基础，但同时也对CEM 系统能力提出更高要求，主要可总结为如下六项能力。