客户体验 (CX) 不是一种行动,而是一种感觉。客户体验是指客户(或任何人)在与品牌互动后对品牌产生的感觉。每一次互动都可能会改善或破坏这种感觉。因此确保客户对品牌保持积极的感受非常重要,您必须对此保持持续关注。但是,您如何能够改善客户体验呢?您需要了解您的目标客户及其需求。
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没有什么比糟糕的客户体验更能伤害品牌了。即使客户收到了损坏或有缺陷的产品,以下举措可能有助获得客户的谅解并促使客户继续与品牌开展业务:
然而,要实现这三个非常广泛的客户体验目标非常具有挑战性。您究竟该如何向客户表明您正在倾听并希望提供帮助?这并不容易做到,但是只要花一些时间,采用合适的工具和可靠的策略,您就可以改善每一个客户体验,让他们成为您的终生客户。
如今,客户旅程不再只是通用且线性的,因此您不能再将所有的精力、资产和资金投入到少数渠道中,而是必须为所有渠道做好准备。
客户会出于多种原因访问您的网站并下载资产,而且也会通过各种渠道与您联系。每一个客户与您互动的原因各不相同,如浏览产品、了解业务、提供反馈、进行购买、兑换优惠、获取信息、取消购买、修改购买等等。在为每种类型的客户制定旅程之后,请在您的数字渠道上进行访客测试,并从人际交流中获得反馈。直接从客户和潜在客户那里获取信息是了解什么有效和什么无效的最好方式(详见步骤 2)。
在许多情况下,客户旅程审核、测试和其他形式的客户反馈虽然有助了解有效或无效的运作情况,但往往难以反映实际的客户体验。“点赞”、“点踩”以及许多其他形式的衡量方法并不能完全反映体验。客户体验是主观的,要真正了解客户的感受,您需要从多个不同的角度衡量情感。
问卷调查是一个很有效的方法,但需要仔细组织各种问题类型。例如,开放式问题让受访者可以自由表达意见,有助识别您从未意识到的问题和机会。开放式问题与多选题不同,不会限制回答。试回想一下,有多少次您看了多选题问卷后,都会心想:“这些类别没有一个真正适合我”?
由于多选题比较容易分析,填写起来也更快,因此响应率通常更高,但多选题确实限制了受访者准确表达自己感受。有鉴于此,您可以寻求一个折衷方案,在答案列表末尾添加一个开放式问题。
评分量表问题是另一个选项,提供与数字量表相对应的一系列答案。评分量表的响应率很高,但如果量表定义不明确(例如,1:一点也不容易,5:非常容易),可能会让人混淆。客户可能会选择“5”来表示“很好”,而实际上这意味着“糟糕”。
其他类型的调查问题包括:
如今,几乎每个人都通过 OTT 设备播放电视。流媒体服务(例如 Netflix、Hulu 或 Amazon Prime)的用户平均会在三个设备上观看内容并使用三种不同的 OTT 服务。无论身处何地或使用何种设备,观众希望他们的体验都是一样的。换句话说,不管使用何种设备传输内容,观众都希望能够准确地从上次中断的地方继续播放。在与企业互动时,我们的期望是不变的,无论身在何处、以何种方式与谁互动,例如在商店内、通过移动应用程序、在网站上或通过电话与座席互动。每个人都有自己喜欢的渠道,但大多数人并不忠于渠道。尽管如此,人们期望获得相同的体验,因此具有有效客户体验战略的公司在所有渠道之间发展出一定程度的相似性,同时仍然满足个人需求。
在大部分情况下,聊天窗口的标准开场白是:“有什么需要帮忙吗?”。为了让客户留下深刻印象和体验,数字助手应提出一个针对客户所看到/感受到/体验到的个性化问题作为开场白。例如:“我看到您在购物车中放了 7.5 和 8.0 码的红色靴子。我可以帮助您确定合适的大小吗?”这样的聊天方式要好得多,因为它借助现成的第一方数据提供一种周到的个人体验,而不是通用的体验。
自动化可以大幅改善客户体验,降低人为错误的风险,简化常规工作流程,让工作更加简单。然而,客户体验既是有形,又是抽象的东西,要怎么管理呢?大规模分析反馈数据(例如来自开放式调查)、衡量 CX 实践的效率并确定要弥补的差距等工作充满挑战性。在整个过程中,人员可能仅凭直觉或推测工作,采取以偏概全的方式,或做出随机选择。
现在,我们有一个方法可以避免这一切。随着自动化的发展,许多企业已经从 CX 解决方案套件中受益。这些解决方案套件使用相关的客户数据,让您能够全面了解客户(和潜在客户)与您互动方式、客户对互动的期望以及可能需要调整哪些领域的体验。
掌握数据的企业能够更好地了解客户,提供符合期望的体验,并且能够在许多情况下,预测应该采取哪些措施来满足客户需求。但是,如果无法适当地分析和处理数据,那么数据就毫无意义。在将数据转化为信息以及将信息转化为情报方面,大多数企业都跟不上形势。
目前有可能只有不到一半的结构化数据被积极用于决策,而非结构化数据被分析或使用的情况甚至更少。大约有 70% 的员工可以访问他们不应该访问的数据,而分析师 80% 的时间都花在发现和准备数据上,而不是分析数据上。数据泄露已经是司空见惯的事情。恶意数据存在于各种孤岛中,而企业的数据解决方案无法处理需要合成的大量数据。
有鉴于此,您可以使用客户数据平台 (CDP) 和数据管理平台 (DMP),更全面地了解客户的情况。
您可以将 CDP 和 DMP 与全面的数据战略相结合,将数据置于适当的环境中,以便用于触达和联系客户,并提高参与度和转化率。CDP 和 DMP 还为企业提供以下支持:
引人入胜且相关的内容能够吸引并保持客户的注意力,为成功的营销活动奠定基础。但要怎样才能让内容具有相关性和吸引力呢?这很简单。基本上,您的内容应该提供客户/受众群体可能感兴趣的信息和解决方案,这不仅限于书面文字,而且还应包括视频(企业和客户/影响者制作的视频)、网络研讨会、交互式网站、落地页、数字助手脚本、信息图等。
无论采用哪种形式,文案都应该要一语中的且字字珠玑,并带有赏心悦目的设计。制定内容策略有助于内容的策略布局和定位,同时有利创建和重复使用衍生内容。建立适当的 KPI 并密切关注指标和数据,有助了解目标受众的偏好以及如何相应地调整内容策略。
营销人员所做的一切努力都是为了客户,尤其是在设计和构建客户体验方面—这一事实是从未改变的。这意味着营销人员利用的每一项技术都会影响其客户数据、数据策略、目标定位和优化以及目标受众细分。
营销、销售和客户服务与十年前相比已经截然不同。企业根据目标和职能来打造专注于更好地为客户提供服务的团队,同时客户也在不断增长和变化。为了提供客户想要的体验和支持互动,您必须变得敏捷且具有高适应能力,并消除围绕 CRM、数字营销、品牌、销售、客户服务、现场服务和电商构建的孤岛。
提高敏捷性不仅仅是实施新的工具,技术固然很重要,但不能孤立存在。您需要研究、识别和了解客户,然后利用这些信息来构建一个能够满足客户需求的数字体验。了解客户永远比达成交易重要。信息是实现高度敏捷性和适应性的关键所在。如果您了解客户在做什么、他们是谁以及他们要去哪里,您就可以确保制定正确的流程,实施适当的技术,以及部署合适的员工来改善客户体验。
在近期的一项调查中,三分之二的企业 (PDF) 报告称至少使用一种先进的技术来支持客户体验。将近一半 (45%) 使用人工智能提供客户体验的人员报告称,每位客户的销售额有所增加。
对于数字营销人员来说,充分利用测试和优化工具、客户数据平台 (CDP) 和嵌入人工智能和机器学习的营销自动化软件至关重要。许多企业正在利用新一代的工具,包括数字助手、对话式搜索和语音助手。这些工具为客户提供新的方式来与企业建立联系和互动。事实上,64% (PDF) 的企业目前正在使用或试用智能语音助手/自动聊天机器人,51% (PDF) 借助语音助手/聊天机器人缩短了客户解决问题的时间。
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