体验佳译 | Forrester:测量CX表现,证明CX价值

本文阐述了企业制定有效CX测量计划的重要性,涉及五项核心原则,包括战略一致性、旅程为中心的流程、数据分析技术、团队协作和灵活管理。介绍了不同发展阶段的测量策略,强调了从感知、交互到结果的全面评估,以及如何通过CX数据驱动业务改进。

本文编译自Forrester的报告“Vision: Measure CX Performance And Prove ROI ”。在这个报告里,我们将介绍为什么企业需要制定有效的CX测量计划,探讨一套成熟的CX测量计划应遵循的五项原则,以及如何在不同阶段选择合适的CX测量计划。

跟踪企业的CX表现,指导企业的行动策略

客户体验(Customer Experience,简称CX)领导者需要一套有效的CX测量计划,确保企业始终向着“以客户体验驱动业务增长”的目标靠拢。

制定有效的CX测量计划,企业需要回答以下问题:

  • 企业的客户体验的质量是在什么水平?
  • 企业如何提高客户体验的质量?
  • 企业将如何从改善客户体验中获益?

为了找到这些问题的答案,企业需要从从关系(Relationship)、旅程(Journey)和触点(Touchpoint)三个层面出发,测量感知(Perception)、交互(Interaction)和结果(Outcome)这三个指标(参见图1):

1. 关系层面:在“关系”层面上进行测量,有助于预测客户将来的行为。这是因为当客户在决定与哪个企业合作时,会考虑他们与企业互动的整体体验;

2. 旅程层面:在“旅程”层面上进行测量,能够了解客户对旅程中所有触点的体验感知,并暴露出触点与触点之间的过渡存在的问题;

3. 触点层面:从单一的“触点”的上对体验进行测量,可以找到具体的改进点,因为这些触点能够产生细粒度的、即时的客户洞察。

那么,为什么要测量感知(Perception)、交互(Interaction)和结果(Outcome)这三个指标呢?因为仅仅测量客户对一段体验的感受是远远不够的。CX领导者必须将感知与体验过程中发生的事情相结合,并跟踪由体验所产生的客户行为。以某银行为例,为了衡量贷款体验,该银行测量了客户等待批准的天数(交互指标)、客户满意度(感知指标),以及NPS和贷款转化率(结果指标)。通过将这些指标联系在一起,该银行找到了客户放弃的关键节点,重新设计了贷款旅程,优化了贷款体验。

 该图片由体验家XMPlus翻译

「体验家XMPlus」支持客户旅程的在线编辑和可视化,包含客户需求、客户期待、客户情绪、体验指标等组件可供灵活选择,帮助监测各个阶段、场景、触点下的体验指标得分及其变化情况,实现全旅程的客户体验管理与优化。

共享CX数据洞察,打造CX文化

CX专家必须将测量计划中获得的洞察传递到企业各处,助力员工和合作伙伴推动CX的改善,打造CX文化。为了支持这项工作,测量团队应该做到以下几点:

1. 在仪表盘和报告中共享CX数据洞察

CX专家必须确保利益相关者能够访问CX测量数据,并了解这些数据说明了什么、以及他们应该采取哪些行动来提高CX的表现。要做到这一点,CX专家要基于对利益相关者需求的理解,建立一个包含仪表盘和报告的系统。

2. 选择一个CX关键指标

这个关键指标代表着企业的CX表现。企业可以使用标准指标,如NPS或客户满意度(CSAT),亦或像埃维诺(Avanade,由埃森哲和微软成立的、专注于商业技术解决方案和托管服务的合资企业)和维珍财务(Virgin Money,英国老牌贷款服务公司)那样定制自己的关键指标。

3. 设定CX目标,打造CX文化

CX目标应该帮助利益相关者了解企业需要达到的CX水平,以及他们要如何为改善CX做贡献。但是,企业应该避免将薪酬与CX指标挂钩——如果已经这样做了——那么企业可以像澳大利亚大众汽车(Volkswagen Australia)那样,不要把奖金绩效与CX指标挂钩。

为什么Forrester不建议将薪酬或奖金绩效与CX指标挂钩呢?体验家认为,与客户体验有关的因素除了员工的能力和努力以外,还有许多重要的因素是员工不可控的因素,比如环境。举个例子,对于一家餐饮连锁企业来说,有的门店因为位置好,满意度就是比其他门店要更高,因此受到奖励就不合适了。因此,企业在员工进行奖励时,需要排除非努力因素,而受到多方面因素影响的CX指标可以用于衡量员工或团队表现,却不建议直接与薪酬、奖金绩效挂钩。

「体验家XMPlus」有资深的咨询团队,为企业搭建与业务目标、流程紧密贴合的测量体系,以知名的企业报销与费控管理平台——易快报为例,“体验家”为其梳理了报销与费控管理服务流程和重要消费场景,帮助挑选出最适合的CX关键指标,并且针对其行业特性,搭建全方位的测量矩阵,为其获取客户洞察、量化客户体验打下坚实的基础。

如何制定一套成熟的CX测量计划?

必须遵循的5项原则

CX专家想要建立一套成熟的CX测量计划,必须依据5项原则来确定其战略规划、流程建设、数据分析、人员配合与管理方法。

1. 战略规划:从企业层面出发,与业务保持一致

成熟的测量计划涵盖了企业的方方面面,不仅要让所有的管理者和员工了解到客户体验的质量及其与运营和业务指标的关联,还要帮忙评估客户对业务决策的影响。这有助于确定CX项目的优先级,设定CX目标,平衡在CX方面的支出与提升预期收益。

2. 流程建设:以旅程为中心,以行动为导向

在成熟的测量计划中,CX专家会把客户旅程作为组织原则,并且融合多源数据,以此来测量客户旅程的表现。他们会利用客户洞察来定义指标,并优先考虑那些与企业和利益相关者目标一致的指标。之后,这些CX专家会与内部专家和业务的利益相关者进行合作,确定、按优先级排序、以及处理CX的挑战和机遇。CX专家需要让各团队更轻松地获取洞察,并且尽可能地利用这些洞察驱动实时的体验优化。


 

3. 数据分析:运用成熟技术,采集高质量数据

成熟的测量团队不应局限于问卷调查所带来的数据——他们会将呼叫中心的通话记录、客户的行为数据、舆情数据等作为获得CX洞察的数据来源。由于是以单个客户为单位,进行数据的收集和融合,因此团队可以更深入地理解CX、运营驱动因素和业务成果之间的复杂联系。并且,通过预测性(Predictive)和规范性(Prescriptive)分析,获得有助于客户体验改善的洞察。

4. 人员配合:在工作中通力协作,密切配合

 

成熟的测量团队将所有CX指标的负责人都集合在了一起。这些人不仅要与内部专家,如分析、研究,或者业务流程工程(Business Process Engineering)团队进行通力协作,更快、更高质量地促进CX指标提升和获得洞察,还要与业务的利益相关者密切配合,确定工作的优先级,提升测量效果,培养利益相关者的数据意识,帮助他们将CX指标运用到业务决策当中。

5. 管理方法:协同、自律和灵活

成熟的CX测量团队会运用一些方法,例如卓越中心(Center of Excenllence,CoE)来处理企业内部的协调工作。他们不但会记录、分享标准和最佳实践,而且还支持不同区域、业务线和功能团队将这些标准和实践应用到自身的工作当中。而且,成熟的CX测量团队还会随着客户期望、业务优先级、CX挑战和技术的变化,不断地调整指标、数据源和业务流程。

什么是CoE呢?CoE (Center of Excenllence)通常被称作卓越中心,在学术界也被称作能力中心。CoE可以是一组人、一个部门或一个共享机构,它汇集来自不同领域的高技能人员并提供共享的设施、资源,可为重点领域提供领导力、最佳实践、研究、支持及培训。

「体验家XMPlus」不但支持多渠道的客户体验数据收集,可以利用爬虫引擎精准抓取各大平台上的舆情数据,而且可对接CRM、POS机等设备上的客户行为数据,实现多源数据的融合与分析。

除此之外,“体验家”还提供岗位定制化的数据BI看板,从企业高管到一线员工,都可以实时查看与自己工作相关的体验数据,帮助获得体验洞察,助力智能决策。

明确所处的阶段,选择合适的CX测量计划

 

CX专家想要建立一套成熟的CX测量计划,首先需要运用“三个方面”、“三个指标”的测量方法,评估自身的CX成熟度,然后根据自己所处的阶段,制定适合的CX测量计划:

1. 对于不太成熟或刚起步的CX计划:建立一个有针对性的CX测量计划。确定努力的方向,并且通过跟踪CX表现以及展示洞察对行动的驱动作用,来证明计划的价值。一个目标明确的起点是企业未来扩大和完善计划的基础。

2. 对于中低成熟度的计划:采纳最佳实践并扩大规模。CX领导者必须通过更好的商业价值计算、完善的自动化问卷调查和仪表盘、强大的数据收集和分析,以及先进的CX改善方法来增强该项计划。同时,CX领导者必须将加强的计划推广到更多的业务线、渠道、细分市场或产品中去。

3. 对于中高成熟度的计划:建立一个符合未来发展方向的CX测量计划。CX领导者必须突破对传统调研的依赖,以客户旅程为中心,将客户洞察融入到业务决策当中,不断地调整和升级计划。

最后,无论处在哪一个阶段,企业都应该学会使用与时俱进的技术支撑自己的CX测量计划。根据Forrester发布的“Q2 2020 State Of VoC And CX Measurement Programs Survey”报告,在CX测量计划中,57%的CX专家表示他们使用了客户反馈管理工具,并且51%的CX专业人员使用了问卷工具。

「体验家XMPlus」——全旅程客户体验管理SaaS系统,为各行各业的企业提供“基于客户旅程的指标体系搭建-多源数据收集和融合-数据AI分析和BI展示-紧贴业务流的实时预警”的一站式服务,帮助企业高效收集、管理、分析客户反馈,助力企业建立完善的CX测量计划,收集更丰富、真实的客户反馈,掌握客户对产品和服务的感受和态度,推动体验优化,提高客户满意度和留存率,促进企业收入增加和品牌增长!

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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