首页 > 传媒 > 关键词  > 正文

神策数据丨构建业务剧本,客户旅程编排赋能金融机构业绩提升

2023-12-07 09:55 · 稿源: 站长之家用户

“拥有技术之后,如何稳定地打磨产品竞争力?”围绕这个问题,中国用户体验联盟副秘书长、时光创新咨询合伙人罗浩在神策 2023 数据驱动大会进行了分享。他表示,从 2007 年前后,他就被“体验管理”所影响,并进行了深度探索。

本文根据其分享内容整理。

一、金融业需要剧本化

客户旅程编排(Customer Journey Orchestration,简称 CJO)是企业数字化客户经营的新视角,企业可以通过三个步骤完成编排:第 一,客户旅程绘制,明确客户在业务场景中的行为;第二,客户旅程分析,对客户行为曲线做更细颗粒度的分析,并用 NPS 等形式呈现;第三,创造新的客户旅程和触点,即客户旅程编排。

客户旅程跟业务流程有什么不同呢?举个例子,当我们逛宜家的时候,通常会不由自主地遵循固定的路线,这种高度设计过的、在还原客户现有旅程的基础上“干预”和“控制”客户行为的购物路线就是客户旅程。如果“干预”到位,那么便能够帮助客户提升购物体验;如果过度“干预”或者不合理地“控制”,则会适得其反。客户旅程强调的是在业务场景中有效驱动客户沿着既定旅程跃迁。

关于客户旅程,有些人认为它是一种服务的改善、流程的优化,或者是惊喜的制造,但我认为,客户旅程是企业端到端的、解决多场景融合,实现降本增效、收入增长的手段。

对于金融企业来说,客户旅程通常包括三部分:第 一,客户的旅程,以客户成交为核心目的;第二,员工的旅程,核心解决员工服务的质量、服务的传递以及服务的压力;第三,合作伙伴的旅程,例如保险公司委托第三方机构来进行理赔。其中,客户的旅程对企业来说是最重要的,它是企业想要实现的目标效果,是企业业务推进的路径,能够帮助企业实现全流程优化。通常,企业关注的跟客户旅程相关的指标包括 NPS 满意度、客户投诉率、营销转化率、客户新增数等。

正如神策数据创始人 & CEO 桑文锋强调的,数字化时代是触点红利的时代。企业与客户的触点包括数字化、物理化、人员化和空间化四类,每一类触点都有其个性化的设计方式和触达方式。对于金融行业来说,由于复杂的业务场景和业务需求,企业与客户的触点覆盖公域私域全场景,企业要想完成所有触点的客户旅程梳理的难度极大。下图仅展示了部分常用触点:

企业基于业务形态进行客户触达时,可以将其类比为“客户小鸟与业务枝头”。客户就像小鸟一样,可能会随机地停留在任意一个枝头(触点),在枝头之间的流转也是随机的。这种随机性不仅表现在不同的特征、不同的状态上,而且表现在同一只小鸟不同时期的路径上。因此,我常说,企业很难寄希望于构建一条一劳永逸的客户旅程,因为我们需要时刻随着客户情绪和偏好的变化而变化。每一条路径里面既包含营销的路径,也包含服务的路径、产品使用的路径,以及售后的路径,企业需要站在客户的视角完成客户旅程的管理,而非从业务视角出发。

客户旅程并不神秘,它被认为是企业“驾驭”客户触点的“鞭子”,它能够帮助我们把所有的客户触点从客户视角进行逻辑整理和管理。

举个例子。在基于车主卡的客户旅程中,我们会发现很多个业务动作和客户行为节点可以高度相关。它们被认为是基于客户视角的行为路径,就可以叫做客户旅程。而基于此,企业与客户之间的触点的排列方式也会有所不同。

与此同时,我们也会发现有一些触点经常是失效的,企业很难在客户旅程中寻找到既定规律,进而导致难以解决客户痛点。比如,在转介绍这个触点上,企业很难开展个性化的运营策略。也就是说,当我们把客户旅程展开得足够细致,就会发现客户旅程中对触点的应对有缺失。

所以,客户旅程核心是要帮助企业“驾驭”触点小鸟,突破产品思维和业务思维,从客户思维演绎业务的推进逻辑,最终构建业务剧本。

怎么理解呢?企业作为“写剧本”的角色,要将客户作为前台的“主演”,基于客户旅程的绘制和分析,创造新的“剧本”,借助产品这一“道具”,推动业务“剧本”的演绎。

以客户为中心并不是指满足客户的所有需求,而是从客户视角编制一个客户主演的剧本。在此背景下,我们可以将「以客户为中心」的工作总结为场景、旅程和触点三个核心要素。其中,场景是指企业重新设计业务的创新机会,是整个客户旅程的“容器”。触点是指旅程中的各个转化节点。而旅程下接场景、上接触点,是场景和触点的“桥梁”。

过去,企业每每提到体验管理、体验设计等,都会第 一时间从触点下手,比如我们常见的界面设计、交互设计、页面优化等,虽然也是在做触点优化,但单个的触点优化缺乏逻辑性,导致体验设计优化策略推行许久却还是很难实现业务增长。而基于 CJO 视角,企业只要抓住旅程这一核心,便能轻松盘活关联场景。

二、相较于企业传统营销,CJO 的三大核心亮点

目前,CJO 已经成为国内多数企业数字化营销方面的新选择。这背后的原因我认为有以下三点:

第 一,情绪视角让传统的客户分层视角失效。

在客户旅程的分析上,企业不仅要分析客户的画像,而且要分析客户的情绪起伏。这是因为具有相同特征的不同客户对于同一产品或者服务的情绪反应是不同的,很有可能会直接影响到该客户的转化。如果单纯通过客户画像来完成客户运营,很难面向同一分群的客户落地相同的运营策略。

第二,客户旅程管理的是触点摩擦力。

在日复一日年复一年的业务优化与迭代过程中,企业通常会针对客户流失节点或者转化率低的关键点做深入洞察,并持续寻找业务堵点。但对于成熟企业来说,业务摩擦点是超越业务堵点的存在,是成熟企业面临的核心挑战。怎么理解呢?也就是说在客户旅程中,客户流失是由多个业务触点的摩擦累积导致的,而非单一堵点造成问题。这个是旅程工作非常独特的视角。

客户旅程可以帮助企业站在客户视角进行分析。比如,我们所针对情绪累计值的分析,通过回溯过去 10 个节点上的整体情绪来感知情绪累计值的正负,以此来判断客户在营销漏斗的哪个环节更容易流失。企业通过从业务摩擦点进行客户旅程分析,就会从更整体、全面的视角发现业务流程中的卡点。

第三,企业需要投放子旅程而不是营销活动。

企业通过对客户行为进行判断,设置折扣、礼包等营销活动,期望达到业绩增长的目的。但从客户旅程视角来看,企业更需要做的是子旅程的投放,以此解决客户在某个阶段的需求和痛点。

三、金融业旅程编排落地的要点

金融业在落地 CJO 的过程中会遇到各种各样的挑战,而神策数据总结的 MTAOO 方法论能够很好的满足企业的需求。

1、绘制(Map):从业务流程到客户流程,详细描绘企业和客户打交道的每一步。传统营销漏斗以客户「选择与购买」为核心,而客户旅程视角的经营则重点关注「拥有与服务」,通过放大客户路径洞察整个运营过程中的全链路环节。

2、埋点(Track):通过数据的合规采集帮助企业记录与用户相关的每一个触点。

3、分析(Analyze):从满意度到情绪价值,围绕整个客户旅程进行分析。比如,金融机构针对客户投诉、客户操作卡点等问题,除了从满意度的视角进行分析,还要从情绪价值的角度做分析。也就是说,企业所提供的产品和服务的终 极目的并非单纯的让客户感到满意,而要为客户带来情绪上的满足感。

4、编排(Orchestrate):从理性需求到感性需求,针对整个旅程中的问题/断点,进行针对性编排。

5、优化(Optimize):基于客户互动的反馈,持续迭代优化。

客户旅程的终局,是形成千人万线的经营路径。客户的情绪状态每时每刻不同,企业需要随时构建旅程。客户旅程编排是一个不断地进行路径拟合的过程,数字化是其最终胜负手。

如果您对以上内容感兴趣,欢迎关注神策数据公众号观看完整分享回放。

推广

特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)均为站长传媒平台用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务,对本页面内容所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任,相关信息仅供参考。站长之家将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。任何单位或个人认为本页面内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,可及时向站长之家提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明(点击查看反馈联系地址)。本网站在收到上述法律文件后,将会依法依规核实信息,沟通删除相关内容或断开相关链接。

  • 相关推荐
  • 大家在看
  • Joor:完美的日记应用,记录你的想法。

    Joor是一款日记应用,它允许用户写下自己的想法,并由应用自动处理其余部分。它提供了一个简洁的界面,让用户能够轻松地记录下自己的思考和灵感,同时可能还具备一些自动整理和回顾的功能。

  • Samba:高效无限上下文语言模型的官方实现

    Samba是一个简单而强大的混合模型,具有无限的上下文长度。它的架构非常简单:Samba = Mamba + MLP + 滑动窗口注意力 + 层级MLP堆叠。Samba-3.8B模型在Phi3数据集上训练了3.2万亿个token,主要基准测试(例如MMLU、GSM8K和HumanEval)上的表现大大超过了Phi3-mini。Samba还可以通过最少的指令调整实现完美的长上下文检索能力,同时保持与序列长度的线性复杂度。这使得Samba-3.8B-instruct在下游任务(如长上下文摘要)上表现出色。

  • TC-Bench:视频生成模型的时间组合性评估工具

    TC-Bench是一个专门用于评估视频生成模型的时间组合性的工具。它通过精心设计的文本提示、相应的真实视频以及强大的评估指标来衡量视频生成模型在不同时间点上新概念的出现及其关系转换的能力。TC-Bench不仅适用于文本条件模型,也适用于图像条件模型,能够进行生成性帧插值。该工具的开发旨在推动视频生成技术的发展,提高生成视频的质量和一致性。

  • Promptchains:智能AI工作流构建器,释放AI潜力。

    Promptchains是一个革命性的AI工作流构建器,旨在通过提示链技术解锁AI的潜力。它将复杂任务转化为智能解决方案,实现AI的承诺。产品通过组合AI提示和其他工具到工作流中,使企业能够轻松定制、保存、重用和分享。它超越了AI交互的新奇性,创造了能够与熟练的人类员工并肩工作的解决方案。

  • Sanctuary:个性化冥想引导,由AI驱动,提升专注力,减压助眠。

    Sanctuary是一款利用尖端AI技术为用户提供个性化冥想指导的应用程序。它通过智能学习用户偏好,提供每日更新的冥想内容,帮助用户改善专注力,减少压力,并促进更好的睡眠。该应用拥有超过10万次的个性化冥想创建记录,用户反馈显示,它简化了冥想过程,使冥想变得容易和可访问,对于缓解焦虑和整体压力水平有显著效果。

  • Partnerplace:合作伙伴管理工具,提升合作效率。

    Partnerplace是一款专为合作伙伴关系管理设计的在线工具,它通过自动化繁琐的任务,如佣金处理,帮助企业高效管理和发展合作伙伴网络。该工具支持定制化合作伙伴计划,实现品牌专业体验,并通过集中化平台提高工作效率。Partnerplace的价值观包括弹性、参与度和连接性,旨在为用户提供一个完全定制化的、参与性强的、连接销售团队和CRM系统的合作伙伴管理系统。

  • Depth Anything V2:先进的单目深度估计模型

    Depth Anything V2 是一个经过改进的单目深度估计模型,它通过使用合成图像和大量未标记的真实图像进行训练,提供了比前一版本更精细、更鲁棒的深度预测。该模型在效率和准确性方面都有显著提升,速度比基于Stable Diffusion的最新模型快10倍以上。

  • OTTO SEO by Search Atlas:革命性的AI SEO工具,简化SEO工作流程。

    OTTO SEO是Search Atlas推出的一款AI驱动的SEO工具,旨在通过自动化技术优化网站,提高SEO效率。它通过添加OTTO像素到网站,能够自动执行网页优化,包括技术修复、内容优化、反向链接建设和内容创作。OTTO SEO的主要优点在于节省时间、提高效率,并帮助营销团队或代理公司实现SEO策略的自动化和优化。

  • AI drafts by Help Scout:提升客服团队效率,实现个性化客户服务。

    Help Scout提供的AI客服平台,通过人工智能技术,帮助客服团队提升工作效率,减少重复性工作,让团队成员能够专注于更复杂和个性化的客户对话。平台特点包括无需编程即可使用、快速回复、提升客户满意度,以及通过AI生成回复草稿等。

  • OpenVLA:开源视觉-语言-动作模型,推动机器人操作技术发展。

    OpenVLA是一个具有7亿参数的开源视觉-语言-动作(VLA)模型,通过在Open X-Embodiment数据集上的970k机器人剧集进行预训练。该模型在通用机器人操作策略上设定了新的行业标准,支持开箱即用控制多个机器人,并且可以通过参数高效的微调快速适应新的机器人设置。OpenVLA的检查点和PyTorch训练流程完全开源,模型可以从HuggingFace下载并进行微调。

  • VideoLLaMA 2:视频理解领域的先进空间-时间建模与音频理解模型。

    VideoLLaMA 2 是一个针对视频理解任务优化的大规模语言模型,它通过先进的空间-时间建模和音频理解能力,提升了对视频内容的解析和理解。该模型在多选视频问答和视频字幕生成等任务上展现了卓越的性能。

  • HumanPlus:人类动作模仿与自主技能学习系统

    HumanPlus是一个研究项目,旨在通过模仿人类动作来训练人形机器人,从而实现自主技能学习。该项目通过模拟强化学习训练低级策略,并将这些策略应用到真实世界中,实现实时跟踪人类身体和手部动作。通过影子模仿技术,操作员可以远程操作机器人收集全身数据,用于学习不同任务。此外,通过行为克隆技术,机器人能够模仿人类技能,完成各种任务。

  • Jace:AI助手,助力高效营销与管理。

    Jace是一款商业领域的AI助手,专注于提升营销效率,无需专业技能即可轻松启动和管理营销活动。其主要优点包括创建针对性的营销活动、实时监控性能和随时优化。

  • ARC-AGI:人工智能通用推理测试集

    ARC-AGI是一个旨在测试人工智能系统是否具备类似人类一般流体智力的抽象和推理能力的数据集。它由400个训练任务和400个评估任务组成,每个任务都以JSON格式存储,包括输入输出对。该数据集可以作为人工智能基准测试、程序合成基准测试或心理测量智力测试。

  • PROTEUS:实时表情生成人类模型

    PROTEUS是Apparate Labs推出的一款下一代基础模型,用于实时表情生成人类。它采用先进的transformer架构的潜在扩散模型,创新的潜在空间设计实现了实时效率,并能通过进一步的架构和算法改进,达到每秒100帧以上视频流。PROTEUS旨在提供一种通过语音控制的视觉体现,为人工对话实体提供直观的接口,并且与多种大型语言模型兼容,可定制用于多种不同应用。

  • Warp:AI和协作工具重新定义的终端

    Warp是一款使用Rust语言编写的终端应用程序,它通过集成AI和协作工具,提供了现代化的编辑、命令生成、可复用工作流和知识共享等功能,旨在提升开发者的生产力。Warp的AI功能可以建议正确的命令或解答编程问题,同时保持请求的私密性和安全性。Warp Drive允许用户组织难以记忆的命令,提高个人和团队的效率。此外,Warp还提供了自定义主题和以隐私为设计原则的安全性。

  • TalkWithGemini:一键部署您的私人Gemini应用

    TalkWithGemini 是一款支持一键免费部署的跨平台应用,用户可以通过这个应用与 Gemini 模型进行交互,支持图片识别、语音对话等多模态交互方式,提高工作效率。

  • PowerInfer-2:专为智能手机设计的高效大型语言模型推理框架

    PowerInfer-2是一个为智能手机特别优化的推理框架,支持高达47B参数的MoE模型,实现了每秒11.68个token的推理速度,比其他框架快22倍。它通过异构计算和I/O-Compute流水线技术,显著减少了内存使用,并提高了推理速度。该框架适用于需要在移动设备上部署大型模型的场景,以增强数据隐私和性能。

  • emo-visual-data:表情包视觉标注数据集

    emo-visual-data 是一个公开的表情包视觉标注数据集,它通过使用 glm-4v 和 step-free-api 项目完成的视觉标注,收集了5329个表情包。这个数据集可以用于训练和测试多模态大模型,对于理解图像内容和文本描述之间的关系具有重要意义。

  • E3Gen:高效、表现力强、可编辑的数字头像生成

    E3Gen是一种新型的数字头像生成方法,能够实时生成高保真度的头像,具有详细的衣物褶皱,并支持多种视角和全身姿势的全面控制,以及属性转移和局部编辑。它通过将3D高斯编码到结构化的2D UV空间中,解决了3D高斯与当前生成流程不兼容的问题,并探索了在涉及多个主体的训练中3D高斯的表现力动画。

今日大家都在搜的词:

热文

  • 3 天
  • 7天