2020-08-20 鵜鶘全面客戶體驗管理 | 譯者：馬振江
[ 編者注：客戶旅程管理軟件服務公司 Pointillist 發布了《2020 客戶旅程管理和客戶體驗測量報告》調查了全球 1050 位客戶體驗、客戶服務和營銷專業人士，以揭示關鍵趨勢、洞見和基準。我們經過編譯，分享給大家。]
2020 年，客戶體驗在各行各業的重要性毋庸置疑。但是，是什么讓一些組織在管理客戶旅程、衡量結果和改善體驗方面比其他組織更有效呢？Pointillist 調查了世界各地不同行業的 1050 名客戶體驗、分析、客戶服務和市場營銷專業人士，研究行業領先者和落后者的區別。在本報告中，我們將探討以下主要發現和見解：
01 | 通過數據驅動的、基于旅程的方法來衡量和改進客戶體驗，高績效企業獲得了成功
幾乎所有的組織都認識到基于旅程的客戶體驗方法的價值。最成功的組織都是圍繞客戶旅程進行調整，并更有效地整合旅程數據、分析客戶行為和協調行動。
02 | 無法量化投資回報率仍然是客戶體驗面臨的最大挑戰，也是增加投資的障礙
客戶體驗團隊仍然在努力量化投資回報率，這使得他們很難獲得新的客戶體驗計劃的批準和預算。對于不成功的團隊來說，這個問題最嚴重，他們表示其客戶體驗衡量項目不成熟或不存在。
03 | 缺乏集中的旅程數據來源是有效測量客戶體驗和個性化的主要障礙
客戶體驗測量的最大挑戰仍然是缺乏集中的客戶旅程數據。數據孤島問題限制了不成功的團隊了解客戶整體體驗、有效衡量客戶體驗和組織個性化體驗的能力。
04 | 客戶之聲（VoC）數據并不能說明全部問題
大多數企業收集客戶反饋數據，凈推薦值（NPS）和客戶滿意度（CSAT）仍然是最常用指標。然而，受訪者表示，他們在使用反饋數據進行客戶體驗測量時面臨挑戰，因為無法將反饋數據與跨渠道行為相關聯，它不能反映客戶的整體體驗，而且很難將其與收入、流失率和客戶終身價值等有形業務成果聯系起來。
05 | 高績效企業在利用技術改善客戶體驗和業務成果時，采取了更復雜的方法
各組織在使用先進技術（如 AI、旅程分析和旅程編排）來管理客戶旅程和衡量客戶體驗的方法上不斷成熟。表現優異的企業專注于使用人工智能進行基于旅程的分析，例如快速檢測客戶體驗問題，預測旅程或業務結果，并精心組織個性化體驗。
為了找出表現最好的團隊與其他團隊區分開的關鍵因素，本報告根據受訪者對公司客戶體驗的總體滿意度，將他們分為三個部分。
企業領導者必須找到一種方法來克服挑戰，并提供卓越的客戶體驗。高績效的組織依靠基于旅程的方法來有效地管理和衡量客戶體驗，并使業務成果最大化。事實上，超過 95% 的組織已經采用了基于旅程的客戶體驗方法，而且十分之八的受訪者表示，基于旅程的戰略對其業務的整體成功至關重要。超過 90% 的受訪者表示，基于旅程的方法對他們發現改進客戶體驗的機會、根據目標和指標調整團隊，以及理解關鍵旅程信號有積極影響。超過 50% 的公司也有專門從事旅程管理或旅程分析的角色或團隊。
隨著客戶需求和目標的快速發展，以客戶為中心的領先者正在優先考慮在客戶分析和洞察方面投資，以滿足客戶的期望，并在競爭激烈的環境中取得成功。
大多數組織都采用了基于客戶旅程的方法來衡量和改進客戶體驗和業務結果。高績效團隊比一般或表現不佳的團隊更有可能使用這種方法，并相信這對他們的整體成功至關重要。
現在，許多公司都在圍繞客戶旅程來構建他們的組織。大多數高績效的公司（70%）都有一個專門負責旅程管理的角色或團隊，而低效公司里只有 31% 有類似角色。
平均而言，高績效團隊會在 6.4 個不同客戶體驗領域使用這種方法，而低效團隊在 4.6 個不同領域使用這種方法。超過一半的高績效團隊使用基于旅程的方法實現：
有效地整合、分析和處理旅程數據是一個成功的客戶體驗項目的基礎。高績效團隊在客戶體驗的三個主要領域更加有效：數據集成、旅程分析和編制。在整合跨渠道數據，創建統一的客戶檔案方面，高績效團隊比低效團隊有 7.9 倍的效率，這有助于提高他們分析旅程和跨渠道個性化參與的能力。
事實上，低效團隊比高效團隊缺乏跨渠道旅程數據的可能性高出 3.6 倍。數據無法訪問，或按業務職能劃分為孤島，這阻礙了他們建立統一客戶視圖的能力。
近三分之一的高績效團隊表示，他們的跨渠道客戶數據可以被訪問，并整合成統一的客戶視圖，成為客戶體驗項目和計劃的一個不可或缺的驅動力，而只有大約 3% 的低效團隊可以這樣說。
近半數（49.7%）低效團隊無法訪問數據，或表示數據在渠道內是孤立的。高效團隊更有可能在三個或更多渠道中連接行為數據。有效的數據集成，使他們能夠快速分析旅程數據、生成洞察力和協調行動，改善客戶體驗。
連續第二年（參考 2019 年的報告），量化客戶體驗計劃的投資回報率成為首要挑戰。各個行業的組織都在努力將客戶行為和旅程與關鍵業務 KPI 聯系起來，如收入、流失率、服務成本等。只有 21% 的受訪者對他們量化客戶體驗對業務指標的影響能力非常滿意。而難以量化投資回報率的受訪者對他們的業績和客戶體驗投資結果的滿意度要低得多。
40% 的客戶體驗領導者認為，量化客戶體驗的投資回報率是如今客戶體驗的第一大挑戰。
49% 的客戶體驗領導者對其組織量化客戶體驗對硬性業務指標影響的能力不滿意。
只有不到三分之一的客戶體驗團隊負責人表示，他們在 2019 年至 2020 年獲得了預算的增長。而近一半的人說他們的預算保持不變。超過五分之一的人認為他們的預算同比減少。
無法衡量客戶體驗對業務結果的影響，會同時影響組織確保客戶體驗預算的能力。沒有這些資源，領導者就無法投資于有效衡量和改善客戶體驗所需的技術。但是擁有更成熟的客戶體驗測量程序的高效團隊，更有可能量化客戶體驗對業務結果的影響，這使他們能夠獲得預算的增加。
幾乎有一半（47%）的高效團隊表示他們的客戶體驗測量項目非常成熟或極其成熟，而表現一般績效團隊只有 6%，低效團隊只有 1% 多一點。
89% 的低效團隊表示他們的客戶體驗測量項目不成熟或不存在。
數據孤島是有效衡量和改善客戶體驗的主要障礙。零散的旅程數據阻礙了組織量化投資回報率的能力。孤立的數據還影響了組織分析跨渠道旅程，產生可操作的洞察和衡量體驗的能力，這是客戶體驗五大挑戰中的兩個。
打破組織數據孤島是過去兩年中排名第二的整體客戶體驗挑戰。此外，缺乏對客戶和客戶旅程的一致看法，是連續兩年排名第一的客戶體驗測量挑戰。
48% 的企業客戶體驗領導者認為，缺乏對客戶和客戶旅程的一致看法是有效衡量客戶體驗的首要挑戰。
缺乏單一的客戶視圖是客戶體驗測量的首要挑戰。大多數受訪者都在努力將跨渠道的旅程數據整合到統一的檔案中，更少的受訪者將其作為客戶體驗計劃的整體驅動力。
近三分之一的客戶體驗團隊缺乏對跨渠道客戶數據的訪問，而超過三分之二的團隊沒有將數據整合到統一的客戶視圖中。
創建這些統一的檔案需要兩個關鍵能力。1)整合所有渠道的旅程數據，2)解析客戶身份。60% 的受訪專業人士表示，在分析客戶數據集時，收集和準備跨渠道的數據是首要挑戰。同時，快速生成可操作的客戶洞察是客戶體驗的第三大挑戰，是衡量客戶體驗的第二大挑戰。
客戶體驗專業人士表示，當客戶不滿意時，組織未能識別并主動干預，以及忽視對客戶反饋采取行動，都是對客戶體驗產生最大負面影響的五大挫折之一。在五大挫折中，有三個與個性化有關。盡管跨渠道個性化很重要，許多組織還是難以有效地、大規模地進行個性化。提供個性化的第一和第二大挑戰是數據或組織孤島，由于缺乏跨工具和系統的集成，使用來自少數渠道或來源的客戶數據，會導致消息脫節和有限的個性化。
由于許多組織缺乏單一的客戶視圖，他們基于孤島接觸點內的有限數據，而不是客戶的整體體驗來進行個性化互動。這產生了不一致和不協調的信息傳遞，最終導致了無效的個性化。這一發現有助于解釋為什么只有不到三分之一的企業表示，他們能夠有效地在正確的時間，通過客戶喜歡的渠道，以正確的體驗吸引客戶。
大多數組織（95%）收集客戶反饋數據。對于客戶體驗專業人士來說，5 個最重要的 KPI 中有 3 個是 NPS（62.7%）、CSAT（54.2%）和 CES（30.9%）。在各個行業、公司規模和工作職能中，NPS 是首要的高優先級指標，其次是 CSAT。
盡管 VoC 數據被廣泛使用和具有重要性，客戶體驗專業人士仍然援引了幾個與客戶反饋指標相關的挑戰，表明僅依靠客戶反饋不足以有效衡量客戶體驗。
VoC 數據的最大挑戰是將客戶反饋與流失、終身價值和收入等結果聯系起來。雖然大多數專業人士依賴它來衡量互動，但他們面臨的挑戰是采取措施來顯著改善客戶體驗。第二個挑戰是，收集客戶反饋數據比實際操作和采取行動要容易得多。領導者表示，VoC 數據很好地代表了一個孤立的渠道或接觸點內的互動，但它并不能反映客戶的整體體驗。
專業人士還表示，客戶調查和反饋只有少數客戶參與，參與率隨著時間的推移而下降或停滯不前。這阻礙了組織對大多數沒有參與的客戶進行滿意度評估和結果預測的能力。
60% 的領導者認為，VoC 或其他客戶反饋數據面臨的最大挑戰是，很難將其與有形的業務成果或結果聯系起來。
由于數據孤島化，大多數組織都面臨著將 VoC 數據與業務結果（如終身價值、客戶流失等）聯系起來的挑戰。近 43% 的客戶體驗領導者對量化客戶體驗對 KPI 和指標的影響方面不滿意。
不同的數據也使得我們很難確定哪些旅程能夠導致特定的客戶反饋。客戶體驗團隊面臨的問題是如何確定 VoC 數據的根本原因，這些數據使他們無法產生可操作的洞察和協調行動，來改善體驗。
在所有受訪公司層面，最優先的投資事項是專門用于解決數據集成和生成洞察力的挑戰，并支持基于旅程的方法，改善旅程管理和客戶體驗測量。高績效團隊利用更復雜的技術，如客戶旅程分析和人工智能（AI），提高他們管理、衡量和改進客戶體驗的能力。
雖然客戶分析/洞察和數字轉型是所有公司的首要投資重點，但不太成熟的團隊正投資于更傳統的實踐，如旅程地圖和數據管理，而表現最好的團隊則優先考慮更先進的解決方案，如客戶旅程分析、人工智能和機器學習。
調查結果還表明，市場總體上日趨成熟，2020 年投資于客戶旅程分析的組織（27%）與旅程地圖（25%）和客戶之聲（25%）一樣多。
高績效團隊利用人工智能的可能性高出 1.4 倍，因為 88% 的高績效團隊已經采用了人工智能，或計劃在未來兩年內采用，而低效團隊只有 62%。
在尚未采用人工智能的企業中，三分之一的高績效團隊表示，人工智能或機器學習是他們未來 12 個月內與客戶體驗相關的三大投資重點之一，而低效團隊只有 15%。
而在利用人工智能方面，高績效團隊在應用方面也更加成熟。更快地檢測潛在的客戶體驗問題，預測客戶旅程或業務結果，并提供個性化的跨渠道體驗，是高績效企業的 AI 頂級應用。而低效企業利用 AI 進行更基本的應用，如聊天機器人和生成最佳行動。
將人工智能用于更先進的、基于旅程的方法，有助于高績效者取得成功，增強他們衡量客戶旅程和編排特殊體驗的能力。
原文地址：
https://www.pointillist.com/blog/report-customer-journey-management-cx-measurement-2020/
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