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描述性指标包含了客户互动中的大量数据,比如电话客服中心呼叫记录,客户什么时候拨通电话,以及对话的时长;或者账单系统记录,客户从你这里购买了什么产品,通过什么渠道进行购买等。
这些指标通过告知你在现实中发生的事情来提供多种客户观点。例如,我们合作的一家电信公司告诉我们,曾经有一次他们接到了大量的客户来电投诉,投诉当期的账单出现了大量错误。通常,这种情况会导致公司成立项目组对账单系统进行修复。而那些描述性指标显示,根据客户购买的通信计划来看,他们的账单是没有问题的。这就要求这家电信公司开展一次根源性问题分析,最终揭示真正的问题所在:可能会对自己购买的服务包存在疑惑。因为他们收到的账单同预期不同,而这些账单只是看起来有错误而已。
收集描述性指标,你需要IT部门的协助。他们会通过某些工具,如SAS、SPSS或者ClickFox来挖掘内部系统,如通联中心日志、账单系统,以及客户关系管理系统等获得数据。
结果性指标:预测业务结果的洞察
结果性指标会告诉客户在同你的公司进行互动之后想要做的事情——或者实际上做的事情。这项指标会让你将客户观点(例如一次满足的购物之旅),同最终的业务结果(如回头客购买行为)进行关联。结果性导向的指标可以分为两种类型:关于客户预期行为的自我导向报告数据和客户实际行为的历史数据。
结果性指标以预期行为来寻求客户在未来的行动预测。净推荐值是目前最流行的结果性指标。净推荐值可以认为是基于客户对如下问题的回答:“你向朋友或者同事推荐(某公司)的可能性有多大?”很多公司把净推荐值看得很重要,因此他们将净推荐值作为结果性指标和感知性指标,他们假设那些打算进行推荐的客户们经历了一次良好的体验。我们的研究证明,这个假设在大部分情况下都是合理的,然而也是有代价的:很多把净推荐值作为双重标准的公司,对于体验的理解也不够详细。
其他的结果性测量指标包含了由实际客户行为所构成的数据。它的优点是实际行为可以等同于现实,而预期行为——则是基于人们的假设或意图,不能同现实情况相等同。举例来说,预期行为的表现可能是,客户可能会告诉你,他们希望再次同你进行交易,但是他们真的那样做了吗?如果他们真的做了,是什么时候呢?他们的开销是多少呢?如果你希望创建一个商业案例,从购买增量来揭示投资回报率,那么你需要对这些问题做出假设性回答,并且在这些假设被挑战时重新进行定义。如果这些困扰了你,那么你的替换方案就是寻找真实的数据——客户实际行为、发生这些行为的时间及方式。
你可以将收集描述性指标数据的方式运用到此处,来收集客户的实际行为数据。在这两种情况下,你可以运用分析工具从内部系统中抽取数据,这些系统可能涵盖了从电话中心的通话记录到客户关系管理数据库等多种系统。同样,你还需要准确地将客户记录同调查结果匹配起来,否则你就无法建立起高可信度的因果关系链。如果你对客户有着准确的定义,那么这种配对对你来说就绝非难事,因为你对电话或邮件调查的特定客户非常了解。
当你将这些测量指标组合在一起——感知性指标、描述性指标和结果性指标——你就会对客户对这次互动的认知了若指掌,包括这个互动过程中发生了什么、业务对互动过程的影响是什么。这会让你明确需要修缮的问题或这其中可加以利用的机会,建立起可以得到上级支持的详细的商业案例,并在时间的检验中,持续得到积极反馈。NetApp(美国一家计算机存储和数据管理公司)就是一个很好的正面例子。
案例分析:NetApp通过测量指标推进改革
康妮·卡塞尔(ConnieCassel)是美国计算机存储和数据管理公司NetApp的客户宣传总监。她从初入职场开始,就一直任职于高新技术行业。20世纪90年代,她在惠普担任销售职务。那时,惠普刚刚开始进入客户满意度测量领域,而此时惠普的客户满意度测量项目让康妮很感兴趣。后来,康妮跳槽到了NetApp,她有机会参与到这家公司的首个客户测量项目中。
在NetApp成立客户满意度测量项目的第一个年头里,康妮聘请了战略咨询公司行路者(WalkerInformation),这家咨询公司有很多在测量用户体验与经营业绩评估方面的专家。NetApp与行路者共同推出了一个试点项目,调查了该公司的大客户对公司的主营业务的看法,包括产品、专业服务、销售跟进和技术支持多个方面。调查还设计了关于预测客户忠诚度的问题,例如询问客户如何看待他们同NetApp的关系。这种方式为康妮联系感知性指标和结果性指标做出了范例。
如今康妮的研究结果为管理流程提供了资源,为业务中的改良事宜和新项目的优先级提供了依据。“作为一家公司,我们希望通过这些测量项目来影响客户的忠诚度,”康妮解释道,“我们的测量项目揭示了忠诚度的驱动因素,因此我们就可以对公司的关注点进行建议。我们深刻地知道产品是迄今为止最重要的部分,接下来是整体质量,然后是沟通的难易程度。”
这个流程的工作模式是这样的:根据30天内收到的年度调查结果,康妮的团队开始在全公司范围内分享他们的调查总结,为每一个收件人的需求量身打造。然后,这个团队同每一个功能模块负责团队展开讨论,来修订这些调查总结,提出解决问题的办法,并发现其中的机遇。康妮整理了在研讨会上的所有提议,并把这些提议提交给公司的管理层,让他们来决定对哪些项目进行资助。
康妮的测量项目成为NetApp进行业务决策的一个重要组成部分。这个项目的成功,源于她对用户体验的系统测量,确定了影响用户体验质量的因素,以及用户体验质量同经营成果之间的相关性,并将这些结论在全公司范围内进行分享。这不仅为测量用户体验提供了支持,更为改善用户体验执行起到了推动作用。
测量框架之间的连接点
所有有效的测量项目都构建了用户体验质量、驱动因素和经营绩效之间的关系模型。你需要为你的项目量身打造,同时,你的用户体验测量框架会助你完成这些测量项目。为了在实施过程中不断推进这个框架的完善,你需要参考第一章的用户体验金字塔,来考量在这个背景之下的测量内容:需求满足、容易性及愉悦程度。
需求满足
需求满足是基石。它将决定公司的成败——正如康妮在NetApp的发现一样,至今为止,产品体验是影响客户忠诚度最重要的驱动因素。这也就是为什么那些测量关于产品、服务和渠道的用户体验问卷的第一个问题都会是:我们是否满足了您的需求?
问卷问题的具体形式会根据不同的客户目标和接触点而不尽相同——如产品或沟通渠道问题。举例来看,电话客服中心会询问客户的问题和疑惑是否得到了彻底或部分解决,或者压根就没有得到解决。这已经成为让到店消费的客户与网络调查相连接的标准方式了,这其中的问题会包括消费者是否找到了自己想要的东西,等等。
容易性
交易的难易程度也是影响用户体验至关重要的因素。要测量容易性,就需要对客户在获得需求过程中花费了多少精力进行提问。例如,某些公司询问客户他们在解决问题时一共拨打了多少个电话,以及这对客户而言是否是个合理的数字。
软硬件巨头思科(Cisco)发现,商业交易的容易性已经越来越成为一项重要的客户忠诚度驱动因素,紧跟在公司的核心属性如产品稳定性之后。柯比·德吕森(KirbyDrysen)是思科客户中心的高级总监,一直致力于研究这其中的关系。“我们发现了在交易容易性和忠诚度之间的统计学相关性,这很容易通过客户的行为和统计记录来得到证实。我们从客户那里获知,同思科进行交易的容易程度已经有了重大改善。”
交易的容易性对思科来说是如此重要之事,因为是他们的客户采购和使用了他们生产的硬件与软件,才使思科正常运行。那么,交易的容易性对你的公司而言有多重要呢?这需要通过你的测量计划来回答。
愉悦程度
情感投入——某件事情给你带来的愉悦程度,通常在测量项目中是被忽略的部分,因为这种因素似乎对于驱动业务的提高来说有点模糊不清。你也可能会试图去回避它。但是,请回忆一下我们在第三章中提到的案例,先锋集团在处理客户亲人过世的财产问题中,简化了其流程而带来的良性客户反馈。客户看重的是在经历变故之后自身接收到的同情和关心,而并非流程的简化所带来的时间收益。
如果你还没有将跟踪客户情感的重要性纳入业务指标,那么我们一起来看一下美国西南航空飞行员的故事吧。这名飞行员考虑到了客户的情感诉求,因此,那位乘客爷爷才可以及时赶往医院,见到在一次悲惨的意外中严重受伤的孙子。这位乘客的家人已经提前致电了航空公司,因为他们知道,这次意外的飞行时间紧迫。这位乘客从安检处穿着袜子、拎着鞋子一路跑向登机口,因为他没有时间穿鞋子了。他在登机处遇到了让他感激万分的飞行员,因为飞行员告诉他:“没关系,没有我,他们都没法起飞。”
每次想到这个故事,我们都会哽咽。它让我们更倾向于选择美国西南航空,即使我们并不奢求飞行员会为我们延迟一次航班。我们所期望的是在同美国西南航空合作的时候,他们会为我们的飞行带来愉悦,因为他们似乎很关心自己的客户。而事实上,他们也证实了我们的期望:乘客们在2012年用户体验指数调查中,在愉悦程度方面给了美国西南航空最高分。这使美国西南航空在航空公司的综合排名中一骑绝尘,险胜捷蓝航空,并把其他竞争对手远远甩在身后。
让测量助力用户体验
尽管测量原则并不像策略和设计那么突出,但它就像火箭燃料一样,为你的用户体验提供推动力。它通过成果展示来让你的项目变得更加有趣,并让工作人员通过对测量结果和自身工作状态的硬性数据相结合来评估自身表现。从很多方面来看,你都不能忽视测量原则,除非你希望你的努力都付诸东流。
用户体验指标还为检核其他用户体验原则提供了真实数据。通过发掘客户最重视的事情,进而进行系统的测量,你会了解到你的策略是否走上轨道,或者你的客户认知是否准确,以及你的体验设计是否能与客户产生共鸣。
测量反映决策。正如我们在NetApp的案例中看到的,测量在判断和解决客户问题的时候显得尤其宝贵。但是如何才能确保你的公司将这些洞察贯彻到底呢?解决这个问题要通过管理,这便是我们第九章的话题。
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