Daniel Ziv

慧銳系統(tǒng)公司客戶心聲分析部副總裁

大數(shù)據(jù)變革“客戶忠誠度”評估方式

Daniel Ziv

慧銳系統(tǒng)公司客戶心聲分析部副總裁

多年來，企業(yè)一直在努力探尋可以量化“客戶忠誠度”的簡便方式，其中凈推薦值（NPS）當(dāng)屬經(jīng)典。但在過去十年中，互聯(lián)網(wǎng)與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速發(fā)展，客戶與企業(yè)的互動(dòng)方式不斷被創(chuàng)新，越來越多的企業(yè)需要在社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)平臺(tái)以及移動(dòng)端直面客戶。

隨著客戶數(shù)據(jù)的爆炸式增長，NPS等傳統(tǒng)“客戶忠誠度”評估模式的局限性也變得愈加明顯。但是另一方面，不斷發(fā)展和成熟的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)卻讓企業(yè)真正得以全面洞察客戶體驗(yàn)，以更加智慧的方式評估和提高“客戶忠誠度”。

NPS評估模式的局限性

N P S曾經(jīng)是最流行、也是最經(jīng)典的“客戶忠誠度”評估方式，最早由貝恩咨詢企業(yè)客戶忠誠度業(yè)務(wù)的創(chuàng)始人佛瑞德·賴克霍徳（Fred Reichheld）在2003年《哈佛商業(yè)評論》發(fā)表的《你需要致力增長的一個(gè)數(shù)字》（One Number You Need to Grow）一文中提到。

在NPS評估模式中，企業(yè)只需通過調(diào)查問卷的形式，詢問客戶“您向朋友推薦我公司產(chǎn)品和服務(wù)的可能性有多大”這類簡單的問題，就能從客戶中鑒別推薦者（Promoter）、被動(dòng)者（Passive）與貶低者（Detractor）。在一定程度上，通過NPS指標(biāo)可以看到企業(yè)當(dāng)前及未來一段時(shí)間內(nèi)的發(fā)展趨勢及盈利能力。

雖然NPS簡單易行，但也存在很大的缺陷。不僅難以收集全面的客戶反饋信息，也無法深入挖掘客戶給出負(fù)面評論的根本原因。

NPS的操作方法是根據(jù)受訪者打分的情況將客戶分為三類，而在此過程中，企業(yè)會(huì)遺漏掉大量寶貴的客戶信息。

與此同時(shí)，問卷調(diào)查這種形式本身就存在可靠性和真實(shí)性問題，因?yàn)槭茉L者在被詢問的過程中很可能會(huì)隱藏自己的真實(shí)想法。

所以，要想真正了解一個(gè)客戶的忠誠度情況，單純詢問一個(gè)問題而沒有其它的補(bǔ)充信息或跟進(jìn)措施還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，而且只知道結(jié)果而不知道背后原因是不能幫助企業(yè)采取有效措施并提高“客戶忠誠度”。

全面洞察客戶體驗(yàn)

在大數(shù)據(jù)時(shí)代到來前，NPS雖然存在一定缺陷，但確實(shí)是一種比較有效的“客戶忠誠度”評估方法，被企業(yè)廣泛采用。

隨著互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)以及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的興起和不斷發(fā)展，企業(yè)與客戶之間的接觸變得無處不在，客戶反饋信息形成了海量、多樣化、跨渠道以及碎片化的大數(shù)據(jù)。企業(yè)僅使用NPS這種只覆蓋某個(gè)客戶接觸領(lǐng)域的“客戶忠誠度”評估方式，已不能全面洞察客戶體驗(yàn)。

為了收集與挖掘所有客戶接觸領(lǐng)域，企業(yè)需要制定能夠全方位挖掘零散評論的解決方案，包括獲得語音評論記錄的語音分析以及挖掘文本評論的文本分析。然而，無論是語音分析還是文本分析，企業(yè)首先面臨的問題就是如何把非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

事實(shí)上，目前語音分析與文本分析等客戶數(shù)據(jù)分析技術(shù)在國內(nèi)各行業(yè)都有成功應(yīng)用，尤其是在金融、銀行、保險(xiǎn)、電信、電子商務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)量大、重視客戶體驗(yàn)的行業(yè)。

2014年4月份，上海聯(lián)通采用慧銳的語音分析解決方案，通過分析客戶撥打熱線電話的根本原因及訴求，獲知市場活動(dòng)的一線信息反饋，不僅提高了整體的運(yùn)營水平與業(yè)務(wù)能力，也進(jìn)一步提高了用戶體驗(yàn)和忠誠度。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，客戶數(shù)據(jù)以語音、文本、圖片、視頻等各種形式分散在電話、郵件、網(wǎng)絡(luò)、客戶端以及社交媒體等眾多客戶接觸領(lǐng)域中。所有這些互動(dòng)方式都會(huì)留下數(shù)字跟蹤信息，為企業(yè)提供導(dǎo)致客戶忠誠、憤怒或消極應(yīng)對現(xiàn)象的原因。

企業(yè)需要借助先進(jìn)的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)深入挖掘客戶體驗(yàn)的全過程。通過分析所有客戶接觸領(lǐng)域，了解并影響客戶體驗(yàn)是企業(yè)提高“客戶忠誠度”并實(shí)現(xiàn)長期增長的關(guān)鍵。