為了幫助企業提升客戶體驗，實現高效的業績增長，斯圖飛騰（Stratifyd Inc）重磅發布《客戶體驗分析助力企業實現業績增長的六個實用方法》白皮書。白皮書結合斯圖飛騰（Stratifyd Inc）服務的多個客戶案例，剖析行業痛點，從方法到實踐分享數據驅動業務決策的底層邏輯。無論您在客戶體驗、呼叫中心、市場營銷亦或產品部門，這本白皮書都將成為您數字化道路的指路明燈。
數字化時代，消費者獲取信息的渠道越來越多元化，消費者的期望值也越來越高，如何在激烈的市場競爭環境下更高效地挖掘消費者需求，了解消費者的需求痛點和興趣偏好是每個企業都面臨的挑戰。2020年新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）疫情的流行無疑是加劇了這一挑戰。
客戶體驗分析可以幫助企業深入了解客戶心理，宏觀把控市場動態，預測未來發展趨勢。2020年COVID-19的流行讓企業辦公模式、消費者購物行為都發生了重大轉變，甚至顛覆了客戶最常見的互動方式。據麥肯錫公司（McKinsey & Company）稱，自COVID-19大流行以來，已經有75%的消費者嘗試了一種新的購物行為。近三分之一的美國消費者表示，COVID-19的流行會促使他們長期使用數字渠道進行消費，73%的消費者表示，他們今天收到的在線體驗將影響他們未來的購買行為。
分析客戶數據可以幫助企業了解客戶需求，提升客戶體驗，但是僅僅擁有數據還不夠。許多企業擁有充足的數據，卻缺乏對數據的深刻見解。
下面為大家介紹提升客戶體驗的六種方法，助力企業實現更高效的業績增長。
1.提高客戶留存率
留住一個老客戶比開發一個新客戶成本低得多，這是人盡皆知的事情。但2020年疫情下的消費者對品牌的忠誠度出現了下滑，作為企業主，您更應該努力地去留住客戶，不讓客戶流失。來自NewVoiceMedia的最新研究表明，有39％的客戶表示，他們再也不想跟有不愉快體驗的公司再度合作了。
當今時代，客戶選擇跟誰做生意的機會有很多，而你跟客戶做生意的機會可能只有一到兩次。為了提高成單率，可以考慮使用預測分析工具輔助運營決策。
通過預測客戶可能流失的時間，企業可以在引起客戶不滿和客戶流失之前就發現問題，及時挽回可能流失的“高風險”客戶。
斯圖飛騰（Stratifyd Inc）的客戶Contact Energy就采用了這種預測分析策略，從與客戶的通話歷史數據中找到引發客戶不滿的主要問題點，及早發現問題并采取安撫措施。最終客戶體驗相關的投訴減少了58％，每月不可回收賬款減少了90％以上。
2. 提升客戶產品體驗
產品的故障率是很高的。據哈佛商學院教授克萊頓·克里斯坦森（Clayton Christensen）稱，每年市場會推出超過30,000種新產品，其中95％的產品不合格。
如果你可以直接從客戶那里了解到他們喜歡的產品功能，或者他們對于本品與競品之間差異的看法，從而避免產品失敗，那結果會怎么樣？客戶數據分析可以為您提供這些洞察。
在跟一家藥企的合作案例中，斯圖飛騰（Stratifyd Inc）幫助該藥企收集產品相關情報，發現引發客戶負面情緒的關鍵因素，通過改善患者體驗減少了因用藥不順而導致的患者流失問題。
3. 了解業務運營調整帶來的影響
新冠肺炎疫情的爆發使得企業不得不對運營模式做出迅速調整，包括關閉商店、線下轉線上服務以及讓員工遠程辦公等。據麥肯錫公司（McKinsey＆Company）發布的研究報告顯示，受訪者做出與COVID-19相關調整的速度比預期的要快20到25倍。
疫情大流行迫使企業迅速做出調整的同時，客戶同樣也在適應著這些變化。毫無疑問，企業也很想了解客戶對于他們所做出改變的反應如何。
在跟一家呼叫中心的合作案例中，斯圖飛騰（Stratifyd Inc）幫助企業挖掘客戶反饋內容背后的故事，實時監控新興話題。這樣企業就可以及時了解業務改變對客戶造成的影響，明確客戶的關注點并及時做出調整。
4. 充分利用競爭情報
90%的企業表示，過去三年內他們所處行業的競爭變得更加激烈了，48%的企業表示，競爭情報正成為幾乎所有企業的關鍵資產。
獲取競爭情報的一種方法是跟蹤客戶對于你和你的競爭對手的評論，并分析這些評論，了解客戶的積極、消極反饋以及反饋的核心關鍵詞。您還可以對比客戶對于競爭對手的評價找到差異所在，或者使用競爭情報來尋找問題根源，例如，為什么競爭對手的服務會更好？擁有這方面的情報對于啟用新的服務模式或業務流程優化都具有非常大的參考價值。
在跟一家快餐連鎖店的合作案例中，斯圖飛騰（Stratifyd Inc）幫助企業分析客戶對其送餐服務的反饋，發現送餐速度是客戶非常關注的問題。發現問題后企業迅速做出調整，在保證食品新鮮度的同時也保證客戶可以及時取餐，不僅留住了顧客的心，同時也留住了企業的競爭力。
5. 發現影響客戶忠誠度的關鍵數據洞察
盡管企業擁有大量的數據，但是從這些數據中獲取關鍵洞察是一個巨大挑戰，尤其對于格式并不規整的非結構化數據或黑暗數據（如通話記錄、聊天記錄、社交媒體發帖等）。企業中有55%的數據被認為是非結構化數據或黑暗數據。此外，有85％的公司表示其數據無法使用，因為它們沒有捕獲或分析這些數據的工具。
非結構化數據中存在著大量有價值的全新見解，對企業來講可能會帶來巨大的商機。借助數據分析工具，企業可以更深入地挖掘正嶄露頭角的新興話題，在這些話題升級為熱議的焦點問題之前及時干預，將損失降至最低。
對于斯圖飛騰（Stratifyd Inc）的客戶Contact Energy來說，挖掘客戶反饋的非結構化文本數據可以幫助他們發現影響客戶體驗的未知見解，通過完善服務流程提升客戶體驗和客戶滿意度，客戶凈推薦值（NPS）得到顯著提升！
6. 獲得客戶生命旅程的整體洞察
一個客戶平均會通過10個不同的渠道跟品牌建立聯系，這使得企業很難將所有的客戶數據都利用起來，更難去判斷客戶在一個渠道的體驗是否會影響其他渠道的體驗。
如果企業可以分析全渠道的客戶數據，不僅可以獲得有關客戶旅程的全局洞察，還可以及時進行策略調整，確保客戶全渠道體驗的無縫銜接。
斯圖飛騰（Stratifyd Inc）跟一家銀行的合作案例也充分證實了這一點。銀行的分析人員在通話記錄、聊天內容和評論信息里發現客戶關于“登錄問題”的討論度很高，于是，銀行迅速做出調整，對登錄頁面進行了優化設計，提供了更便捷高效的用戶自助重置密碼的通道，提升了用戶體驗和運營效率。
