? ? ? ??看到以下清爽的、有科技感的銀行環境你開不開心、放不放松？

? ? ? ??這是我住所附近的上海興業銀行。大廳里布滿了"客戶智能觸點"，滿滿的科技感，而這背后是興業銀行的銀行用戶體驗監測平臺，曾獲“十佳金融科技產品創新獎” 。

? ? ? ??這個平臺具體涵蓋移動端應用性能監測、服務器應用性能監測、用戶行為分析三大功能，收集的系統運行數據和用戶使用行為數據是進行網絡金融用戶畫像、行為預判的重要基礎。

? ? ? ??目前中國的金融企業已經具備了通過打造客戶體驗監測系統，銀行可以收集客戶之聲，識別體驗問題，也可監測體驗改造成果，形成診斷-優化-監測-迭代的閉環。可以定期、合法、無縫地從自身客戶系統、財務系統和運營系統中收集智能手機和交互數據。

? ? ? ??形成對客戶體驗的預測性洞見能力難以一蹴而就。絕大多數企業已經意識到這個競爭力打造的關鍵點。

? ? ? ??一、如何完成客戶體驗數字化轉型

? ? ? ??1. ?轉變觀念，低調謙虛：

? ? ? ??將拒諫則英雄散，策不從則謀士反

? ? ? ??轉型不可避免會帶來對負責客戶體驗的管理人員的觀念挑戰。

? ? ? ??有兩類管理人員的極端認識：

? ? ? ??一類認為預測性系統不在其職權范圍內，而是IT的事兒；

? ? ? ??一類認為客戶體驗不就是市場營銷么，跟IT有啥關？

? ? ? ??而且層級越高這種認識越危險，思維保守、不謙虛不愿意接受新認識，就算有人提建議，也可能直接被回懟。尤其是高管，沒誰敢跟他說不對了，這簡直就是一家企業的定時炸彈。

時代在變化，負責客戶體驗的高管需要關注數據，你可能說，我已經對一些客戶相關的KPI做過統計分析了。然而，停留在這個結果性數據層面顯然已經Out了。

? ? ? ??2. 打破孤島，橫向貫通：

? ? ? ??人能夠守拙自保，足矣？

? ? ? ??客戶體驗管理常犯的一個錯誤就在于甩鍋給個別部門獨立完成。

? ? ? ??實踐上，客戶體驗負責人需要與其他部門加強合作。

? ? ? ??數據所有方包括運營、營銷、財務和技術等部門，各部門領導間的溝通對于建立有效的數據訪問和管理至關重要。

? ? ? ??在核心團隊之外，由CIO、CFO和CMO組成的管理委員會要隨時了解項目進展，就前瞻性場景給出橫向指導建議。將場景的實現形成明確的動態的pipeline。

? ? ? ??3. 強化數據，精煉算法

? ? ? ??數字不能說明一切，但沒有數字什么都難以說明

? ? ? ??大多數企業機構都面臨數據質量低、可用數據不足的挑戰，如果沒有數據，轉型就無從開始。

? ? ? ??但可以有折中之法， 即使數據不夠完美，銀行依然可以從基本的客戶數據入手。先收集單個客戶的運營和財務數據，再結合實時客戶資料以及數字和模擬交互數據進行完善，快速點亮工作開展的曙光。

? ? ? ??同時，團隊需同步開始創建詳細的旅程分類法，導出并嵌入客群滿意度的全部因素。

? ? ? ??可以利用分類法生成假設，從而將新的可衡量屬性納入到預測模型中。

? ? ? ??隨著機器學習算法不斷處理更多數據并生成自己的洞見，數據集將變得更加強大穩固。

? ? ? ??企業可以將客戶旅程中不同來源的數據進行整合，包括聊天、通話、電郵、社交媒體、應用程序和IoT設備。無論來源如何，全部數據收集、存儲和使用活動都應遵循隱私保護和網絡安全的最佳實踐。

? ? ? ??企業應定期進行風險審查有助于檢測客戶體驗系統中的算法偏向性。客戶體驗負責人需要了解其組織正通過什么方法保護預測性系統中的客戶數據、減少偏向性并促進公平性。、合規性。

? ? ? ??4.?聚焦價值，實現快贏

? ? ? ??誰先開火，并以最猛烈的集火射擊，誰就能取得勝利！

? ? ? ??由數據驅動的預測性系統能讓客戶體驗戰略與實際業務價值掛鉤。

? ? ? ??在數字化轉型前期，企業應聚焦短期能創造回報的場景，這點非常重要。

? ? ? ??通過簡單的框架，企業可以審視當前客戶旅程中的主要機會點或痛點，并思考預測性系統如何創建對應數據方案，以直接影響客戶的忠誠度、服務成本、交叉銷售和追加銷售行為。

? ? ? ??中國有些企業如部分銀行已實現基于客戶旅程和觸點、打造數字化客戶體驗監測系統，實時監測客戶反饋，進行結構化分析展示，并以此建立起數據分析和應用管理閉環。

? ? ? ??基于此，銀行可對客戶投資渠道偏好進行預測；在保險業，患者在碰到問題之前可得到保險公司的主動幫助。這預示著公司評估和塑造客戶體驗的方式在發生著根本的轉變。

? ? ? ??海量數據的聚合與分析已經為各個業務領域（包括市場營銷和收入管理）帶來了重要機會，在客戶體驗方面，該類互動數據能夠有效預測客戶滿意度以及客戶留存、流失或增加業務使用的概率，成為傳統調研方式的有力補充。

? ? ? ??二、客戶體驗分析檢測能力升級

? ? ? ??具體而言，預測性分析可以直接在三方面升級監測體系：

? ? ? ??1. ?全面洞見：

? ? ? ??典型的客戶體驗調查抽取約7%~10%的客戶樣本，在客戶代表性方面可能出現偏差。

? ? ? ??預測性分析方法所采集的數據可覆蓋全量客戶，在保證全面性的同時，甚至可提供1對1的個性化分析。

? ? ? ??2. ?前瞻干預：

? ? ? ??客戶希望快速解決問題，而調研作為事后工具，其局限性在所難免。預測性分析可通過整合大量行為數據，預判客戶可能出現的情緒和行為，從而更及時地推送線索，避免價值損失。

? ? ? ??3. 業績掛鉤：

? ? ? ??基于調查獲得的客戶體驗得分與業務成果之間的相關性分析變得日益重要，基于數據的分析方法可通過大數據引擎，更直接地將客戶態度與購買行為進行連接，從而生成業務結果導向的客戶洞見。

? ? ? ??預測性客戶體驗平臺是此類方法的核心。該平臺由三大要素組成：

? ? ? ??a. 客戶級數據湖

? ? ? ??首先，公司收集客戶數據、財務和運營數據，包括聚合數據和單個客戶數據。隨后，公司對數據進行處理并將其存儲在云平臺。綜合、互聯以及動態的客戶級數據集讓公司可以在交互、交易和運營等各個維度梳理并跟蹤客戶行為。

? ? ? ??這些豐富的數據集包含全部客群并覆蓋完整的客戶旅程，從而能有效揭示出引起客戶體驗績效變化的根因。數據湖是充分了解客戶體驗的基礎。

? ? ? ??b. 預測性客戶評分

? ? ? ??公司通常會使用一些機器學習算法進行數據分析，以便了解和跟蹤影響客戶滿意度和業務績效的因素，并檢測客戶旅程中的特定事件。

? ? ? ??這些算法根據旅程特征為每個客戶進行預測性評分。公司能基于評分預測每個客戶的滿意度和相應的價值，例如收入、忠誠度和服務成本。更大范圍來看，客戶體驗負責人可以評估某項客戶體驗投資的ROI，并將客戶體驗計劃直接與業務結果掛鉤。

? ? ? ??c. 數據打通助推洞見引擎

? ? ? ??通過應用程序接口（API）層，企業能在更大范圍內與員工（包括一線客戶經理等）共享信息、洞見和建議，并能夠把信息輸送到其他管理工具（例如CRM平臺），一線人員將收到提示和通知，從而采取措施提供個性化客戶體驗或者改善客戶體驗。

? ? ? ??API層將作為統一事實來源，為基于數據湖和客戶評分的推薦引擎提供動力。

? ? ? ??基于分析法量化、系統地了解問題、機會領域以及數百萬客戶的渠道交互情 況，從而進行系統化的旅程改造。其團隊也通過分析平臺把投資和運營精力集中在對客戶最有意義的旅程和特定時刻上。通過客戶體驗改造和數字化轉型， 該公司最終將交互和運營成本降低了10%到25%。

? ? ? ??數據驅動式系統另一個極具前景的用例，是通過前瞻性戰略規劃對客戶體驗工作進行重點排序。

? ? ? ??這樣，客戶體驗負責人能夠了解未來哪些運營、客戶和財務因素會帶來系統性問題或機會。

? ? ? ??客戶體驗負責人應思考，通過哪些實踐場景能顯著創造價值，聚焦這類用例從而實現良好的開局并獲得必要的支持。

? ? ? ??未來，卓越的客戶體驗體系是由數據驅動的預測性系統，企業需盡快行動，深入洞察客戶需求，優化客戶體驗，從而贏得競爭優勢。

? ? ? ??三、以下客戶體驗提升案例供參考

? ? ? ??客戶體驗提升案例1：

? ? ? ??某銀行憑借用戶體驗的量化管理實現數字化模式體驗轉型。

? ? ? ??累計采集150多億條應用性能監測與用戶行為數據，將用戶異常情況與痛點處理從之前的“按周”排查升級為“秒級”報警響應，實現了運營成本的節省、運營效率的提高、用戶體驗的增強。

? ? ? ??PS:對應用監控來說，其原理是使用Web應用監控環境的代碼級信息來跟蹤用戶響應時間，以及通過事務跟蹤來檢測事務執行速度。

? ? ? ??客戶體驗提升案例2：

? ? ? ??某航空公司建立了基于1,500個客戶、運營和財務變量的機器學習系統，每天測評超過1億名客戶的滿意度并進行收入預測。

? ? ? ??通過該系統，航空公司確定最可能因航班延誤或取消而受損的客戶關系，對其進行優先排序，以便提供個性化補償，從而挽救客戶關系并減少重點航線的客戶流失。

? ? ? ??客戶體驗提升案例3：

? ? ? ??一家公司在意識到可以更有策略地使用應急資金后（以往對所有客戶平均分配），便將預測性系統應用于客戶問題解決旅程。

? ? ? ??該公司開發了一種算法，可以通過衡量客戶生命周期價值和近期體驗（例如，客戶在過去一個月遭受的服務延誤程度）來確定優先級較高的客戶，并使用該算法為不滿意的高價值客戶分配應急資金。

? ? ? ??客戶體驗提升案例4：

? ? ? ??一家旅游行業客戶在部署預測性客戶體驗系統時，重點在打造實時響應的客戶服務運營體系，原因是客戶體驗團隊與服務部門有合作關系，可以快速證明業務價值。

? ? ? ??最初工作涉及多方的緊密協作：客戶體驗團隊擔任業務負責人，數據科學團隊開發產品，而客戶服務部門則作為初代最小可行產品（MVP）的首個用戶。

? ? ? ??客戶體驗提升案例5：

? ? ? ??一家領先的信用卡公司希望優化全渠道戰略，并提高數字化渠道績效。該公司將項目重點放在構建客戶體驗數據和分析棧方面，旨在系統性識別、改善和跟蹤13個重點旅程中影響客戶滿意度和業務績效的因素。

? ? ? ??該公司從旅程分析平臺收集交互、?交易和客戶資料數據，以確定影響每個旅程的因素以及改善領域。

? ? ? ??平臺涵蓋了重復交互、交付周期以及客戶渠道切換頻率等數據，同時還包含一些更加細微的因素，?例如公司是否有效地處理客戶的負面反饋，以及在各個時點進行了哪些溝通。

? ? ? ??客戶體驗提升案例6

? ? ? ??一家美國醫療保險公司建立了“旅程湖”，以確定如何改善客戶服務。

? ? ? ??旅程湖同步了營銷、運營、銷售、數字和物聯網等9個系統中的40億條記錄，由此產生的整體客戶視圖讓組織能夠確定運營斷點（患者要求與主管對話或轉移至其他渠道以解決問題的頻率閾值），并通? ? ? ??過網站、電子郵件和電話主動與患者聯系并解決問題。

? ? ? ??四、客戶體驗的未來

? ? ? ??上述討論主要是對于企業服務而言，但就算其將預測推演到極致，仍然沒有超越客戶需求導出的被動模式，其實，創造和引領需求才是對于新消費者們更有價值的、屬于未來的驚喜業務。

使人驚訝的是，無論你做什么預測，

事實總是被低估了。

最極端的預測都落后于現實。

預測未來的最好辦法是創造未來。

——尼古拉斯·尼葛洛龐帝?《數字化生存》

? ? ? ??最后，讓我們看看FIFA足球世界的總決賽錄像，這種游戲體驗讓全球無數球迷為其癡迷。重要的是FIFA一直在引領足球世界的潮流，永遠都在超越著球迷們的想象。這才是我們需要的。但你研究我們在游戲里的行為軌跡與消費習慣永遠無法得出這一系列創新。對于我們來說，元宇宙的出現毫不為奇。