大型企业的NPS客户体验实时监测系统数字化落地

随着市场竞争的加剧和技术的飞速传播，产品和服务的差异化逐渐减少，规模化、同质化现象日益严重。这导致消费者对品牌的认知和认同逐渐模糊，企业面临维持稳定市场份额、巩固存量客户保持率并提高企业价值的挑战。

为了应对这些挑战，越来越多的企业开始关注客户体验，尤其是满意度和忠诚度。然而，大多数客户满意度测量方法仍以企业销售的产品和服务的属性为测量对象，以此作为改善企业经营和产品服务设计的依据。虽然这种方法可以不断提高“客户满意度”，但无法明确客户体验得到改善的因素和方法。因此，我们需要寻找新的方法和工具来更好地了解客户体验并据此改善产品和服务设计。

为了解决这个问题，我们可以从客户旅程图开始，通过梳理客户与企业互动的全过程并识别出关键体验触点。然后，我们可以根据这些触点建立体验指标体系，收集和分析多源数据以全面了解客户体验。通过这种方法，我们可以明确客户体验得到改善的因素和方法，从而更好地改善产品和服务设计并提高客户忠诚度和企业价值。

自1998年Gilmore等人在《哈佛商业评论》上发表了著名的“体验式经济时代已经来临”的论断后，他们又在《体验经济》一书中进一步阐述了“体验”的内涵，为我们揭示了一个新的经济时代的来临。体验经济已经成为继服务经济之后的一个新的经济发展阶段，如何在新的经济形势下占据先发优势，体验的改善和提升成为了关键的研究课题。

客户体验实施监测系统（CEM客户体验系统）是很多公司客户体验管理系统中的重要体现形式，通常由管理咨询或战略咨询公司协助企业发起。然而，在系统实际落地的过程中，我们发现仅依靠战略咨询和管理咨询的力量是无法切实落地的。

随着信息化技术的日新月异，体验经济的信息化和数字化管理逐渐成为趋势。企业需要实现体验数据的采集和量化，构建客户体验管理平台成为关键问题。如果要将数字化战略落地，只谈战略和方法论而不谈软件工程，战略最终将成为空谈！因此，企业需要借助数字化客户体验管理平台的力量，实现客户体验的持续改善和提升，从而在新的经济形势下占据优势。

对客户体验战略进行数字化落地痛点以及解决办法进行几方面的简要归纳：

痛点一：缺乏专业的客户体验管理项目团队

大部分客户体验监测在建设过程中不注重系统落地团队的建设。普遍来说，客户体验管理项目更多都是由管理咨询项目或战略咨询项目发起，但很多项目最终都以失败告终，因为客户在项目推进的过程中往往忽略了落地。

解决办法：

建立一支专项团队，包括专职的CX领域专家小组、业务专家小组、IT系统专家小组。客户体验专家需要具有对客户体验管理方法论具有系统性的认识，业务专家需要非常了解企业所有端到端的业务流程，能够在客户体验专家的配合下梳理出关键的客户旅程和触点；IT系统专家能够配合CX专家组和业务专家组梳理出关联系统、数据流、接口以及各种上下游的技术对接方案及方案的设计与开发。

痛点二：对CX项目的管理缺乏正确的方法论

客户体验管理通常都是从客户旅程和客户触点进行切入进行管理和分析，在重视数字化管理的今天，客户旅程和触点通常都会涉及到多个不同的生产系统，因此要推进一个完整的客户体验管理项目，就会涉及到跨业务团队合作、跨多个生产系统的对接、后端复杂的数据库和复杂的数仓的对接，而这些系统通常会由不同的IT团队进行管理，这无疑给CX项目落地带来了极大的挑战。

解决办法：

研究符合CX项目管理的项目管理方法，普通的IT项目管理方法难以适应CX项目的落地管理，我们建议采用CALM及Agile方法论相结合的项目管理方法进行推进，关于这部分的方法论，以后我再找机会进行分享。

痛点三：对客户体验管理系统想得过于简单

很多人均把客户体验实时监测系统等同于一个简单的问卷调查平台。其实远不止于此，除了客户体验监测本身需要涉及到的系统功能，如旅程触点管理、触点问卷管理、样本抽样规则配置等以外，还需要考虑系统本身的开放和对接能力，这当中的技术细节远比开发一个独立的企业级应用系统难度要大得多。因此，我认为客户体验管理系统一定不能想得过于简单，必须要采用更灵活的的企业级应用的设计理念。

解决方法：

按照PaaS系统的设计理念进行系统设计。在完成专业的CX管理和监测功能以外，还需要考虑系统组件化设计、接口开放性、以及安全性设计等要素。

痛点四：无法有效地对数据进行整合和分析

客户体验的研究偏管理和战略研究，针对客户体验研究，通常会涉及到很多的指标分析、数据报表等，而这些数据的整合需要融合多个数据库甚至是数据仓库的数据，一般分析的时候都会涉及到业务运营数据（O-DATA)和体验数据(X-Data)的融合，而这两类数据的整合所涉及的工作量和挑战非常之大，这需要一支有专业的业务分析和BI经验的团队参与。

解决办法：

建立高效的BI和业务团队，研究高效的ETL实施流程以及方法论。这部分以后有机会再展开介绍。

痛点五：无法有价值地应用好体验数据

现代客户体验管理的本质，实际是通过挖掘体验数据进一步洞察客户/用户行为，提早发现客户贬损和流失问题，或利用正向体验数据进行体验营销，而这些工作，从咨询师的角度去做“纸上谈兵”的探索是比较容易的，然而一旦到要将这些工作进行落地，就必须拥有一支丰富的业务经验的团队以及能够根据经验进行数据建模和数据挖掘的团队，而在人工智能技术火热发展的今天，我们完全会有更好的解决办法。

解决办法：

建立资深的数据洞见团队以及AI建模团队，根据业务需要进行AI建模，比如针对客户之声（VoC）的各类业务建模，针对时间序列数据的预测性建模等等。