浅析客户体验管理对商业价值的作用力

前言
过去的2个月时间,和客户协同构建了一套从产品层切入围绕产品生命周期的体验度量体系,在快速实验后目前已正式进入条线内的试运作阶段。实话说,项目的切入点不大,但关注的问题很痛。
体验的度量,说到底是体验对企业商业价值的贡献量化。而体验对于商业价值的作用力,不仅是进行体验管理的企业在关注决定这经营者对体验的投资,同时也是体验从业者一直在探索但悬而未决的老大难问题。诚然,“体验”不应成为从业者的自嗨,也不是企业经营者时常挂在嘴边的热词。那么,体验于商业价值到底有多少作用力,在企业数字化转型进程中又将如何对体验进行可持续投资,仅以此文和各位探讨。
关键词:体验度量、体验ROI、客户体验管理CEM


第一部分、体验度量的产生背景:需求产生及问题聚焦。
1、需求产生
春节放假前,某企业用户体验小组提出的一个需求,希望能帮助他们解决产品团队提出的如何通过体验提升进而提升产品的满意度?他们还希望通过这件事形成一个衡量体验成效的抓手,既帮助产品团队知道自己产品目前的体验健康度,又能规避体验小组成员成为哪有体验需求就扑向哪儿的“消防员”,为他们减减负。
2、问题聚焦
这个需求包含两个问题,一个是体验对企业商业价值的贡献如何衡量、另一个是体验团队在企业中的定位。基于此次项目范围,重点讨论第一个问题——体验对企业商业价值的作用力。

第二部分、体验度量的发展现状:体验CEM正当行,但体验ROI则进展缓慢。
说到体验度量的发展现状,这里需要引入一个概念——客户体验管理(全称Customer Experience Management,简称CEM),由伯尔尼 H. 施密特(Bernd H•Schmitt)提出,其将之定义为“战略性地管理客户对产品或公司全面体验的过程”。在CEM中,关于体验的成效度量被聚焦到了体验ROI的计算上,如何定义和计算客户体验管理的商业价值和投入产出比?
欧美等发达市场对于客户体验理念的普及还是比较高的,衡量上面这个问题,通常有几种方式:
1. 通过对消费者的大范围统计调研,间接计算CEM的ROI。
2. 通过对实施CEM的企业进行大范围调研,统计CEM的ROI。
3. 在单个实施CEM的企业中,综合评估成本、效率、营收等各方面的数据,对比计算ROI。
上面这三种方式目前都有被使用,但用途不太一样,1和2这两种方式,通常都是一些大的咨询和研究机构,每年对CEM行业进行大量调研时采用的,其结论有一定的数据基础,这对刚开始研究和计划引入CEM的企业来说,此类报告比较能直观看到引入CEM对企业的商业价值。方式3一般是在一个企业实施CEM的过程中,通过记录实施前后在人力投入、技术研发投入、数据分析投入方面的差异,以及团队输出决策依据、营收数据和运营数据的变化,来计算成本,效率和营收等综合差异,从而评估CEM的商业价值。
就目前国内现状而言,尽管多家企业在开展自己的客户体验管理工作,有的通过内生体验部门、有的通过外部咨询公司助力,但往往是“重”体验建设,“轻”成效度量。

第三部分、体验难以被有效度量的关键原因:抽象性、主观性、多元性。
这其中很重要的因素是准确评估CEM的商业价值和投入产出比较困难。总结来看,主要有三个原因:

原因1、"体验认知"的抽象性
体验这个概念非常抽象,是intangible的,体验的传达和感知,需要品牌提供客户在关键触点发生交互并触发情绪才能转化为显性化。 体验往往通过“五感”的方式来传达,像新加坡航空公司,会给机舱内碰上独有的香气,让旅客每一次闻到这个香气就能联想到是一次新航带给他们的飞行体验。所以,体验的构建及发展也是一个企业从建立品牌并将其传达给受众的过程:从意识产生、留下印象、形成感知到进行联想。

原因2、“体验感知”的主观性
体验的中心是“人”,体验感知传达的背后很大程度又依赖于设计,而设计本就是艺术与科学、感性与理性的结合。倘若问某个个体对于体验的感知,一千个人心中有一千个汉姆雷特,非常主观。对体验的研究与传统商业注重的商业机会假设、运用逻辑、事实和数据模型的分析方式会有所不同。商业更多从财务绩效数字反馈来得到结果,而体验比较依赖于主观感受。为了解决这一问题,业界常用量化的方式在进行主观态度的度量,比如满意度和忠诚度,通过大量的数据来归纳一种普遍现象和规律。

原因3、“体验驱动因素”的多元性
体验的价值输出受多个驱动因素的影响,这又进一步加大了体验为企业商业价值所带来的不确定性。即使对体验关键触点进行了埋点,达到了预期的成效指标,但究其原因也很难说是体验提升所带来的。也许是产品或服务本身质量好,也有可能是其营销策略、运营策略给力。而可量化的效率提升,直观的成本减低和企业营收利润增加似乎都很难直接与体验产生关联。

第四部分、体验度量能客观反应体验的商业价值力:无度量不改善。
尽管体验很难被科学客观地度量,但度量这种手段运用于体验管理是非常有必要的。引用管理学大师彼得•德鲁克的一句话:If you can’t measure it, you can’t improve it.

第五部分、体验度量的探索:从小做起,开始于产品体验度量体系。
根据此次项目的目标范围和预算投入,与团队一起把度量工作聚焦到了“产品层”,以下是项目中的几个关键举措和发现。

举措1、体验度量的语言对齐:通过分层来区分不同利益相关者的体验愿景。
我们发现,企业中不同角色希望通过体验度量获得的信息不同、关注过程的程度不同。为更好理解各利益相关这对体验的诉求,通过可视线我们把体验度量分解为可视的体验和三个层面:


体验愿景分层对齐
第一层、战略层:企业主关注的,体验度量的核心是客户忠诚度,侧重关注度量结果。
第二层、业务层:客户体验管理者关注的,体验度量的核心是业务场景及客户旅程,侧重关注度量过程。
第三层、产品层:产品团队关注的,体验度量的核心是产品的可用性及业务成效指标,侧重关注度量过程。
可视线之下,是在分析客户旅程后识别关键体验要素后,需要找到驱动要素,然后去优化它,修改,甚至创新它。每一段旅程下,都会有驱动要素,同时要有相应的数据支撑。

举措2、体验度量的范围及分析模型:体验连接的是人与品牌的关系。
客户体验的总和构成了品牌,体验连接的是人与品牌的关系。企业做产品做服务,说到底都是在做品牌。建立品牌资产,体验伴随品牌发展,是企业构建长期品牌价值的重要驱动因素之一。所以今天我们讲体验,不只是在说产品体验、服务体验,而是站在企业的角度,说品牌体验,研究的是“人与品牌的关系”。
通过研究对比较经典的UX Pyramid(体验感的分层)和Brand Ladder(品牌要素的构建)模型中提到的重要信息维度进行拆解,我们制定了此次产品体验度量的分析模型及五个层次,并对每个层次的体验目标做了定义。


体验感模型和品牌要素模型

构建体验评估维度
1)有用:参与度,产品提供的功能是否可以满足用户的需求。
2)能用:质量稳定和可信赖,从底层性能、安全性上保证产品的可用。
3)易用:认知匹配,降低学习成本,便于用户认知。
4)好用:任务效率,提供流畅的操作以提升效能。
5)爱用:愉悦感,用户对产品的感受、期望及与品牌的关系。

举措3、体验度量的指标体系:贴近产品业务目标,才是有效的。
首先,通过行业竞品分析了业界适用不同类型产品的体验指标及应用现状。在构建指标体系的过程中,我们也参考了行业现有的典型模型,如传统网站服务使用为目的,基于商业和技术来衡量的PLUSE模型、适用于以用户为中心的网页应用度量体系,适用于移动互联网应用,也可以扩展到传统行业的客户体验研究中的HEART模型,适用于企业级中后台的PTECH模型,服务质量与满意度评估的SERVQUAL模型等。借鉴了每个模型依据提出的时代背景及应用的场景,形成了对于指标的设计原则,并提炼制定了关键度量指标。
其次,建立产品体验指标的“五可”原则:可执行、可理解、可量化、可评估、可提升
1)可执行:在指标制定上,围绕五个层次,将每个层次进行了一级指标、二级指标的拆解,保证每一项都可被执行。同时附上了自查表和工具包,帮助提升效率。
2)可理解:每项指标后加入指标说明,保证参与体验提升的各方理解的一致性。
3)可评估:对每项指标,给了初版的权重设计,团队可结合业务目标从指标库中选取指标,并进行相应的权重调整。同时通过权重,也保证了体验提升的效率。
4)可量化:对量化结果进行了对应的四分制设计,确保度量后的结果可量化。
5)可提升:每个指标需要有对应的基准,形成度量参考,以保证对照评估,并看到提升方向。


构建可度量的体验指标
最后,对标关键驱动因素,建立围绕产品生命周期的体验度量体系,提供度量工具包和体验自查手册,便于产品团队定期进行回检以及可持续地自运作。

提供度量量表及工具包

举措4、体验度量的落地:需要配套的落地运作机制支持
度量体系构建后,我们从产品生命周期(从孵化期、引入期、成长期到成熟期)、业务优先级(混合重点和非重点产品)、产品形态(平台类、交易类等)等维度甄别出了条线内典型的6支产品团队,作为首批快速实验的对象,目标是验证团队对体验度量的接受度、实际运作中(自查、体验小组介入)的操作性及设计运作机制的注意点。
在实验后除了对度量体系进行了相关优化,也得到了决策者的支持,对体验度量工作在实施和回检在行内形成管理办法,助力了推行体验度量在落地运作。计划在试运行一个季度后,视落地实施情况将体验度量作为各团队目标之一加入OKR驱动实施成效。

第六部分、体验对商业作用力的反思:回归客户体验管理,我们还能采取哪些行动。
受限于此次项目范围、客户预算等因素,文中提出的《产品生命周期的体验度量体系》只是解决了客户当前的短期目标。从长期来看,体验对企业的商业价值作用力还依赖于完善的客户体验管理,这将有效避免企业从单一视角来做体验提升,从而难以真正收获体验带给转型的价值。结合业界实践和当前服务的现状,下面几个行动值得发力:

行动1、设立客户体验愿景:围绕企业转型目标的客户体验管理愿景及进行体验成熟度评估
首先要明确企业转型目标和和客户体验愿景,并且将其与企业的业务愿景及业务战略进行链接,这样才能获得企业各利益相关方的赞同和支持,并在全企业内部形成关于客户体验的一致理解和统一的语言。其次要对客户体验成熟度进行全面的评估,结合企业业务转型及能力现状定义客户体验设计的优先级顺序,同时进行客户分群、客户体验旅程研究以及不同客户群刻画。长期而言,实施客户体验管理也是分步骤、渐进的过程,依赖于企业的客户体验成熟度基础并与业务策略保持一致。

行动2、构建以“人”为中心的体验:聚焦企业的客户、同时关注企业员工及合作伙伴
企业的目标是赢得市场,其关键在于赢得消费者,所以我们通过关注客户的特征和行为倾听声音来进行洞察。客户特征和旅程分析依旧是两个分析客户的关键视角,群体式研究的客群画像将通过数据标签取代用于共情的个体式研究的用户画像,而客户旅程分析将打破愈发多元的渠道、日益模糊的服务边界通过行为数据帮助企业识别动态的人。
诚然,做客户体验管理,并不意味着研究和服务的对象只有“客户”,与之相关的还有员工和合作伙伴。他们的行为和态度也将直接影响企业的品牌传达以及体验设计的交付落地的实际实施效果以及体验这件事演化的可持续性。所以我们不仅要倾听来自客户的声音,也要广泛调研来自员工与合作伙伴的声音。

行动3:识别影响商业价值的体验驱动因素:建立实时体验指标监测系统,确定体验在未来创新投资中的排序
如何平衡修复当前体验问题与未来创新投资之间的冲突?应该花多少钱来吸引和留住不同客户群体中的客户?一个客户的全生命周期价值是多少,又被哪些因素所影响?客户体验提升举措的成本是多少,其为客户和企业带来的经济价值如何?一项新的客户体验创新对运营到底能带来什么影响,并且其成本可以怎样优化?解决如何将体验驱动因素在未来创新投资中进行排序,有两个关键点。

一个关键点是确立与企业商业价值强相关的指标。影响商业价值的客户体验指标很多,包括滞后性指标(如,财务数据,MAU,DAU,重复购买率,转化率,展现客户已经发生的行为)和预测性指标(满意度,品牌喜好程度等,展现客户感知数据告诉行为背后的动因)。业界已经有些一些模型和指标可以预测和评估每一项改善计划所带来的经济价值以及对客户的影响,从而帮助企业确定投资的优先顺序。背后很重要的工作是对识别出的各项体验驱动指标与企业经营指标进行相关性分析,譬如在金融领域,银行NPS和银行的财务数据做比较,发现市净率和NPS高度相关、复合增长率也与NPS强相关,因此NPS被认为是影响企业商业价值的关键指标。

另一个关键点是实时捕捉数据并使之可改进。传统企业的做法,自上而下和自下而上都有关注的指标,自上而下,比较多从NPS来衡量客户满意度及忠诚度,但因为缺乏分值结果背后的细化分析,导致一线人员无法分解问题,无法得到可付诸实施的反馈。而自下而上的反馈,比如各客户旅程间接触点的客户反馈无法与自上而下的指标产生链接,即便团队做了体验提升工作,但总体来看,整体满意度依旧偏低。 对于数据捕捉及改进问题,目前咨询界开始推广的做法是提供体验指标监测系统,该系统就各项指标进行实时的捕捉、整合,并将反馈数据进行分析。比较成熟应用的有NPS鼻祖贝恩的NPS Prism,提供不仅向内看也能向外看到竞争对手的NPS表现度,麦肯锡的Medallia和安永的SMX Score都在推出类似的体验指标实时监测服务。
由此可见,客户体验管理工作看似是体验驱动,实则也是项系统工程,其背后依托的不仅是体验从业者的一己之力,更需要来自商业、管理、业务、设计、运营、技术、算法等各职能角色的倾力协作。

结尾
总结来说,体验度量是手段,成效提升是关键:体验度量的关键还是从业务中来,回到业务中去。企业通过分析影响商业价值的体验驱动因素,建立客观、可量化可追踪的客户体验提升指标体系和工具,并最终从总体客户满意度、客户服务过程、接触点分析、客户反馈回归到业务成果。 项目中提到的产品体验度量输出只是解决客户短期目标,企业还需要以终为始,对客户体验管理进行可持续投资。而客户体验管理的成效也并非一朝一夕可以完成,经营者必须培养起关注长期价值的意识,进而收获体验ROI的长期价值
当前,企业正在加快数字化转型的进程,在数字化赋能的同时,客户体验也需要得到加速管理和持续升级。一些明显的信号已经出现,“无缝”体验方才成为基础,“无界”体验已经开始引领潮流;“全渠道”体验尚未落实,“多感官”体验已经出现。通过客户体验管理,企业需要加速客户体验的转型,毕竟企业构建自身客户体验管理的过程,也是品牌建设的演进。体验与商业价值的作用力最终也会呈现在企业的品牌价值上,成为构建强势品牌的重要资产。