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    大數(shù)據(jù)變革“客戶忠誠度”評估方式

    2014-03-20 08:01:18DanielZiv
    軟件和集成電路 2014年12期
    關(guān)鍵詞:語音客戶評估

    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)與移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速發(fā)展,客戶與企業(yè)的互動方式不斷被創(chuàng)新,越來越多的企業(yè)需要在社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)平臺以及移動端直面客戶。

    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,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)會遺漏掉大量寶貴的客戶信息。

    與此同時,問卷調(diào)查這種形式本身就存在可靠性和真實性問題,因為受訪者在被詢問的過程中很可能會隱藏自己的真實想法。

    所以,要想真正了解一個客戶的忠誠度情況,單純詢問一個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

    在大數(shù)據(jù)時代到來前,NPS雖然存在一定缺陷,但確實是一種比較有效的“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。

    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、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和忠誠度。

    在大數(shù)據(jù)時代,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。所有這些互動方式都會留下數(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是企業(yè)提高“客戶忠誠度”并實現(xiàn)長期增長的關(guān)鍵。

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