2020-11-26 16:37 来源：未知 点击次数 ：次

本文由斯图飞腾（Straitfyd Inc）根据Gartner报告 “How to Manage Customer Experience Metrics”而整理，报告总结了不同类型的客户体验度量标准，并为支持客户体验计划的IT领导提供有益建议。

点击链接获取Gartner报告原文：http://stratifyd.mikecrm.com/4pc9dXl

客户体验管理（CEM）已成为CEO和CIO们越来越关注的的热门话题。据估计，全球有5,000多个机构拥有首席客户服务官（CCO）、客户体验主管、总监或副总裁等相关职位，并且这个数字还在不断增加。2002年到2015年，几乎所有的客户体验任职者都是出现于B2C企业中。2015年以来，B2B市场迅速崛起，拥有一种用于了解客户体验质量的评估系统已经成为了客户体验计划的必需品。

客户体验指标具有多种用途。它们可用于：传达先前投资的理由；验证是否改善了客户体验；确定未来改进的目标；或在必要时介入并采取补救措施。

衡量客户体验的目的有多种，具体取决于企业的成熟程度。目的可能是从一种混乱的无政府状态（每个团队或部门各自评估不同指标的客户体验）转变为评估有助于提升总体客户体验绩效的状态。或者，可能该企业已经在绩效改善方面拥有良好的追踪记录，那么重点更多地放在与以往的比较上。如果比较已经进行了一段时间，那么客户体验衡量的目的也可能是帮助预测甚至为客户体验创新提供支持。

本报告探究了多种不同类型的客户体验度量标准，并为支持客户体验计划的IT领导提供了有益建议。

主要挑战：

1.缺乏对客户体验指标范围的理解以及跨部门监督、管理工作不到位。

2.客户满意度、净推荐值（NPS）、客户努力度（CES）是衡量客户体验计划总体成功与否的三个核心指标，尽管这些指标对管理层非常具有吸引力，但它们却无助于判断影响客户体验的关键所在。

3.企业难以确定某个指标是否与客户体验有关。我们经常见到将与客户体验无关的指标（例如交叉销售、追加销售、销售成本或活动响应率）引用为客户体验指标示例的情况。

指引建议：

作为参与客户体验改善计划的应用负责人，您应该：

1.审核并整合整个企业中的所有客户体验指标，而不仅仅追踪营销和客户服务部门的指标，要明确每个指标的计算方式、指标跟进者以及指标改进负责人。 

2.确定哪些是关键绩效指标（KPI），哪些仅仅只是指标。每个KPI都是一个指标，但并非每个指标都是KPI。KPI可用于衡量您是否达到了业务目标，而指标仅用于追踪项目进度。

3.评估并确定最适合您企业的指标呈现方式。无论指标最终以哪种形式呈现，请确保尽可能包含员工敬业度、服务质量、客户满意度、客户忠诚度及推荐度等相关要素。

4.避免将所有精力都集中于某一高级别客户体验指标上。相反，要更多地去帮助那些负责低级别指标的群体，努力将客户体验指标的等级拉平。

5.当某个指标不是客户体验指标时请与相关负责人澄清，因为它无法评估客户利益。

深度分析：

1. 审核并整合整个企业的所有客户体验指标

客户体验主管审核所有的客户体验指标要综合考虑多方面因素，比如了解正在评估的内容是什么，如何计算每个指标，以及由谁来负责其改进。通常，首次审核和合并客户体验指标很难收集到所有适用的指标，因此可能需要反复进行审计。所有指标收集齐以后，下一步就是将这些指标进行整合，以创建有关客户体验的单一事实来源。 

客户体验指标的范围很广，大部分企业已经对不同部门的多样化客户体验指标做了评估，这些指标由不同的人分别监控着。我们对过去几年间客户体验领导者们经常使用的指标做了调研（见下图）。

图 1.客户体验评估

董事级别的高管只会定期查看1到2个客户体验指标。 CEO倾向于平均使用6到10个KPI来管理企业，而向CEO汇报的人平均要使用6到10个KPI来管理其部门。

大多数收入超过10亿美元（或同等水平）的大型企业都拥有100多个客户体验指标——根据Gartner分析师与客户的互动情况，有些企业拥有多达400个此类指标。它们由企业里来自不同部门的不同个人拥有和管理，这些个人没有紧密地合作，并且由于缺乏对指标标准的有效沟通，从而导致出现评估结果不一致的情况。

尽管指标的范围比较广，每个企业使用的指标标准也不一致，但还是有一些共性的地方。大部门企业考虑的指标都可以归结为以下五类：

1.客户满意度

2.客户忠诚度/留存率/流失率

3.宣传/声誉/品牌

4.产品&服务质量

5.员工敬业度

几乎所有企业都在以某种方式衡量着客户的反馈，并且几乎所有大型企业都根据Gartner分析师与客户的互动进行衡量。依据我们的经验，企业衡量客户体验最普遍的参考标准是客户满意度，其次是客户忠诚度，再次是客户推荐度和产品与服务质量，最后关注的是员工满意度。因此，用来衡量客户体验的参考标准差异很大，但是发展成熟的企业会倾向于将五个参考标准进行综合考量。 

2.区分关键绩效指标和普通指标

并非所有指标都重要。放在战略业务目标情景中的最高级指标被称为关键绩效指标（KPI）。关键绩效指标用于评估您是否达到了业务目标，而普通指标仅有助于跟踪项目进度。在这种情况下，确定客户体验计算函数中的目的和目标并针对这些目标呈现KPI就变得很重要。这样做可以使您了解是否成功实现了最初建立的业务目标。 

考虑到KPI的核心作用，这是否意味着您只需要跟踪记录它们，而不用记录其他指标了？答案是否定的。相比于仅仅考核KPI，添加评估标准将提供对客户体验、业务和运营绩效的更全面的展现，请确保将两者结合使用。

3.评估并确定指标的呈现方式

企业通常会采用以下三种方法中的一种或多种来呈现指标： 

1) 将所有相关指标统一整合在一个客户体验仪表板中。

2) 建立一种层级结构，来展示低级运营指标和（呈现给上级主管的）高级客户体验指标之间的相互关系。 

3) 将不同权重的指标进行叠加，创建客户体验指数。

衡量客户体验的最终目标不应是产生一套无懈可击的指标。相反，目标应该是确定决策的优先级，具体而言，是企业根据这些指标决定采取的行动。

最常见的指标呈现方式是将所有相关指标统一整合到客户体验仪表板中——这可以很好地全面了解客户体验的各个方面，并允许您与不同部门的不同员工共享该视图，以便更好地了解客户体验。实际上，大多数客户体验领导者都创建了指标仪表板，以便从尽可能多的不同角度去捕获整个客户体验（见下图）。

图 2. 客户体验指标仪表板范例

第二种常见方法是建立度量指标关系的层级结构，该结构很好地展示了低级运营指标和（呈现给上级主管的）高级客户体验指标之间的相互关系 ——对于客户体验管理层来说，了解这些指标及其流动方向之间的关系非常有价值。

这些关系可以从最顶层开始的层次结构中进行说明，其中包含一个或两个运营高管会感兴趣的高级别KPI，例如总体客户满意度或净推荐值（NPS）。该层次结构逐步向下，直到由不同部门的人员分别跟进的与客户体验相关的所有运营指标（见下图）。

图3. 客户体验指标层级关系范例

第三种常见方法是通过对不同权重的指标进行叠加来创建客户体验指数——这样做是为了体现总体的客户体验。例如，对于客户来说，最关键的指标可能是企业对诸如车辆故障服务之类的求助电话的响应度。因此，与维修工人的专业性和友善程度进行的调查衡量相比，该指标的权重更高。在这种情况下，真正的症结是确定不同指标的相对重要性。

4. 避免聚焦某一高级别客户体验指标

那些承诺在短时间内（例如六个月）内就可以快速改善某一高级别客户体验指标（例如客户满意度（CSAT）、净推荐值（NPS）或客户努力度（CES））的客户体验领导者正在玩火。就客户体验指标而言，普通企业爬升至行业最高水平或较差的企业爬升至平均水平的时间约为四到五年。做出如此大胆的承诺是有风险的，原因是影响客户体验的变量有很多，很少有客户体验领导者对所有这些变量都具有可控性和可预见性。

最好的方法就是先确定几个低级别的客户体验指标，并承诺通过与这些指标负责人合作来改善这些指标。这种办法更加有效是有原因的。首先，这保持了最能影响变化的个人的所有权。其次，由于影响因素较少，短期内改善更具体的、可操作的客户体验指标可能性更高。第三，对多个具体的指标进行改进可以分散指标无法改进的风险。这其实相当于是把鸡蛋放在不同的篮子里，降低投资风险。更重要的是，小改进的累积效果往往也能带动高级指标的改进。

5. 当一个指标不是客户体验指标时向同事阐明

当衡量标准不是客户体验度指标时向同事澄清是很重要的，这可以避免引起错误行为的发生。一个例子就是错误地认为金融产品是客户体验计划的一部分，出售金融产品。

如有疑问，最好的办法就是确定主要业务目标是在短期内直接降低成本或增加收入，还是提升提高客户满意度、忠诚度和推荐度，并通过长期降低成本或增加收入为企业带来间接利益。第二个最佳办法是由外向内考虑。正在考量的项目是否旨在帮助客户购买和拥有较高质量的产品或服务，还是旨在向客户销售并增加产品或服务的使用量？在前一种情况下，思维是从外部开始的，从客户开始，再到企业，但是，后者具有由内而外的思维方式，这种思维方式从企业开始，然后到客户。

由于篇幅限制，本文仅作部分内容整理，如需查看Gartner报告完整版，请点击此链接：http://stratifyd.mikecrm.com/4pc9dXl

关于斯图飞腾（Straitfyd Inc）

斯图飞腾（Straitfyd Inc）总部位于美国南部金融重镇夏洛特，是全球领先的增强智能（Augmented Intelligence）数据分析服务提供商。公司拥有强大的非结构化数据语义分析能力，致力于推进AI在企业数据分析以及商业智能领域的进步。Stratifyd增强智能平台通过整合多个数据源的结构化和非结构化数据，深入洞察消费者反馈数据背后的故事场景，在短时间内呈现出价值非凡的商业见解，助力企业提高客户体验和满意度，提升客户转化与留存，实现高质量的收入增长。

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