有报告显示,客户体验的领先者具有更强劲的财务成绩,71%的领先者说,他们在客户体验方面的努力对上一年的财务业绩产生了积极影响。 Prepare for the unpredictable 我在参与企业数字化转型的过程中,常观察到下面三个典型场景: 场景1:A企业管理层设定以NPS为北极星指标,但产品团队面对NPS结果无法直接进行有效问题诊断和提升。怎么办? 场景2:B企业体验部门提出处理各部门的应急需求就好像消防员灭火,希望找到高效体验管理的抓手。怎么办? 场景3:C产品团队的产品经理把体验提升作为团队内设计师的主要职责,但大家认为体验过于主观无法通过提升体验达到产品目标。怎么办? 上述的场景体现了一个共性特点:企业对体验这件事的关注,已经从关注提升体验感转向关注体验带来的成效。Qualtrics XM 研究所发布的报告中明确指出:客户体验的领先者具有更强劲的财务成绩,71%的领先者说,他们在客户体验方面的努力对上一年的财务业绩产生了积极影响。 长期以来在“提升体验感”的举措方面,企业中高频采用的是树立“以客户为中心”的视角,深度“客户洞察”,提升“客户满意度”等。但过程中“体验的业务影响”、“体验闭环管理”、“统一对体验的语言”这3个问题变得愈演愈烈,成为企业对体验进一步投注所急需解决的问题。但体验的“抽象性”、“主观性”、“ 驱动因素的多元性”使得体验难以直接与企业经营产生关联。那么,体验该如何支撑企业经营表现呢? 建议策略:体验度量实施步骤(图1 上下同心,对齐体验度量的目的) ThoughtWorks曾为某客户产品层构建的某度量模型,包括使用产品的整体态度、使用时的功能感受、使用时的情感感受这三大维度。 第二步、拆指标 首先,构建指标体系的框架。数字化产品体验度量指标的指标体系框架可分为三个层级,分别为: 其次,定义完度量体系框架后,我们需要从产品本身出发,将度量体系与产品进行有效结合。 对于一二级指标,比较常用高效的方式是通过与业务、技术专家、结合现有数据(包括用户原声、语义分析等)进行指标的共创与拆分,在这个环节的尾声加入工作坊对齐一二级指标的确定。 对于三级指标,常会随不同的产品类型、业务目标及用户目标发生动态变化。因此,我们会使用GSM(Goal目标-Signal信号-Metric指标)的方法进行三级指标拆解。具体表现在,围绕产品所在的业务线中的用户角色,确定每类用户角色的核心场景及目标。将核心场景与度量体系中的指标进行映射,落实到任务流程中,获取每个任务阶段的指标数据。这个过程比较耗时,但这是一个让团队互相对齐并有理有据分析得到指标的推演过程。这将避免部分团队在定义指标时候出现的随意拍或随手抄的非理性行为。 (图4 体验度量体系中应用GSM拆解三级指标) 在应用体验度量体系进行数字化产品的度量诊断前,首先需要对该产品进行指标权重的设定。通常可采用AHP层次分析法和优序图法来针对不同类型业务的产品进行指标权重的设定。如,工具类产品,更强调用户达成任务,因此在客观数据的“功能感受”部分权重较高,主观数据的“情感感受”权重则相对更低。 其次,进行数据采集。每项指标的背后都有一种或多种的数据采集方式,每项指标的数据颗粒度也不同。在数据采集环节,对“功能感受”中的参与度、系统性能等客观行为数据部分可接入各企业的数据平台。对“情感感受”和“整体态度”等主观态度和感受进行语义量表的打分。 最后,通过综合公式,将度量体系的三个维度“功能感受、情感感受、整体感受”,进行加权计算。基于采集后的数据表现,可以诊断出产品的提升信号。 (图5 通过度量体系进行产品的体验表现的诊断) 第四步、再改造 基于识别的体验提升信号,进行产品提升。这个环节重点解析数据表现背后的动因。我们常常引入用户研究、专家评估、市场分析、竞品分析等方式,对提升信号处进行详细分析,并通过概念设计及用户测试等方式进行产品优化改造的快速验证。发布后,对产品重塑后的关键指标进行持续追踪,周期性监测指标的改善情况。 第五步、续监测 通过监测平台等工具,提升体验度量的效率。从体验度量指标的数据采集到数据分析到最终的可视化,让体验度量的闭环全程可管理。 两个注意点注意点1:遵循五“可”实践原则 体验度量五步曲应用过程中,需要注意5点:
过程中,体验度量需要配备专项工作组来负责其在企业内的推进落地。体验推进的人手不足、体验度量未与实际员工的OKR或KPI绑定等因素也成为了有效落地的约束条件。建议以企业中负责推进敏捷转型的转型办等部门进行资源调配和工作回检。 结语体验度量是手段,成效提升是关键。体验度量的关键还是要从业务中来,回到业务中去。⽂中提到的数字化产品体验度更聚焦解决客⼾短期⽬标,事实上,企业还需要以终为始,对客⼾体验管理进⾏可持续投资。还需要注意以下几点:
//////////// END //////////// |
|