2020-03-10 鹈鹕全面客户体验管理 | 译者：段佳佳
客户调查是一个基于事实而非假设来了解客户对你品牌看法的机会。从调查中收集到的客户反馈是宝贵的。其中包含了客户真正需要的产品和服务的所有信息。
而且不止于此。
给客户提供反馈的机会，让他们有发言权，表明他们对你真的很重要。
最终，调查反馈有助于培养以客户为中心的文化，进而创造更快乐的客户。这是个好消息，因为更快乐的客户意味着更高的留存率、更高的销售额和繁荣的业务。
在最初阶段，进行客户调查似乎很困难。首先问自己一个问题：
“我想要知道什么？”
实际上，你将收集证据来讲述一个故事。要做到这一点，你需要一个清晰的愿景。你有什么特别的问题要解决吗？例如，你对“我想知道什么”的回答，可能包括：
假设客户流失率很高，你想知道原因。创建一个你希望实现的具体目标，例如在三个月内减少 1% 的流失。
比起把任务交给一个人或一小部分人的组织，让每个人都参与到客户反馈中并采取行动的组织要成功的多。所以，开展调查项目需要全公司的认同，而不仅仅是领导层的认同。这些其他部门也可以帮助你设计调研问题。
弄清楚每个人都能得到什么是有帮助的。例如，在进行客户流失调查时，其他团队会得到以下好处：
你需要定性还是定量的数据？定量数据很有用，因为它们易于分析，比如大家熟悉的李克特量表（Likert scale）从“完全同意”到“完全不同意”的评分。这里有一个例子：
但定性数据可以产生更丰富的洞见，为体验提供答案。使用开放式问题可以帮助提供背景信息。例如，定量数据可能会告诉你用户对客户支持不满意，但定性数据可以告诉你为什么不满意，因而生成的数据更容易处理。
开放式问题可能包括：
把这两种方法结合起来，你会得到两全其美的结果。通过赋予数据意义，调查结果会更加可靠。
用定量数据收集评级，然后为客户提供机会，让他们详述其答案背后的原因。但是要小心，如果被这些开放的文本弄昏了头，数据将很难分析。不断进步的人工智能技术，现在可以对自由格式文本进行大规模的自动化分析，因此处理这类数据变得更加容易。
建立准确的调查，其结果真正反应了调查对象的测量结果，这是不容易的任务，但重要的是知道你的调查是在衡量『它应该是什么』。你的调查结果应该是有效和可靠的，并且需要考虑很多因素。
你真的在测量自己认为的东西吗？换句话说，你的测量工具准确吗？如果你想衡量客户对公司的满意程度，但只是问他们总体上有多满意，而不是问他们对你的品牌具体有多满意，那么你并不是在衡量你的目标。
建议：在 1 到 10 分范围内，给你对【公司】的满意程度打分。
不要：在 1 到 10 分范围内，给你的满意水平打分。
随着时间的推移，在不同的情况下，一个量表中的项目能够反映出相同的东西吗？换句话说，这些回答是一致的吗？
要确保你的调查是可靠的，最简单的方法是与有信誉的公司合作，利用已经历了一套严格程序的现有量表。例如，如果你想要测量客户满意度，根据你感兴趣的具体方面，可能需要查看 CSAT（Customer Satisfaction，客户满意度）和 CES（Customer Effort Score，客户费力度），或 NPS（Net Promoter Score，净推荐值）表。
人口统计数据非常有用，因为它们提供了一种筛选的方法。如果你已经有相关的 CRM 系统，就会自动获得这些信息，但如果没有，则要确保收集了这些信息。人口数据的一些例子包括：
确保调查时间相对较短，完成调查所需的时间不应超过 5 分钟，根据调查的性质，一般不超过 10 个问题。只问你真正需要知道的，并准备采取行动。否则，你将冒着客户不能完成它的风险。即使他们完成了很长的调查，你最终也会被大量的数据淹没，这些数据需要花费时间来分析，并且不能提供任何真正的好处。
有了互联网，分发客户调查变得容易多了。但是，在准备如何、何时、以及向谁发送调查问卷时，仍然有许多需要考虑的因素。
客户团队经常问的一个问题是“我要调查多少客户？”那要看具体情况而定。始终不变的是，你需要足够多的反馈，才能达到统计上的显著性。换句话说，应该得到一个不太可能是偶然发生的结果，否则就无法得出可信的结论。
有几件事需要了解：
调查规模：你的样本代表其观点的总人数。这可能是您的客户总数。
误差范围：调查样本的反馈可能与实际用户群不同。理想情况下，这种误差应该在 5%，而且绝对不应该超过 10%。
置信水平：你的样本量能够准确代表全部用户态度的概率。一个好的基准是 95%。在这个程度上能够确保结果是准确的。
利用这些因素，可以计算出：
样本数量：参加调查的人数。
样本量与置信度的对应：
如果总体样本量很大，已达到数万乃至数十万、数百万，此时，最低样本量与调查对象的总数已无必然联系，而主要受到误差和置信水平的影响，根据样本量的计算公式，其最低样本量的确定，以“一定误差和置信水平下的最小样本数量表”为主要依据。一般情况下，以允许误差 3%、置信水平 95% 取样，此时最低样本总量为 1068 个。
即使对统计学有很好的了解，至少可以说，计算样本量背后的数学运算有点复杂。不过幸好有网上资源可以解决这个问题。只要输入这些数字就能得出结果了。
什么时候发布调查取决于你做的调查类型。一般来说，有两类调查：
交易调查（Transactional Surveys）是在某些客户交易的基础上触发的，因此调查取决于客户执行交易的时间。在这些情况下，请仔细考虑希望将哪些接触点用于调查，并在整个客户旅程中适当地分发调查问卷。关注高价值的接触点，例如，当客户刚刚与团队中的某个人完成对话时。
关于交易调查，可能会设置这样一个问题：
您再次使用本服务的可能性有多大？
回答选项包括：非常可能 | 有可能 | 一般 | 不可能 | 非常不可能。
关系调查（Relational Surveys）就是调查客户与你的品牌关系。接受关系调查的客户数量完全取决于你。但如何精确的选择调查频率则需要一些思考。你希望获得足够的反馈使得数据可信，而又不会过多打扰客户。作为指导，我们建议每位客户每季度做一次。
关于关系调查，问题可能是：
你向朋友推荐【 本公司/服务】的可能性有多大？
回答选项包括：非常可能 | 有可能 | 一般 | 不可能 | 非常不可能。
你可能还希望了解客户对未来产品或服务开发的看法。在产品开发周期之前，或者在产品符合公司日程的任何时候，这样做都是有意义的。理想情况下，你应该让这种调查一直持续下去，但确保每个季度对单个客户的调查不要超过一次。
选择调查的分发渠道可能很棘手。
当发送交易调查时，最好使用与交易相同的渠道，保持实时性，这样客户的体验还是新鲜的。例如，使用实时聊天的渠道，你可以在网上交易后立即用聊天小部件调查客户。如果这不好操作，也可以尝试发送一封电子邮件，以免丢失数据。
一般来说，调查往往是通过电子邮件进行的，因为它很容易设置和自动化，但如果电子邮件被归类为垃圾邮件，就不好办了。你甚至可以使用短信、社交媒体、在你的网站上建立调查，或者通过你的 App 来发送调查。归根结底，取决于你和客户的实际情况。
客户调查的一些主要分发方法包括：
Forrester 报告说，虽然 74% 的公司说他们希望数据驱动，但只有 29% 在努力中取得了成功。创建可操作的洞察力并跟踪它们，会让你比竞争对手拥有真正的优势。
知道你的客户不满意，并不能直接帮助到你。了解客户不满意的原因以及如何解决这个问题才有帮助。
假设客户流失调查返回的结果在以下方面得分很低：
“客户服务很有帮助”
很明显客户服务让人失望了，但为什么呢？
开放式问题可以让你深入分析答案。
“是什么让您继续留在我们这里？”
然后出现了一个共同的主题。原来，客户无法与你的公司取得联系，因为客户服务只是通过呼叫中心进行的，而呼叫中心通常是关闭的。客户希望通过其他方式与你联系。
提供在线聊天等技术，为客户查询和支持提供新的渠道。通过延长工作人员的工作时间和利用聊天机器人来接收重复的请求，你也可以减少等待时间，找到问题的核心并解决它。
将调查结果传达给更广泛的团队很重要，这样人们才会有参与感。与同事和部门分享有价值的见解，是确保它们付诸实践的一个好方法。
在将调查结果传达给其他团队时，要注意：
向其他人展示为什么他们应该关心你了解到的调查结果，以及对他们的影响。
了解你的听众。让你的数据得以传播，可能依赖于不同的方法，这取决于不同的场景。
解决出现的问题，并准确记录什么时候做了什么。根据你做的调整，研究这些趋势是如何随时间变化的。
建立一个长期的调查策略，可以提供宝贵的反馈循环。由此，你可以不断地改进产品，确保跟上客户变化的期望。
原文地址：
https://acquire.io/blog/how-to-survey-customers/
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