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前言 存量时代，如何实现新的增长是企业普遍关心的问题。改善客户体验，提高客户忠诚度，已经成为企业降本增效的重要路径。然而，国内大多数企业决策者对客户体验的认知仍较为传统，“客户体验管理”平台的构建也尚处于发展初期。 Choiceform巧思科技·全体验管理研究院出品《TX101-全体验管理指南》，将从何为“客户体验”概念入手，梳理CEM应用流程，细化拆解各核心要点，帮助行业相关从业人员深入浅出地了解客户体验在企业竞争中的重要意义，为存量时代如何玩转体验经济打下扎实基础。该指南共包含14课课程。
我们相信，无论你是企业决策者，还是IT、营销、研究、用户体验等部门的资深从业者，或是对客户体验感兴趣的初学者，在聆听过程中你一定会有所收获。这不仅有助于你事业的成功，也有利于你的企业“赢在客户体验管理”。 为便于阅读与交流，您可关注品牌官方账号，申请获取《Choiceform TX101全体验管理指南》。 第十二章 CEM的今天与未来 以下为文字版精华内容 在以往的章节我们详细介绍了CEM是什么，以及怎样做好CEM。在这一章我们将要对CEM整个发展历程以及未来的发展趋势进行梳理，希望这一章能让大家对CEM的由来和去向有更完整的了解，也希望与大家一同展望CEM的未来。 结合以往国内国外研究的基础以及目前市场的发展状况，我们对CEM的不同发展阶段进行了如下的归纳，具体如下图所示。在这张CEM的发展蓝图中，Y轴表示CEM的发展成熟度，X轴表示不同阶段所具有的技术能力和经验累积的情况（如：X和O数据的融合程度、运用算法和预测技术对数据分析的能力)。 CEM1.0的开始建立在CRM的基础上，以往在CRM阶段企业更多依赖O数据，而缺少了对客户态度和想法的理解，也就是缺少了X数据，而CEM1.0的出现弥补了CRM X数据缺失的问题，通过问卷的方式与客户进行沟通，因此在1.0阶段的突破是企业不单依赖O数据，也开始获得了客户的X数据。 而后进入CEM2.0阶段，开始强调O数据和X的融合，通过数据的融合，企业可以做到更全面的洞察，进而使得行动更加高效。Choiceform作为CEM的后来者，也一直秉承着数据融合的重要性，以此赋能更准确的行动。往后随着前两个阶段的数据积累和建模算法能力的提升，CEM3.0和4.0将会是CEM的最终目标。
以下我们将对CEM不同阶段的特点进行更详细的介绍 #1 CEM1.0 在CEM1.0出现前，CEM的前身也就是最初的阶段更接近我们所熟知的CRM，在这个阶段企业只有O数据，与客户的沟通也只是停留在销售人员的跟进，因此该阶段并没有X数据的积累。随后出于了解客户真实需求的需要，衍生出了CEM1.0。CEM1.0在CRM的基础上解决了只能依赖O数据的问题，该阶段引入问卷功能，通过问卷的形式获取到客户的X数据，逐渐收集到了客户的真实想法和需求，使得CEM在CRM的基础上发展了一小步。 但该阶段的局限性在于，尽管获得了客户的X数据，却并没有实现与客户O数据的打通，即对于单一客户X数据和O数据并不能一一对应。并且由于在问卷中并未对客户的O数据进行连接，使得在提问过程中需要不断询问客户的行为，导致问卷冗长且乏味。因此尽管企业在这个阶段获得了客户的态度和想法，实现了一个小的进步，但这仍不足以支撑企业对客户形成全面的理解。
#2 CEM2.0 CEM2.0的出现是一个重要的阶段，也是Choiceform对行业的一个重要看法。在该阶段开始形成企业运营数据和客户态度数据的结合（O&X数据融合），从而可以获得更全面的洞察。而企业只有基于正确的洞察才能产生更准确、更有效的行动。因此该阶段从本质上解决了企业行动效率低下的问题。 当企业给予客户的行动和反馈是准确的，客户将感受到被重视，这种良好的感受也会促使他们更加愿意与企业交流互动，使得客户的回复率提升，随着客户与企业的互动越来越多，企业所拥有的数据质量也会越来越高，最终形成一个企业与客户双赢的良性循环。
#3 CEM3.0 在CEM2.0的基础上，我们拥有了高质量的数据，因此在CEM3.0我们可以利用这些数据进行建模，验证这些数据与企业业务指标的相关性。以往我们也说到所有数据代表着过去和现在，而决策需要与未来相关，因此只有预测可以帮助企业看见未来，做出更好的决策。但不可否认，做好预测非常依赖高质量的数据的累积，所以有了2.0的铺垫，3.0才可以实现。 在该阶段，CEM给企业带来的业绩增长将会使高层看见并重视CEM，使得CEM走进企业，逐渐成为企业的文化和共识并融入大家的工作中。
#4 CEM4.0 当然CEM并不会只停留在3.0阶段，CEM4.0才是企业的终极目标。在CEM3.0的基础上，我们累积了建模和算法的能力，在4.0阶段，这一技术将会实现对个人客户的预测。对于每一个客户，我们可以通过算法对他们的流失风险进行预测，这样可以提前采取行动防止他们离开。 CEM的宗旨是关注每一位客户，尽管在CEM2.0阶段客户的回复率有所提升，但依旧存在一部分不愿意回答的客户，针对不回复的客户，我们将通过高质量的X+O数据做因果关系的模型分析，去预测这部分人可能的X数据，以此来弥补数据的缺失。因此做到关心每一位客户的关键点在于首先要提高回复率，其次对永远不回复的客户的X数据进行预测。 在我们理解每一个客户时，每位客户都会被赋予一个动态的标签，标签代表了客户目前与品牌所处的关系阶段以及流失的风险，通过这样细颗粒度的分析以及对优先级的排序，就可以把准确的洞察给到员工，告诉他们在相应的时间应该优先处理某一类的问题，聚焦他们的时间和能力在高相关和更重要的事情。以上的观点也得到了著名IT咨询公司Gartner的赞同，在得到正确的洞察后，我们应该给到企业员工“行动的处方”，也就是他们需要采取的行动，通过问题的优先级，让员工可以更高效的优先处理紧急的问题。
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