不，客户并不总是对的——如何充分利用您的 CX 数据

[chowdhori87]

在客户体验领域，记忆是塑造消费者与品牌关系的强大力量。不幸的是，记忆可能会产生误导。 感谢诺贝尔奖获得者心理学家丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）的帮助，我们知道消费者对一次经历的记忆（无论好坏）并不一定反映该经历的诚实平均值。相反，记忆受到个人经历的最极端点和终点的影响，或者卡尼曼所说的“峰终法则”。 简而言之，记忆与情感联系在一起，而消费者与品牌的关系是情感性的。消费者对品牌的感受是由共同经历共同创造的记忆驱动的。问题是——我们如何更有效地利用不断增加的数据来不断改善这些体验？ 仅利用客户感知数据的品牌不能有效地改善其客户体验的执行。正如卡尼曼所描述的，人们有两个自我：体验自我（对当下发生的事情有偏见的看法）和记忆自我（对总体回忆的看法经常被扭曲）。仅仅依靠感知数据只能说明故事的一半。当然，过度依赖运营数据也是同样的情况。


如果您无法将个人绩效指标与建立牢固的客户关系的最终目标联系起来，那么它们 特殊数据 就没有多大意义。 品牌无法控制消费者的认知，但可以通过有意设计和执行体验来影响消费者的认知。成功在于在记忆的波动性与被证明对消费者如何体验您的品牌影响最大的标准和流程之间取得平衡。使用您的数据通过以下四个步骤实现这一目标： 1. 确定输出和输入，然后进行汇总。 由于可以获得如此多的信息，确定哪些数据点对您的品牌影响最大可能是一个挑战。这就是为什么第一步是了解您在接触点级别以及整个客户旅程中拥有的数据。最简单的方法是将数据分为两种类型 - 输出和输入： 输出告诉我们消费者的看法（例如，客户的声音、社交媒体） 输入显示运营绩效（例如等待时间、合规性、问题解决） 由于客户感知并不总是反映公司绩效的实际情况，因此需要将输出与输入结合起来，以确定客户体验的真实状态。此基线对于确定真正推动 CX 所需的具体策略至关重要。



它还将使您能够通过创建一个真实的数据源，更重要的是，创建一个用于管理由此产生的行动和改进工作的集中环境，在历史上互不相关的测量程序中建立更好的治理和效率。 2. 通过分析确定关注重点。 对数据进行排序是最简单的部分。您仍然需要理解数据告诉您的内容，而这需要分析。预测分析可用于将您的客户和绩效数据集关联起来，以确定哪些运营实践最有可能为您的品牌带来最大的未来客户认知度提升。 品牌有时倾向于从最低得分指标开始，但并非所有接触点都是一样的。在某些领域，您的得分可能略低于您想要的水平，而在正确的方向上多做一点努力可能会对您的整体客户体验产生重大影响。 如果您是一家汽车租赁公司，客户会告诉您租赁流程的效率至关重要。乍一看，您可能希望关注一个指标，例如减少客户取车所需的时间。如果不分析这些运营行为如何影响客户感知，您可能永远不会知道服务速度的提高可能会无意中导致客户旅程后期的负面后果。也许您没有花时间预先充分解释费用；这可能会在体验结束时导致期望不一致，从而抵消早期效率所产生的任何积极情绪。 您可以通过整合跨数据集的分析来找到机会领域。