“用户至上、体验为王”的体验时代已经到来,越来越多的企业深刻的领悟到在产品高度同质化及快速迭代更新的今天,客户的体验决定企业经营的成败。然而,虽然目前有80%的CEO认为他们提供了优质的客户体验,但现实是,只有8%的客户认同这一说法。为什么?
客户体验的定义
“客户体验是一种纯主观在客户使用产品过程中建立起来的感受。”
客户体验一般会包括品牌形象、产品、服务以及客户付出的金钱成本,时间成本等。本文选择商业(Business)客户作为体验分析的对象。商业客户(下面简称客户)的体验和个体客户是不同的,它不是单点覆盖的,是由分布在产品的售前、售中、售后的过程中,客户所有涉及和使用产品的不同员工的主观感受,集合构成了客户对一家公司和产品独特的体验认知。
那么,客户体验是独立存在的吗? CRM(客户关系管理)中有着三角定律:“客户满意度=客户体验-客户期望值”,它告诉我们,其实,客户体验是和客户的期望值和满意度相关的,目的是为了提升客户满意度。
因此,如果产品方提供的客户体验,没有针对或者偏离客户的期望,就像鸡同鸭讲,是低效或无效的体验,这是本文开头问题产生的主要原因。况且提高交付的产品客户体验,无论是否有效,都是有对应的成本的,因此,精准把握和合理引导客户的期望,针对性的设计和提供体验,就显得非常重要。
如何精准把握客户期望
由于客户内部有明确的组织构架和职能职责划分,使用产品的目的就是为了帮助其达成设定的商业目标,因此可以从产品所支持的某些类别目标客户以及其适用的业务范围入手,分析业务的流程和逻辑是怎样的;要完成这些业务,有哪些相应的职责,需要哪些业务角色(下面简称客户)来承担这些职责;流程的环节和角色之间的沟通衔接是怎样的,这些角色为了履职完成具体业务,需要产品怎样的支持和服务,等等。
通过这些分析,勾勒出各个角色的期望,可以得到相关的角色对产品期望的点,线,面的关系。
当现实情况中某个员工或者职能部门承担了一个或多个角色的职责,其期望也能从相关角色的期望中通过组合来构建,从而了解客户员工或者职能部门对产品的期望。
除了直接使用产品的角色,有些非直接角色,比如产品的采购角色,基于产品使用过程和过后的信息作出管理决策的角色等,也会有其期望,这些角色的期望,如果不能了解和把握,对体验设计和实现会带来不利影响,因为这些角色的体验,会很大程度上影响产品的整体体验,角色期望分析时也不可遗漏。
从产品的生命链入手,有助于理清角色,员工和职能部门之间的错综复杂的关系。客户的员工中的根据职责承担了哪些角色,是如何涉及和使用产品,分别处于售前、售中、售后等的哪个环节,环节之间的沟通衔接是怎样的。也能看出决策者,使用者,维护者等所涉及的不同角色。
需要特别重视的是,期望的分析要全面,要把握客户对产品的整体期望框架,这样即使不能同步整体设计和提供产品体验,也能在分步设计和提供时,避免因遗漏而发生顾此失彼的情况。
虽然个性化一直是市场追求的目标,但目前相当多的产品还是非完全个性化定制的,所以通过上面的分析,一来能找到客户的共同期望,能为产品的精准体验设计提供最根本的方向。二来也能从客户的地域,行业,规模等不同分类维度,挖掘出个性的期望,初步了解不同客户的个性化需求,就像有些名称类似甚至相同的角色,由于具体业务有区别,比如仓库管理员,管理低值易耗品和管理生鲜物品,其职责和期望会有很大的差别。这样就能为考虑产品针对不同类型客户的个性化选项设计提供依据。
如何引导客户的期望
客户所处的商业环境和实际业务,通常是千差万别的,这就注定了其对产品的期望也不会如出一辙,而且受到宣传和从众心理等因素的影响,客户往往不能准确定位自己对产品的期望,这时就需要通过深入分析客户实际情况,引导其建立对产品的合理期望,从而达到正确引导客户的目的,再据此提供不同层次的产品,匹配不同客户的期望,才能使得客户在满足期望的同时,体会到产品提供的优质体验。
这需要产品的市场销售安装实施等部门通力合作和产品生态圈整体相互配合。不切实际的期望,会大大降低客户体验。产品宣传和售前,要拿捏好尺度,不能随心所欲。另外,通过对潜在客户的期望引导,判断产品是否适用于客户的业务,从而避免在实际使用中的客户体验落差。如果客户的期望不能被合理引导,且与产品的设计体验有较大差距,此时产品供应方要有清醒的认识和决断,否则不仅客户应用中体会不到优质体验,对产品的口碑也会带来不良影响。
相信通过对客户的期望分析和引导双管齐下,设身处地的为客户着想,提供值得信赖的能解决客户业务问题,省时省力完成职责的产品,能在很大程度上避免缺乏针对性和大水漫灌式的设计和供提客户体验,也能引导客户理性地设定期望,使得产品在被客户应用时,既能满足客户的期望甚至超越客户的期望,也能让优质体验对客户而言不再是虚无缥缈,难以体会了。
作者简介:多年的知名跨国大中型外企IT全面管理运作经历,有丰富的企业级解决方案规划和实施经验,曾经成功组织实施过多个大型及跨国ERP项目和业务流程管理项目,现任世界著名企业管理解决方案软件公司高级解决方案和产品经理。
好文章,需要你的鼓励
大数据可观测性初创公司Monte Carlo Data推出全新Agent Observability产品,为AI应用提供全方位数据和AI可观测性。该工具帮助团队检测、分类和修复生产环境中AI应用的可靠性问题,防止代价高昂的"幻觉"现象,避免客户信任度下降和系统宕机。新产品采用大语言模型作为评判器的技术,能够同时监控AI数据输入和输出,提供统一的AI可观测性解决方案。
Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术,通过让AI同时学习外观和运动信息,显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量,在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型,为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。
网络安全公司Aikido披露了迄今最大规模的npm供应链攻击事件。攻击者通过钓鱼邮件获取维护者账户凭证,向18个热门JavaScript包注入恶意代码,这些包每周下载量超过26亿次。恶意代码专门劫持加密货币交易,监控浏览器API接口将资金转移至攻击者地址。受影响的包括chalk、debug等广泛使用的开发工具库。虽然攻击在5分钟内被发现并及时公开,但专家警告此类上游攻击极具破坏性,可能与朝鲜黑客组织相关。
上海AI实验室发布OmniAlign-V研究,首次系统性解决多模态大语言模型人性化对话问题。该研究创建了包含20万高质量样本的训练数据集和MM-AlignBench评测基准,通过创新的数据生成和质量管控方法,让AI在保持技术能力的同时显著提升人性化交互水平,为AI价值观对齐提供了可行技术路径。