2024-10-10 鹈鹕全面客户体验管理 | 译者：马振江
在互联互通的数字体验时代，绘制客户旅程图的做法可能很快失效。如今，客户旅程需要智能设计和动态管理。这项工作必须以实时数据为基础，并且只有在一套强大的工具支持下才能实现，从而为整个组织的决策提供可靠的信息。
在设计和实施有效的旅程过程中，从业人员面临着从利用数据到了解客户行为等诸多挑战。但最大的挑战可能是，高管团队仍然难以理解现代客户旅程的价值。
本报告研究了关键工具和技术的采用情况，最重要的是研究了旅程管理的逐年进展情况。通过对比两年来的研究，我们全面描绘了目前存在的挑战和机遇，以及它们对客户旅程成功的意义。
来自美洲、欧洲、英国和爱尔兰的 107 位受访者分享了他们在实施和管理成功的客户旅程时面临的最大挑战、阻碍他们提供最佳客户体验的因素，以及他们用来衡量成功的指标。报告包括来自加拿大商业发展银行、Proofworks、John Holland Group、Alterian 和电信行业的客户体验领导者的评论，确保读者深入了解成功旅程管理的主要障碍，以及 2025 年及以后的关键机遇。
与高品质的产品和服务相辅相成，客户旅程是客户与组织或品牌之间整体体验的基石。然而，要使旅程取得成功，除了提高满意度和回头率外，它们还应对组织的关键目标产生直接影响。
为了确定组织如何识别客户体验的成功，我们询问了受访者，对于他们的业务和客户来说，成功是什么样子的。选择最多的回答是「确保在所有接触点上实现无缝和积极的客户体验」（79%）。其次是「在降低成本的同时保持客户满意度」（57%），以及「持续达到或超过收入和利润目标」（48%）。
当我们问及成功过程中面临的最主要障碍时，76% 的受访者再次选择了「数据孤岛」和「缺乏集成系统」（2023 年为 64%，今年为 76%），其次是「各渠道客户体验不一致」。少数受访者告诉我们，他们目前最大的障碍是缺乏实时响应客户需求的能力（2024 年为 41%），对客户行为和偏好的理解有限，以及客户互动中个性化不足（36%）。
加拿大商业发展银行（BDC）客户体验高级顾问 Skander Tayach 说，孤立的数据往往使企业无法跟踪个人在整个旅程中的全部体验。他补充说：“我们需要认识到，每一步的汇总数据并不能代表每一位客户。”
“我们通常可以从不同的接触点获得汇总数据，这些数据可以提供相关的重要洞察，帮助我们深入了解旅程中每个具体步骤、渠道或互动的实际情况。然而，数据的格式、质量和结构因具体情况而异，例如，线上数字数据与线下互动数据。这些差异可能包括数据格式、收集方式、收集时间和其他因素。简而言之，孤立的数据只能按阶段或步骤提供旅程的‘纵向视角’。而客户体验则更注重‘横向’或‘线性’视角，去整合全部体验。”
为了确定现状对客户旅程的影响，我们请受访者选择他们在客户旅程中面临的三大挑战。选择最多的是「业务部门之间的跨职能沟通」（73%），其次是「难以衡量和跟踪客户体验工作的有效性」（64%），以及「难以理解客户的实际行为并采取相应行动」（46%）。
与去年（85%）相比，今年「了解客户实际行为并采取行动」所面临的挑战要小得多（46%）。而 2024 年的最大挑战仍然是一个重大障碍：「部门之间的跨职能沟通」（73% 的受访者选择了这一挑战）。连续第 2 年被选中的第二大挑战是「难以衡量和跟踪客户体验工作的有效性」。
每年，对成功的理解和常见的成功障碍都有所不同。然而，2024 年的调查结果显示，只有 9% 的少数人认为他们“非常了解”客户的旅程行为。事实上，大多数人（51%）“比较了解”，31% 的人选择“不太了解”，还有 9% 的人表示“对客户旅程行为了解甚少”。
Alterian 首席执行官 Bob Hale 认为，这一结果凸显了在理解客户旅程行为方面存在的共同挑战，“揭示了认知与现实之间的巨大差距”。他说：“这种差异可能是由几个因素造成的，包括客户旅程的日益复杂性、不同部门之间数据的分散性以及客户期望的快速变化。”Hale 说，在这些群体中，也有一些企业“高估了自己的理解能力”，但实际上，他们“忽略了关键的细微差别”。
“注重转化率等短期指标，而不是从整体上看待整个客户旅程，会进一步导致这种有限的理解。因此，虽然企业可能对自己的方法很有信心，但仍然需要更深入的洞察力和更综合的战略，来真正优化客户体验，推动长期成功，”他说。
我们请受访者选择他们了解客户旅程行为的方式。连续两年，选择最多的回答是「进行定期调查和反馈分析」（2024 年为 78%）。值得注意的是，客户旅程分析的使用似乎在下降。2023 年，这是被选择次数第二多的应对措施（50%），但今年只有 34% 的受访者选择。社交聆听工具也出现了类似的趋势，2023 年，45% 的受访者使用了社交聆听工具，而 2024 年，这一比例下降到了 34%。
尽管使用先进技术进行旅程管理的企业似乎越来越少，但在那些使用这些工具的企业中，其回报是显而易见的。根据 CX Network 对 2024 年全球客户体验的研究，67% 的从业者使用旅程编排工具，其中 40% 的从业者指出这些工具对组织利润产生了积极影响，45% 的从业者指出这些工具对客户忠诚度产生了积极影响。
2024 年，我们通过询问受访者如何深入了解客户互动，进一步探讨了对客户旅程行为的理解趋势。大多数受访者（74%）表示，他们会分析来自客户调查和反馈表的数据。其次是进行深入的客户访谈和焦点小组（52%），以及利用客户旅程分析工具跟踪行为和互动（36%）。同样，社交媒体聆听是选择最少的回答之一（20%），而 16% 的人表示他们会分析聊天机器人对话，来发现常见问题和趋势。然而，在将这些洞察付诸行动方面却存在差距，48% 的受访者表示能够做到，而 52% 的受访者表示无法实施。
为了帮助确定当前旅程管理面临的各种挑战，下一个问题询问了用于衡量客户旅程成功与否的指标。尽管领先优势略有缩小，但客户满意度得分（CSAT）今年再次成为选择最多的回答（69%，低于去年的 77%），其次是净推荐得分（NPS，2024 年为 66%，2023 年为 54%）。“其他”回答包括特定行业的客户体验管理关键绩效指标、首次呼叫解决率、服务等级协议（SLA）和财务指标。
在确定了旅程管理的现状和挑战之后，本报告的下一部分将探讨受访组织目前是如何应对挑战的，以及可以采用的共同解决方案。
虽然从 2023 年和 2024 年的调查结果中可以得出一些结论，但不能认为已经取得了进展。因此，我们询问受访者，在过去一年中，他们的组织在客户旅程测量和理解方面发生了哪些变化。
与第一部分的调查结果形成鲜明对比的是，大多数人（41%）表示他们加强了对数据分析和人工智能工具的使用，而 28% 表示增加了对客户旅程技术的投资。
Tayach 表示，对数据分析和人工智能工具以及客户旅程管理和设计工具的投资“至关重要”。他说：“在加强客户体验和旅程地图实践的同时，这些工具平台提供了多种优势，并最终获得了巨大的投资回报：从简化研讨和增加合作，到提供单一的真相来源，教育和团结所有利益相关者，使他们围绕一个共同的愿景。”
此外，Tayach 说，将旅程连接在一起，创建整个体验生态系统汇总视图，能够使从业人员突出他们最常见的痛点，并识别和优先考虑最具影响力的改进机会。“灵活、集成和可定制的客户旅程工具还能丰富与项目、交付等相关的信息。这些工具可以被整个组织采用，而不是被视为仅由客户体验团队单独拥有的简单工具，”他补充说。
关于其企业与主要竞争对手的旅程对比情况，37% 表示“不太好”，32% 表示“比较好”。只有 22% 的企业表示“非常了解”竞争对手，仅有 9% 的企业表示“几乎不了解”客户旅程行为。2023 年也出现了类似的结果。当我们询问受访者认为自己的客户旅程管理实践与竞争对手相比如何时，35% 的受访者选择了“差不多”，32% 的受访者认为“更好”，17% 认为“更差”。选择最少的回答是“好很多”（13%）和“差很多”（3%）。
尽管对照竞争对手来解释组织的表现可能很有用，但真正的证据必须是可衡量的。93% 的受访者表示，他们无法将旅程与最主要的竞争对手进行比较和对比，这表明市场上存在巨大差距。
Hale 说，这造成了“若干重大弊端”。他解释说：“没有基准，企业就无法清楚了解其客户体验在市场中的表现，从而难以确定需要改进或差异化的领域。这可能导致错失优化客户满意度、客户留存率和整体竞争力的机会。此外，如果没有可比数据，企业可能难以制定切实可行的目标或进行有效创新，从而有可能落后于更了解行业标准和最佳实践的竞争对手。”
为了确保客户体验计划的预算，从业者必须能够将项目成果和关键绩效指标与公司目标结合起来——在充满挑战的经济环境中，这项工作更加重要。根据我们的研究，「将业务目标与客户体验计划相结合的能力」是今年 37% 的受访者面临的三大挑战之一。Hale 说：“当 KPI 指标不能直接反映公司目标时，就很难证明客户体验工作的价值，从而降低了获得高管认可和支持关键投资的可能性。”
比较客户旅程最常用的方法包括：根据行业标准对响应时间和满意率等具体方面进行基准测试，通过评论和调查分析客户反馈，绘制详细的客户旅程图以找出差异，以及收集有关竞争对手战略和客户参与策略的竞争情报。通过了解自己的客户体验如何，企业可以找出不足或出众的地方，从而完善战略，更好地满足客户需求。这种比较还有助于企业适应行业趋势和客户期望，使企业能够做出明智的决策，以改进其客户旅程，获得竞争优势。
本报告的下一部分将进一步探讨展示投资回报率的重要性和方法，并解释人工智能如何影响客户的旅程体验。
受访者采用多种方法向高管团队证明旅程管理的财务回报，其中大多数（27%）将客户留存率的提高与收入挂钩。22% 的受访者表示，他们强调了积极的客户反馈和满意度，但没有将其与财务指标联系起来，这反映了他们对客户调查的依赖；19% 的受访者表示，他们展示了通过提高运营效率实现的成本节约。
在计算与客户体验相关项目的投资回报率时，工程和承包服务商 John Holland Group 客户体验总监 Yvette Mihelic 说，从业者应利用多种传统和非传统措施来确定财务收益和节约。这些可能包括降低服务成本，根据业务模式，还可以通过减少投诉或退款来节省成本，通过提高客户忠诚度来减少营销支出，以及降低员工流动率。
她表示：“准备好比以往更有战略性地思考，使用多种传统和非传统的衡量标准，从更广阔的角度思考问题，而不仅仅局限于客户服务或销售。掌握可靠的数据，包括趋势和有效的预测，也会有所帮助。”
关于从业人员如何确定旅程管理的具体投资回报率，Hale 还表示，最可靠的方法应侧重于将旅程改进与业务成果直接挂钩。“将客户旅程的改进与降低成本、减少客户流失、增加收入和提高客户满意度等关键指标联系起来（例如，改进数字解决方案和减少呼叫中心流量），从业人员可以证明他们在旅程管理方面的投资是合理的，”Hale 说。
利用数据驱动的洞察力是另一个关键步骤。他补充说：“优先考虑对收入增长或成本节约有直接贡献的高影响领域，比如将互动从高成本的呼叫中心转移到更高效的数字渠道，这将进一步提升投资回报率。”
总之，创造一个令人信服的商业案例至关重要，从业者应概述预期收益，包括预测、实际案例和成功故事可以使论证更具说服力。此外，定期通报结果也很重要。通过持续监测和报告旅程管理的进展情况，从业者可以强化其努力的价值，并确保对客户体验提升的持续投资得到不断支持。
根据 CX Network 的全球客户体验研究，2024 年所有市场从业者的关键投资领域之一是人工智能（AI）。我们对 2024 年旅程管理的研究也反映了类似的趋势。当我们询问受访者，人工智能在哪些领域对客户的旅程体验产生最佳影响时，选择最多的回答是「利用人工智能驱动的分析来了解客户行为并为客户体验战略提供信息」（76%）。其次是「创建个性化内容和优惠」（52%）、「帮助呼叫中心座席人员解决问题的推荐引擎」（33%）以及「提供即时客户支持的聊天机器人和虚拟助理」（26%）。
关于人工智能在客户旅程中的哪些方面产生最大影响，Proofworks 公司（前身为 Metacask）首席执行官 Rob Hollands 说，人工智能机会和工具可以分为两类：一类是能让从业者更好地了解客户，另一类是能让他们更好地服务客户。“人工智能可以更快地提供数据和洞察力，对我们了解客户旅程产生深远而真正的影响。它还缩短了适应、响应和优化体验的时间——无论是实时支持、辅助旅程，还是根据洞察开发新的解决方案，都能缩短适应、响应和优化体验的时间。”
Proofworks 正在通过近场通信、无线射频识别、二维码和智能传感器等技术，将酿酒厂和仓库连接起来，从而实现从生产、熟化和装瓶到客户互动和数字所有权等酿酒行业供应链的数字化。展望未来，Hollands 表示公司对人工智能的应用将不会局限于业务的某一领域，也不会局限于客户的体验。
正如本报告通篇强调的，在有关旅程管理的几个领域已经取得了显著进展，然而，客户体验这一重要基础的其他要素，如投资于先进的旅程管理工具和提供客户旅程成功的整体价值，却没有取得同样的进展。企业虽然在了解客户行为方面取得了一些成功，但跨职能沟通和跟踪效果等问题仍然十分突出。调查等传统反馈方法的使用增多，表明实施数据行为方法存在潜在的局限性。与这一点相呼应的是，研究证实，在数据孤岛、客户体验不一致以及难以与竞争对手进行基准比较等方面存在持续挑战。只有 9% 的少数人认为他们“非常了解”客户的旅程行为。
尽管人们更加重视量化客户体验战略的财务影响，但许多组织仍在努力证明投资回报率。虽然越来越多的人认识到人工智能在提升客户体验方面的潜力，但数据整合和沟通差距等基本问题仍然阻碍着进步。要想获得竞争优势，就必须克服这些障碍。
使情况更加复杂的是，从业者面临着压力，需要设计与组织目标相一致的旅程，并提供可靠、可量化的回报。2024 年的研究结果证实，对这项工作至关重要的数据分析和旅程管理工具的投资有所增长，但其效益尚未在组织中逐步显现。研究发现，尽管企业可以利用数据洞察和分析能力，但大多数企业并没有这样做。此外，证明 ROI 的努力仍然非常现实。
另一方面，当前的形势确实为那些希望抓住机遇的人提供了机会。然而，如何改变自己的命运，并确保组织最高层领导和决策者真正理解“有效的旅程管理是卓越客户体验的基础”，这在很大程度上取决于从业者的实践。
原文地址：
本文为作者原创翻译，欢迎转发分享。
转载时需在文章开头注明作者和“来源：鹈鹕全面客户体验管理（微信号：CEM-tihu）”，文字颜色为黑色，且不得修改原文内容。
欢迎小伙伴投稿合作，具体请联系：易女士 Yiml@tihu.com.cn
