为了帮助企业提升客户体验，实现高效的业绩增长，斯图飞腾（Stratifyd Inc）重磅发布《客户体验分析助力企业实现业绩增长的六个实用方法》白皮书。白皮书结合斯图飞腾（Stratifyd Inc）服务的多个客户案例，剖析行业痛点，从方法到实践分享数据驱动业务决策的底层逻辑。无论您在客户体验、呼叫中心、市场营销亦或产品部门，这本白皮书都将成为您数字化道路的指路明灯。
数字化时代，消费者获取信息的渠道越来越多元化，消费者的期望值也越来越高，如何在激烈的市场竞争环境下更高效地挖掘消费者需求，了解消费者的需求痛点和兴趣偏好是每个企业都面临的挑战。2020年新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情的流行无疑是加剧了这一挑战。
客户体验分析可以帮助企业深入了解客户心理，宏观把控市场动态，预测未来发展趋势。2020年COVID-19的流行让企业办公模式、消费者购物行为都发生了重大转变，甚至颠覆了客户最常见的互动方式。据麦肯锡公司（McKinsey & Company）称，自COVID-19大流行以来，已经有75%的消费者尝试了一种新的购物行为。近三分之一的美国消费者表示，COVID-19的流行会促使他们长期使用数字渠道进行消费，73%的消费者表示，他们今天收到的在线体验将影响他们未来的购买行为。
分析客户数据可以帮助企业了解客户需求，提升客户体验，但是仅仅拥有数据还不够。许多企业拥有充足的数据，却缺乏对数据的深刻见解。
下面为大家介绍提升客户体验的六种方法，助力企业实现更高效的业绩增长。
1.提高客户留存率
留住一个老客户比开发一个新客户成本低得多，这是人尽皆知的事情。但2020年疫情下的消费者对品牌的忠诚度出现了下滑，作为企业主，您更应该努力地去留住客户，不让客户流失。来自NewVoiceMedia的最新研究表明，有39％的客户表示，他们再也不想跟有不愉快体验的公司再度合作了。
当今时代，客户选择跟谁做生意的机会有很多，而你跟客户做生意的机会可能只有一到两次。为了提高成单率，可以考虑使用预测分析工具辅助运营决策。
通过预测客户可能流失的时间，企业可以在引起客户不满和客户流失之前就发现问题，及时挽回可能流失的“高风险”客户。
斯图飞腾（Stratifyd Inc）的客户Contact Energy就采用了这种预测分析策略，从与客户的通话历史数据中找到引发客户不满的主要问题点，及早发现问题并采取安抚措施。最终客户体验相关的投诉减少了58％，每月不可回收账款减少了90％以上。
2. 提升客户产品体验
产品的故障率是很高的。据哈佛商学院教授克莱顿·克里斯坦森（Clayton Christensen）称，每年市场会推出超过30,000种新产品，其中95％的产品不合格。
如果你可以直接从客户那里了解到他们喜欢的产品功能，或者他们对于本品与竞品之间差异的看法，从而避免产品失败，那结果会怎么样？客户数据分析可以为您提供这些洞察。
在跟一家药企的合作案例中，斯图飞腾（Stratifyd Inc）帮助该药企收集产品相关情报，发现引发客户负面情绪的关键因素，通过改善患者体验减少了因用药不顺而导致的患者流失问题。
3. 了解业务运营调整带来的影响
新冠肺炎疫情的爆发使得企业不得不对运营模式做出迅速调整，包括关闭商店、线下转线上服务以及让员工远程办公等。据麦肯锡公司（McKinsey＆Company）发布的研究报告显示，受访者做出与COVID-19相关调整的速度比预期的要快20到25倍。
疫情大流行迫使企业迅速做出调整的同时，客户同样也在适应着这些变化。毫无疑问，企业也很想了解客户对于他们所做出改变的反应如何。
在跟一家呼叫中心的合作案例中，斯图飞腾（Stratifyd Inc）帮助企业挖掘客户反馈内容背后的故事，实时监控新兴话题。这样企业就可以及时了解业务改变对客户造成的影响，明确客户的关注点并及时做出调整。
4. 充分利用竞争情报
90%的企业表示，过去三年内他们所处行业的竞争变得更加激烈了，48%的企业表示，竞争情报正成为几乎所有企业的关键资产。
获取竞争情报的一种方法是跟踪客户对于你和你的竞争对手的评论，并分析这些评论，了解客户的积极、消极反馈以及反馈的核心关键词。您还可以对比客户对于竞争对手的评价找到差异所在，或者使用竞争情报来寻找问题根源，例如，为什么竞争对手的服务会更好？拥有这方面的情报对于启用新的服务模式或业务流程优化都具有非常大的参考价值。
在跟一家快餐连锁店的合作案例中，斯图飞腾（Stratifyd Inc）帮助企业分析客户对其送餐服务的反馈，发现送餐速度是客户非常关注的问题。发现问题后企业迅速做出调整，在保证食品新鲜度的同时也保证客户可以及时取餐，不仅留住了顾客的心，同时也留住了企业的竞争力。
5. 发现影响客户忠诚度的关键数据洞察
尽管企业拥有大量的数据，但是从这些数据中获取关键洞察是一个巨大挑战，尤其对于格式并不规整的非结构化数据或黑暗数据（如通话记录、聊天记录、社交媒体发帖等）。企业中有55%的数据被认为是非结构化数据或黑暗数据。此外，有85％的公司表示其数据无法使用，因为它们没有捕获或分析这些数据的工具。
非结构化数据中存在着大量有价值的全新见解，对企业来讲可能会带来巨大的商机。借助数据分析工具，企业可以更深入地挖掘正崭露头角的新兴话题，在这些话题升级为热议的焦点问题之前及时干预，将损失降至最低。
对于斯图飞腾（Stratifyd Inc）的客户Contact Energy来说，挖掘客户反馈的非结构化文本数据可以帮助他们发现影响客户体验的未知见解，通过完善服务流程提升客户体验和客户满意度，客户净推荐值（NPS）得到显著提升！
6. 获得客户生命旅程的整体洞察
一个客户平均会通过10个不同的渠道跟品牌建立联系，这使得企业很难将所有的客户数据都利用起来，更难去判断客户在一个渠道的体验是否会影响其他渠道的体验。
如果企业可以分析全渠道的客户数据，不仅可以获得有关客户旅程的全局洞察，还可以及时进行策略调整，确保客户全渠道体验的无缝衔接。
斯图飞腾（Stratifyd Inc）跟一家银行的合作案例也充分证实了这一点。银行的分析人员在通话记录、聊天内容和评论信息里发现客户关于“登录问题”的讨论度很高，于是，银行迅速做出调整，对登录页面进行了优化设计，提供了更便捷高效的用户自助重置密码的通道，提升了用户体验和运营效率。
