未来以体验为中心的数字化战略前景 已经变得愈发明朗

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编辑导语:随着大环境的改变,越来越多的传统企业开始进行数字化转型,银行业也不例外,本篇文章作者分析了有关银行业未来将以体验为中心的数字化战略前景的内容,一起来看一下。

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。

一、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。

二、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。

三、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。

四、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。

五、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。

六、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。

七、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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