浅谈客户声音数据的管理与应用

为什么要研究客户声音

1、全渠道服务的趋势。企业提供了多个渠道向客户提供服务，但是他们之间往往没有关联。现在情况变了，几乎每一个年轻消费者都装备了智能移动设备，在这样的客户交互场景下，客户的体验已经从企业主导的多渠道服务向客户主导的全渠道体验进行转变。

2、用户购买行为变化。现在当你想购买一个产品时，只需要在手机上打开应用方便地搜索就可以做出选择，甚至有时只需要在朋友圈里看到一个推荐就可以直接选择，在整个购买过程中最关注的可能是朋友圈里的评价，如果这些评价对你产生了正面的影响，直接就可点击下单。在这一过程中，甚至你都不需要打开企业的网页来了解信息，不需要向打电话向企业的客户联络中心来了解情况，社交媒体的声音就影响了你的选择和购买行为。

3、大数据应用驱动力。根据IBM的研究，世界上90%的数据产生于最近两年，这标志着大数据时代的真正到来。客户声音本身就是一种大数据，海量的客户不断产生海量的声音，能否对客户声音数据进行有效管理将会成为在大数据时代生存和参与竞争的一项基本能力。

客户声音并不一定要来自于客户

我们总是习惯性地以为客户声音的数据要来自客户，其实不然，只要能够反映客户的行为和倾向，客户声音可以有不同的来源。打开数据来源的多样性思维有助于获取和利用更具价值和可行性的客户声音数据来源。客户声音可以来自于客户的输入和反馈，也可以来自于业务运营中的交易记录，以及来自于员工的输入记录。

全面理解客户声音数据的来源

理解客户声音数据的来源是有效应用的基础。客户声音的数据来源主要包括内部运营数据、质量监控数据、客户咨询投诉、联络话务数据、客户调研数据以及来自社会化媒体上的反馈信息等。

1、内部业务运营数据。设计合理的指向性运营指标能够有效反映出公司采取的业务行动和客户响应行为之间的关系，这类代表性的业务运营数据包括被退回的信函、被挂断的外呼电话、无效的信用卡交易行为、不同客户多次提及的问题、频繁的网页重复登录、多次错误的信息输入等。体系化设计的内部运营指标往往能够在客户意识到问题之前就告诉你发生了什么，从而指导你及时采取最恰当的改进措施。内部业务运营数据是高层管理者最希望应用的客户声音数据来源。内部运营指标的设计需要更多体系化的专业技巧，我们另行讨论指标设计这一话题。

2、内部质量监控数据。企业内部质量管理过程中产生的监控信息能够很好地反映客户的声音，这类数据主要包括对产品质量和服务质量的内部监测信息以及对内部服务过程和服务交付过程的测量评价信息。比如营业网点的客户服务等待时间可以用来很好地量化评估客户在服务现场的体验感知水平；对于物流配送交付过程的抽样质检数据可以用来评价一线配送人员是否遵守了规定的操作过程规范和交付体验标准；对客户经理与客户电话互动的过程抽样检查不仅可以评价客户经理的业务能力和服务规范性，而且可以据此评价客户的体验感知。

3、客户咨询投诉数据。在实际项目分析中，尽管大多数公司将客户联络类型划分为投诉或咨询，但我们一直建议企业将投诉和咨询的信息放在一起来分析。进入服务成长期的企业非常重视客户投诉，往往采用独立的编码和处理机制，并且在管理上给出比咨询高得多的权重，但事实上，投诉和咨询有着相近的内容，一般意义上的投诉只是客户在表达方式上稍微严厉一些而已。从另一个方面来讲，由于对投诉的过度重视，客户提出的问题常常没有被当成投诉那样来重视，在管理上经常被忽略。比如一个信用卡客户提出关于逾期费率高的问题，你会把这当成咨询还是投诉？许多客户联络中心在设计不当的投诉管理指标面前常常以将可能的投诉划归为咨询，藉此来逃避对问题的跟进处理。

4、客户联络交互数据。企业在与客户接触的交互过程中积累了大量的联络记录，包括客户联络中心记录了来自客户的语音交互以及以电子邮件和移动方式发起的客户交互。几乎每一位管理者都对移动交互的增长表示担忧，不知道在管理上如何有效地应对。事实上，微博、微信等都可以看成是企业客户服务号码的另一种形式。在实际应用中，这些联络交互数据在分析应用上具有相当大的难度。一方面这些数据的质量密度较低，应用大数据分析的难度也很大；另一方面原因在于这些话务联络数据往往仅代表了一部分遇到问题的客户，有大量存在的问题并没有被提及，而且那些被提及的问题常常是一些为什么没有收到赠品之类的次要性问题。

5、客户调查反馈数据。企业发起的各类调查也是客户声音的重要来源。这些调查不仅局限于客户满意度调研获得的数据，也包括市场调查数据、交易调查反馈数据、售后服务回访数据等。在应用中需要注意调查反馈数据可能存在的偏差或局限性，调研问题设计的导向性会带来调查结果的偏差，样本选择的技术性因素使得反馈数据可能存在局限性。此外，不同调查方式的质量可信度不同，执行难度和成本差异较大，调研方式的选择也会在很大程度上影响客户声音数据的质量和可信度。比如以面对面或电话的方式发起的一对一客户调查，在精心选择目标调查对象的情况下虽然数据质量密度较高，但是较高的实施成本限制了调查数据的范围和深度。

6、社交网络反馈数据。用户在社交网络产生了大量的信息，在线社群已经成为客户声音数据越来越重要的来源。星巴克咖啡就对社交媒体上的客户反馈信息进行收集，应用分词技术和文本分析技术来全面了解客户正面和负面的情绪，并据此采取相应的沟通策略。社交网络上的反馈信息主要是非结构化的文本和多媒体信息，数据质量密度较低，在信息采集、数据处理和应用分析上具有一定的挑战。与前面几类数据的特性不同，社交网络上的客户声音具有一定的示范引导效应和较强的链式传播性，需要采取更快速及时的处理行动和更具人性化的应对技巧。

如何对客户声音进行有效的分析和应用

如前所述，客户声音有不同的来源，需要从包括客户联络渠道和客户接触点在内的多个不同来源进行客户声音数据的收集，对于这些碎片化收集的客户声音需要通过一套统一的客户声音信息分类分析架构来实现，从而建立起对客户声音的理解和认知，对问题进行诊断和根源性分析，然后推动组织内部的服务设计和持续改进。

1、如何构建有效的客户声音分类管理框架

在客户声音管理上最重要的基础就是如何指导信息技术部门来理解客户声音管理的信息化需求。

根据我们搭建客户声音管理框架的经验，不仅要对客户声音数据来源、问题描述、体验期望、产生原因、影响因素等进行分类和记录，同时还应在可行的条件下关联客户的背景属性和业务属性。

比如与客户声音原因和行动相关的信息项通常应该包括：

・接触原因

・体验期望

・问题描述

・根源因素

・升级行动

・涉及产品

・客户位置

・互动场景

・解决行动

・处理结果

要让改进客户体验的行动具备可操作性，对客户声音记录的数据描述要能全面覆盖客户体验旅程中的主要场景，对问题的描述需要通过清晰的分类实现具体化，在内部流程协作具备继承性，也要避免重叠的分类导致数据的冗余。受篇幅所限，本文不再赘述。

2、如何建立统一的客户声音信息视图

在客户声音管理上第二个主要挑战是如何建立以整体客群为中心的客户声音认知，而非以数据为中心的视图。这需要将在客户联络接触点和社交媒体上获得的数据信息和知识映射到整体客群上，然后再延伸到其他运营交易数据源和外部调查数据源。在客户声音信息的分析上，错误的方法不会产生正确的结果。

这里介绍一个客户管理术语：问题乘数。问题乘数是指同样的问题可能代表了多少的客户，换句话说就是会有多少客户可能遭遇到同样的问题。比如在第一次使用在线支付遇到问题时有多少人会重复尝试直至成功、有多少人会打电话求助、有多少人会求助朋友圈、有多少人会直接放弃等等。

了解关键问题乘数的最佳路径是实施一个基于全客群随机抽样的在线调查，应用这一调查来确定客户在接触点或社会化媒体上遇到相同问题的比率，以及了解客户在遇到这类问题后的反馈方式和行为方式。

我们举一个例子来说明问题乘数。例如客户在一个运营商的营业厅现场遇到不快的服务时，80%的人没有投诉，有20%的人会投诉，投诉的分布可能是这样：

・4% 直接找现场服务人员

・0.4% 找到现场主管

・0.1% 向公司高层写信

・1% 在公司公众号反映

・5% 打电话给客服中心

・0.5% 在公司网站留言

・4% 在社交网络

・5% 以其他方式表达

在这个例子里，1000：1就是高层收到投诉信函的问题乘数，意味着高层管理者每收到一个这样的投诉，有可能发生了1000起类似的问题。

这意味着，如果你仅从客服中心的电话投诉记录和公司网站的在线投诉留言来收集客户声音的话，关于营业厅现场服务的问题可能只能收集到5%左右的投诉，而分散在其他接触渠道的15%投诉就很有可能会被遗漏。

建立统一的客户声音视图不仅可以更全面地掌握和理解客户声音反馈的问题，更重要的是有助于解决客户管理中的问题，并且量化服务改进带来的收益。

3、如何量化客户声音的客户体验改进收益

我们仍然以营业厅现场服务的例子来进行说明。当我们掌握了现场服务的问题分布与问题乘数后，就可以着手对问题影响进行更为深入的分析。

下表模拟了一个区域营业厅服务的客户声音问题报告情况：

在表1中，基于月度问题报告数和问题乘数分析，以简单算术平均值的方法可以估计在这个区域内的月度问题事件总数可能在300之多。如果到访营业厅的客户平均月度价值贡献是50元，一个严重的服务问题可能带来20%的客户流失，则我们可以进一步量化客户声音反映的问题影响估计为3000元，或是年度36000元。

基于类似的客户声音深入分析，我们不仅能够针对性地解决客户声音反映出来的问题，而且可以直观地量化客户体验改进带来的收益。

4、如何应用客户声音推进组织内部的改进行动

推进持续的体验改进才是客户声音管理的最终目标。客户声音管理计划需要汇集企业内外部可以获得的数据信息，建立内部声音信息分享和跨职能协同机制。

客户声音管理是一项企业级的管理工程，需要在内部建立以下三项基础能力：

1） 问题发现：能够在恰当的时间从适合的客户那里收集到恰当的反馈，并将这些客户声音数据与公司主数据系统进行结合应用。

2） 声音分享：在恰当的时机将客户的声音反馈提供给内部适合的人员，以便于他们可以根据客户的声音来开展适合的业务行动。

3） 原因诊断：深入理解客户声音，通过对客户声音的分析来发现产品设计、业务推广和服务运营中的问题，寻找适合的改进机会。

通过上述机制建立了客户声音的统一认知，在内部形成了客户声音驱动的跨职能沟通，还需要应用以客户为中心的服务设计方法，推动内部各业务部门和服务支持部门参与到体验改进的具体行动过程中。

这需要在企业内部构建另外三项管理能力：

4） 评估讨论：从适合的部门那里找到合适人选来对客户声音进行评估，以理解我们哪些做法或因素对客户体验产生着什么影响。

5） 服务设计：遵循以客户为中心的服务设计方法，将客户声音与客户旅程相结合，从中找到可以改进客户体验的过程改善点。

6） 动员改进：应用客户声音持续改进客户体验，让相关部门的人员参与改进行动，并且通过客户声音来监督这些改变的持续性。

上述仅是对客户声音管理进行有效管理和应用所需要的基本内容，在实际业务运作中的声音分析和体验改进实施，比如如何对获得客观的客户声音乘数的问题、如何避免在客户声音管理上过分看重投诉的问题等，还会面临许多更为具体的问题，需要更为具体的策略。受篇幅所限，对于更为深入的内容，另行讨论。