从1992年到2009年间,我运营了两家公司,一是在线调研软件企业Decisive Technology (现在是Google的一部分),另一个是CustomerSat (现在是MarketTools的一部分)。Decisive是第一家通过电子邮件进行自动化调研的软件企业;而CustomerSat则是企业反馈管理方面的佼佼者。经常有人问我,在过去的17年中有哪些关于客户满意度、忠诚度和反馈的经验教训。下面我就列举10个:
1. 及时性对所有客户而言都很重要。无论哪个行业或哪种接触点上的客户都重视响应速度。从金融服务到保健再到高科技,从呼叫中心到网站再到账户管理,迅捷的反应,处理和连续跟进都位列整体满意度推动力之首。
关于这一点我认为有三个原因。第一,客户的时间总是很珍贵,正如俗语所说“时间就是金钱”。其次,等待是件足够令人沮丧的事情。再次,快速响应将不确定性降至最低,等久了客户就会怀疑自己将得到怎样的响应或者甚至能不能得到响应。
几年前国会议员们曾争论过是否需要加快全美邮政服务的投递速度。一国会议员辩解说消费者和企业看中的是投递时间的稳定性和连续性而非速度,因此加快投递速度的效果将十分有限。这话听起来真是无稽之谈。如果投递时间延长两天,那么承运商和登广告的人就必须更加提前准备材料;消费者则必须作更长久的等待;而实际的投递时间还是很难保障。如果连贯性真那么重要,联邦快递、电子邮件或即时讯息就不会发生如今爆炸式的增长,而USPS 也不会逐步没落了。
2.专注有利于提高满意度。American General和21st Century这两家公司只销售人寿或汽车保险,但他们的满意度却高于那些险种类型多样的保险公司。Intuit专门为商业银行和信用卡俱乐部服务的部门Digital Insight享有比其它金融机构种类繁多的B2B供应商更高的客户满意度。要做到把一类客户服务得很好是件很难的事情;而想要同时服务于多种客户,满足他们各式各样的需求那就难上加难了。试图应付各种客户需求的企业不得不在各客户群之间权衡优先级。虽然有很多资源可供调用,但那些企业的管理人员们显然无法触及和熟悉每个客户群的需求;他们会错误估计或理解某些需求;他们会错误地选择出击目标;他们会耗尽珍贵的资源并把管理层的时间浪费在权衡权衡再权衡上。
3.有了基准,统计数据才有意义。“度量标准”的含义就是——一个基准或标尺。基准可以是最近一年的满意度分数,企业内所有部门或整个行业的平均值——任何可以获得并且相关性最高的数据。度量标准为统计数据带来了实质内容并赋予其意义。在一个10分制的评分系统中7.3分的满意度并不能告诉我们多少绩效方面的信息,即便在知道标准偏差为.8的前提下。但如果制定一个8.1的基准分数,那一眼就可以看出7.3分与基准分数存在偏差,这是一个重要的讯息。
度量标准与基准之间的关系通常表现为落差或比率。这可以让我们“放大”绩效上的差异从而更好地理解这些差异。比如说,假设某个新款数码相机的性能分数落在7.0到8.0之间(分数范围从1到10)。再假设客户在总分为10分的评估中将“易于使用”评为7.4分,而“尺寸与重量”评为7.6分。这两分数非常接近——只有.2的差距—— 乍一看就能发现较低的“易于使用”分数,它的重要性要稍微高于“尺寸与重量”这个问题。
现在假设相关基准分数都落在7.0到8.0之间。如果以基准来衡量绩效差距,1到10的度量分值就可拓展为-1到+1的差值。我们目标市场上的所有数码相机品牌的“易于使用”基准是7.0,“尺寸与重量”基准是8.0。从分差来看“尺寸与重量”的偏差为-.4而“易于使用”的偏差为+.4,于是这两个度量指标之间呈现出更大的分差.8,这让我们在评估和追踪绩效时有了更精确的工具。
基准还能让我们更有效地安排各种待改善区域的优先级。现在,忽然之间“尺寸和重量”——落后于行业基准——成了更重要的竞争问题,因为“易于使用”这一指标已远远超过行业基准。基准为我们的行为带来了新的洞察,导致优先级发生改变。
4.问责与运营效率从客户反馈中获益巨大。通常我们认为客户反馈能够提升和强化企业智能。同时,其它一些因素也有类似的作用。每个团队、部门或业务单元对自身满意度绩效负责的做法加强了企业的责任感。而问题出现时迅速采取有针对性的行动则带来了高效率。跨功能团队针对客户反馈作出最合适最充分行动计划的必要性已渐成趋势。
随着这些令整个企业受益的东西日渐为人所认可和赞赏,它们反过来又作用到客户拥护度上来:在许多情况中对客户拥护度有提升作用,从服务到支持部门,再到各业务部门的员工,直至COO的办公室。
5.满意度分数在绩效指标、接触点和业务中存在较大的差异,也就是说目标并不是凭空产生的。它们都是经过缜密的分析与思索得出的。在所有的特性中最高级的度量指标(通常是“礼貌与专业性”)可能会比低级别的度量指标(代理/代表对我个人[B2C]和我工作的企业[B2C]有多少了解)分数高一个点以上。因此7.5分对某一特性来说可能是高分,但对另一特性来说又可能是低分。在各种接触点中,像呼叫中心这样以人为本的接触点一般来说得到的分数会比以机器为主(如网站或在线文档)的接触点高。说实话,我们人类总是倾向于给人而不是机器高分。
你的CEO也许会说,“今年的整体满意度指标我希望是8.0。”这种说法对激励士气很有好处,可以使员工把注意力放在客户满意度上,尤其如果所定的目标既进取又可行。但是一个能够保持管理人员责任心并持续推动流程改善的绩效管理与奖励系统却需要更深入的分析与规划。
6.行为数据逐步赶超调研数据。行为包括客户何时、为什么进行采购以及采购了什么东西;他们呼叫技术支持的次数多少;他们是否参加了最新的培训课程或在线研讨会;是否参与了在线社区;是否登记成为Facebook的粉丝;他们是否追随企业的Tweets;是否发布关于我们的消息;他们在零售商店来回走动的准确路线;肢体语言和面部表情。我们用来追踪这些行为的工具数量——包括数据仓库,带有GPS的智能电话,网络摄像机,探测报警器,内置在消费者商品包装里的射频识别(RFID)标签以及品种层出不穷的微型传感器——正呈现火箭发射之势。无需调查对象的协助就可以搜集到所有客户的各种数据;它不像调研,还要客户花些时间和精力去完成。与此同时,借以捕捉客户态度的调研,其响应率正逐步走低。不出意料,市场调研人员和数据分析师们一定正在从行为数据中找寻新的方法挖掘和搜集客户洞察。
态度方面的数据尤其能帮助我们预测客户行为。把调研所得的满意度数据与行为数据结合起来那就更完美了。虽然具有诸多优势,但在我看来满意度调研将会随着时间的推移逐步从目前客户智能主要创造者的角色转型为一件验证和加工行为数据的工具。后者不仅能反映客户思维的更多方面,而且还能更可靠更经济地搜集它们。
7.满意度只是故事的一部分。中央处理器,旅游代理,传真机和凯迪拉克这四个产品在过去20年内的市场份额急速下降。与此同时他们可能享有很高甚或还在增长的客户满意度:他们剩下的客户都很满意,这种情况会一直延续到客户转向更快、更便宜或更好的选择:PC服务器网络,自助在线预定,电子邮件和进口的日本豪华车。一个产品或服务的最后一位用户一定是最忠诚的,通常也是最满意的。毕竟,他们有着悠久的产品或服务使用历史并且可能进行过实质性的投入。
因此,满意度分数只是故事的一部分。它永远不会是全部。至少还有市场份额追踪以及市场对产品和服务的态度追踪,包括现有客户、新进客户和喜欢尝新鲜的用户。
8.多角度,多方位。无论信息管理系统有多先进,它都不可能告诉管理人员运营一个企业所必需知道的每一样东西。在绘制企业战略的时候没有Google地图或GPS一类的向导;相对于管理人员们要做的决策,即便最优秀的信息工具也不比过了时的罗盘好用多少。管理人员仍旧要估计、判断甚至猜测诸如客户对提价会有怎样的反应,竞争对手下一步会做些什么,如何利用新兴技术以及多大的工资提升(如果有的话)才能保证留住有价值的员工。
想象一下,假设我们是一群到达遥远的南太平洋小岛的水手,岛上星罗棋布着许多洞穴,洞穴的角落和缝隙间可能藏着一箱箱珍贵的金银财宝。我们只有罗盘和火把来勘探那些角落和缝隙。我们必须手持火把站在各个位置然后转动火把照亮每个角落和缝隙来找财宝。作为管理人员的我们就像那些水手,而市场和业务就像洞穴。不同的分析方法和度量标准——趋势线,平均分,差距,相关性,交叉表——就像站在不同的位置用不同的角度照亮洞穴。任何这样或那样“这是你唯一需要的度量标准”的吹嘘都是毫无意义的。想象一下如果乘客搭乘的飞机驾驶室里只有一个度量器,那该多恐怖呀!所以,试着从多个方面来观察自己的企业吧,这样才能获得尽可能完整的概念。
9.客户拥护也流行。青少年有激情;音乐界有摇滚巨星。客户反馈也有流行趋势。过去二十年里它们包括服务质量(SERVQUAL),期望,客户价值分析,6西格马,净推荐分数和客户参与。它们中有一些基本没什么价值,但凭借营销和先天的简单性得以延续下来。另外一些虽然缜密却由于太复杂而缺少用户。循环往复地会有一个或一些新方法走到舞台中央,然后待上几个季度甚或几年直至另一些新的来取代它们。老的方法会逐渐湮没在浩如烟海的客户忠诚度技术中。留心观察下一个大事件,它将发生在Twitter tweets的基础之上。
10.反馈的确令情况有所不同。许多管理人员孜孜不倦地追踪内部度量标准,如毛利率,毛利润以及资产回报,但却忽视对客户满意度、忠诚度和拥护度的度量。在一些案例中,上述思想集中表现为短视于本季度的财务结果;而在另一些案例中则表现为缺乏意识或知识;甚至在有些案例中表现为错误的观念或偏见,认为度量满意度的主要价值在于PR或客户推荐。
如果使用得当,客户反馈将成为企业作出的各种大大小小决策的重要动力或权衡因素:产品强化,定位,服务质量水平,人员配给,推广,组织,订单管理甚至是合并与收购。美国客户满意度指数(ACSI)和其它许多数据源上的证据比比皆是:能够持续度量客户满意度和忠诚度并采取相应行动的企业的确表现得更出色。