- 体验到底好不好?
- 问题在哪里?
- 该如何去解决?
- 体验应该怎么管?
什么是良好的意愿?
品牌愿意将体验放到它们的价值观或者愿景里面,领导层每次开周会也会去强调一定要给客户提供非常好的体验,这就是一个好的意愿! 但实际上碰到体验问题之后,就像打地鼠游戏,当问题一个个冒出来,我们是想着拿锤子一个个去敲掉,还是说有更好的办法让地鼠再也不出来? 因此相较于一个良好的意愿来说,系统化的体验管理模式才是企业更应该去发力的点,但是这也正是很多品牌最大的难点:如何搭建一个系统化的体验管理体系。 李老师根据自身多年的积累,将体验管理体系分成三个层次:数据基础、平台构建、运营管理。▶ 用户数据从哪里来?—— 客户态度和行为是体验管理的首要前提 首先我们就要解决客户数据哪里来这个问题。我们在收集数据的时候发现,数据源是非常广泛的,它不仅仅局限于调研数据,还包含客户反馈数据。如果说调研数据是品牌去找客户,那么反馈数据便是客户来找品牌。 调研数据和客户反馈数据结合起来就可以被称为客户报告式的反馈类数据,它的作用是:倾听客户心声。 与此同时,同样重要的一步就是去识别客户行为,此时我们就需要一些行为数据,简单来说就是我们通过埋点所获得的数据。用户的行为数据与运营数据相结合就构成了系统埋点收集的客观行为类数据,而它们的作用正是:识别客户行为。问题1:体验到底好不好
体验作为客户的主观感知,
不像运营数据或财务数据那么容易衡量
▶ 体验问题怎么拆解?——从0到1搭建体验监测指标体系 这里我们可以从宏观、中观以及微观三个层级来搭建体验监测指标体系。 宏观层面就是指体验的整体水平,其中NPS和满意度是非常永恒的指标,但是我们还是要去区分不同的业务单元、订单类型以及一级场景。 中观层面就是要去做优先级的判定,因为体验是有很多要素组成的,我们不可能调用我们所有的资源全部改善,这是相当费人、费钱、费精力,因此要去对这些要素做优先级排列,合理分配资源。 微观层面则是对应到客户旅程当中的触点,当品牌发现了具体场景、某一个要素出现问题的时候,一定要去告诉业务这个问题到底是怎么发生的,这些需要去做完整的问题场景还原。问题2:问题在哪里?
通过长期、定期采集用户体验数据来发现变化,
定位需要重点提升体验的用户群体、产品模块或服务环节。
- 从全局看体验趋势、从场景要素看体验的方向、从触点看体验问题;
- 还要看竞争环境、看客户的体验感知如何、看内部的运营到底怎样;
- 然后我们是不是有一些合适的工具和方法来做这些相关的分析。
- 体验的北极星指标
- 场景、要素的体验监测
- 旅程、触点的体验监测
- 运营交付的质量指标
- 用户价值分层
- 用户需求管理
- 体验策略方案
- 精细化人群运营
- 竞争力研究
- 优劣势定位
- 产品/服务精细化感知和需求趋势
- 经营数据相关联
▶ 体验问题是如何解决的?——数据流转、平台工具、运营机制协同合作 说到体验问题是如何解决的,我们组织内的协同响应机制是一个非常必要的保障。这要求我们除了要有专业的体验人才之外,还需要有一些上下贯穿的相应的协同机制能够保证我们的改进和优化是可以落地的。 ▶ 体验运营如何顺畅起来?——机制确保数据来源,数据让流程更加显性 接下来我们需要关注企业内部的体验运营到底是不是顺畅。体验的顺畅度是由运营机制和体验数据去解决的。也就是说运营机制足够完整是能够确保数据实现完整、无缝地流转。数据分析足够完善的话,也可以去跟踪每一步的解决到底情况如何。 ▶ 体验是空口号么?——管理问题落实部门责任,体验文化促进部门协同 实现体验顺畅运营之后,企业内部还需要有文化氛围的沉淀,避免让体验成为口号。所以说体验管理的问题需要落实到具体的责任部门,而体验文化可以促进部门之间的协同,打破企业内部的合作壁垒。 与此同时要注重培养业务团队及时关注体验水平的意识,推动体验优化的氛围的形成、培养体验优化、创新的主动性,比如激励政策、培训政策,去鼓励企业员工去做一些体验的创新。问题3:该如何去解决?
除了专业的体验人才,
还需要上下贯穿的响应协同机制,保证优化落地。
回到最开始讲的体验管理体系,当体验管理体系有了过数字化的加持之后,我们会发现体验管理体系会变得更加简洁、顺畅、智能,也变得更加高效,给企业的客户体验管理带来提质增效的作用。问题4:体验怎么管?
体验管理体系不是一次专项体验研究或优化,
而是一项与商业目标达成或公司业绩提升直接相关的长期性工作。







