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通过融合与共创打造全旅程体验感知管理体系,实现“客户-员工”体验的良性闭环

行业监测分析 陈晨 2020-05-12 1284
易观分析:传统的银行客户体验管理中,申诉管理、满意度调查、神秘人暗访是最常见的三种手段,但这些手段存在着不同程度的被动性和滞后性,难以满足银行业当前精细化的客户管理要求。在数字化转型竞争日益激烈的背景下,如何围绕客户体验打造战略体系,提升客户价值变得愈加重要。本文从客户体验的核心作用、传统管理手段的弊端、客户体验管理所需的关键能力为维度进行专题分析,并向银行提供相应的管理策略和技术应用建议。

以客户体验为核心寻找新的价值增长点

 


经济新常态下,银行的利润空间收窄,客户运营成本增加,获客、留存、盘活作为客户经营能力建设的核心目标,提升客户体验也就成为了实现客户价值增长的必然要求。


体验的好坏不仅会影响客户对银行的品牌认知,关系着客户对银行的忠诚度和信任感。同时,客户体验也是银行创新发展的重要切入点,客户体验反馈的数据作用于银行组织变革、产品设计、流程改造和服务创新中,能够创造巨大价值。在银行业数字化转型进入深水区的当下,做好客户体验管理,体现差异化竞争优势应上升到银行战略核心的高度。



被动和滞后是客户体验管理传统模式的弊端

 

传统模式下,客户体验管理停留在调查问卷、满意度打分、回访等方式,脱离了实际场景,获取的数据是较为低效、滞后、甚至不准确的,与客户端对体验的期望之间也存在着认知上的差异。这些管理手段的本质问题是仍停留在客户满意管理的层面,属于被动的、以结果为导向进行的满意度改善。易观分析认为,精细化运营能力、全渠道融合能力、全旅程感知能力、客户-员工体验共创能力是向主动型、全面体验的管理模式进化的四个关键能力。



以精细化运营能力洞察客户需求

 

由于金融脱媒的问题,导致触达场景难度增加,银行在客户管理上精准、精细的难度也随之加大。例如,与银行深度绑定的有价值客户在进行服务咨询时,依然缺乏身份感和专属感;或是客户本身对贷款业务没有需求,却持续收到银行相关推送信息或营销电话等,降低了客户体验。


易观分析认为,提升精细化运营能力应重视两个方面,一是银行的产品逻辑、功能设计、界面布局、智能服务方式等应满足易用、安全两个核心体验,技术侧的供给应以体验的改善为目的,与场景和需求相匹配,并体现定制化、个性化;二是加强数据治理,深度挖掘用户需求,完善统一客户画像,提升主动识别、正确决策、精准营销的能力。



以全渠道融合能力打造无缝式体验

 

在手机银行、微信银行、远程银行和智能网点提供多渠道、移动化服务的同时,由于渠道的增多,出现了不同渠道上办理业务的复杂程度不同,在渠道间切换需要重新办理、重复咨询等情况,降低了客户体验。渠道对接和信息互通能力不足造成的服务模块化问题,需要以全局视角、全渠道一体化思维去探索改进,实现渠道间的敏捷切换需要匹配灵活的组织策略,从单一渠道服务、跨渠道服务、线上线下协同、智能与人工协同、内部生态与外部生态协同等多方面进行统筹考量。在打破部门壁垒、数据孤岛的基础上进行全渠道融合服务,使数据流、信息流在不同渠道间顺畅流通,形成一致性体验。



以全旅程感知能力维系与客户的情绪联结

 

银行丰富的产品功能、服务手段产生了海量的数据资源,来源的繁杂导致客户反馈数据分散,统一采集和响应能力不足。易观分析认为,在推进客户体验管理数字化转型时,银行可基于场景、渠道、流程中的数据埋点,构建体验感知管理平台,形成无感化的体验反馈与调研模式,实现反馈数据的实时、全面采集,提升数据感知的主动性和时效性;利用云原生平台进行快速响应部署,实现体验旅程“反馈-迭代-重塑”的敏捷迭代。




以客户-员工体验共创能力推动全面体验塑造

 

未来以体验为中心的数字化战略前景已经变得愈发明朗。聚焦到银行业围绕体验进行数字化转型的具体任务上,可优先把握客户体验和员工体验两个核心抓手。以清晰的企业文化、敏捷的工作流程、科学的人力资源管理作用于员工体验,通过激活员工体验,进而促进客户体验,通过及时获知客户体验的反馈加以持续改进,形成“员工-客户-员工”的循环共创局面。



给银行的几点建议

 

在构建客户体验感知管理体系过程中,易观分析建议商业银行可同步考虑以下几点:



1.将资源配置倾向于统一行动方案


统筹管理与部门协同,可考虑建立体验管理部门或跨部门的体验管理团队,通过梳理各场景覆盖的渠道、触点和体验点,建立客户旅程地图和体验指标体系,进行全渠道、全触点统一管理。根据功能体验、交互体验、流程体验和场景体验等维度制定优化客户体验的具体行动指南,并匹配相应的资源和技术能力。



2.渠道融合应考虑全域流量下的最优运营和数据流通的安全性


优化渠道和模型构建,通过大数据、知识图谱技术进行渠道偏好分析、客户细分、渠道迁移引导,利用隐私计算技术加强数据安全;将自动语言处理、计算机视觉、RPA等技术作用于智能客服、智能决策、智能风控模型时,需同步考量AI的可信能力。



3.构建体验感知管理平台需先行进行数据治理


优先对产生体验和反馈数据的各类渠道和系统进行数据清洗、加工、结构化处理等,提升数据质量,统一数据管理口径;此外,可考虑使用全链路追踪技术进行体验旅程的实时监测,以及辅助进行渠道触达率、转化率等精细化运营分析。



4.以数字技术赋能员工提升工作体验与效率


为员工提供渠道支持、数据支持和工具支持,为员工构建便捷、高效的数字化管理工具或应用平台,方便动态掌握客户体验数据,直观了解客户的真实评价;融合RPA与AI技术进行智能审批、智能报表、智能筛选等内部工作流程,提升办公自动化程度和协作能力;利用机器学习和知识图谱技术增强数据智能,助力员工进行精细运营和精准营销。




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