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數字化對于各行各業而言都具有非常重要的影響，本篇文章將對體驗管理中的數據進行分析，從其變化和演進兩個發展方向為主，探討數據的發展變化，希望本篇文章能對你有所幫助。

數字化給企業帶來的最大的變化之一就是企業手里的數據越來越多，它們可能都有用，但是因為分散亟需融合管理。

① 行業層面

散落在各處的多源數據可能存在著5個問題：

② 品牌層面

未來商業成功的關鍵之一源自企業相關數據利用程度，依托完整的架構系統及數據模型對多源數據進行整合分析、利用，高效提升企業的資源利用率。

項目圍繞體驗數據、運營數據以及輿情數據進行數據挖掘分析，獲取企業后續業務經營和客戶體驗提升的策略和行動。

③ 運營層面

內外部雙視角洞察，客戶驅動+業務運營診斷，共同作用使日常體驗管理更加全面。

今天我們就一起來聊一聊體驗管理中的數據：

一、數據角色的變化

數據在體驗管理中的角色是幫助組織更好地了解客戶，但同時，數據本身和體驗管理對數據的需求也在不斷改變，體驗管理數據化的態勢由此而來。

首先，數據本身在延展，交易數據在向交易前后延展，觸點數據在向旅程兩端延展，節點數據在向上下游延展。

其次，體驗管理對數據體量的需求在改變，大數據對傳統調研的影響和輔助并存。對于企業而言，數據量級只要能解決體驗問題即可，并不追求不必要的大數據和大樣本調研。

此外，體驗管理對數據指標也更加挑剔，除數據本身的敏感性、有效性、準確性外，還需要數據的關聯性、代表性、可落地性，體驗管理數據指標池的門檻也隨之越來越高。

最后，數據融合愈發重要，體驗數據（X-Data）與運營數據（O-Data）的融合已被提及多年，現階段的核心重點在于厘清哪些“X”與哪些“O”融合對體驗管理更加有效。

更重要的是，O-Data部分通常發展歷史、成熟度均高于X-Data，因此，X-Data應主動向O-Data對齊并不斷細化O-Data。

我們認為，這是當前比較有效的數據融合方式。

1. 數據本身的演進

1）數據的多元化

在以體驗為中心的管理運營中，數據本身的作用并沒有發生變化–依然是幫助企業更好地了解客戶。

但隨著科技發展，企業了解客戶的維度和渠道更加豐富，與客戶相關的數據信息也愈發多元，客戶體驗數據的來源早已不再局限于調研體系和客服系統中。

大數據環境下，客戶不經意間的行為都會留下數據痕跡，成為了解客戶的重要線索。

未來，要構建完善的客戶體驗管理體系，契機在于如何將千絲萬縷的線索串聯起來，據此真實還原客戶心理、合理預測客戶需求，形成以數據為基礎的客戶運營體系，同時還要與體驗管理的關鍵節點相關聯，最終實現體驗數據的價值。

2）數據的延展性

客戶數據的持續發展和擴張給體驗管理更多數據可能性，體驗數據正在沿著客戶旅程向兩端不斷延伸，并在延伸過程中持續優勝劣汰。

雖然數據本身并無優劣之分，但數據對體驗管理來說卻有好壞之別，也正是這種差別，使數據在延伸過程中完成自我更新和迭代。

比如體驗改善需要更有抓手的數據、客戶運營需要更有客戶視角的數據、品牌營銷需要更有結果導向的數據。這正如大浪淘沙，幾番甄別，使體驗數據變得更加充實。

當前，體驗數據具備很強的關聯性和融合性，也就是說，體驗數據不再局限于指標本身，而是涵蓋了其背后一整套體驗管理機制和運營邏輯。

2. 體驗管理對數據要求的變化

1）客戶核心行為數據

客戶核心行為是區分場景的。

在體驗管理場景化的今天，不同場景的客戶需求、體驗觸達、客戶感知有所不同，這也是差異化體驗、定制化服務等體驗相關字眼不斷被提及的原因。

但是，體驗管理需要在紛繁復雜的場景化趨勢中找到客戶的核心行為，這些行為要能與客戶需求、客戶感知相關聯，決定了企業在場景中對客戶體驗的觸達方式和渠道。

2）X-Data與O-Data的融合

體驗數據要賦能企業的決策和戰術，需要兼顧客戶感知和企業運營的特點，這也是X-Data與O-Data結合使用的重要原因之一。

當前，行業對X-Data和O-Data的梳理已經相當成熟，兩類數據所構成的指標池不斷完善。對于任何企業來說，雖然可以從中挖掘信息但也帶來巨大的數據搭建成本等壓力。

因此，體驗數據影響企業策略的關鍵并不在于兩類指標的大小，而在于兩類指標池的融合方式。同時，這其中也蘊含了企業的經營邏輯選擇，即運營導向還是體驗導向，導向不同則指標池融合時的主導指標和協同指標也有所不同。

3）數據的整理和使用

體驗管理對于數據的應用可以說層出不窮，從數據清洗、整合、建模到數據分析、檢驗和展示，多樣化的方法論、統計模型、咨詢模型、用研模型不斷涌現，這當然能使數據得到更好的整理和應用，但也容易讓企業開展體驗管理時忽略數據最原始也是最有效的作用——量化評判。

事實上，體驗管理初始目標之一就是評判體驗的好壞，因此企業才引入量化指標。企業希望利用指標數字的大小和不同維度間的比較，來幫助企業判定當前體驗水平的高低以及在行業內的位置，而這些可能需要的只是一把尺子或一個闖值，但這既是體驗管理的本源，也是數據的本質。

3. 新數據和新融合

1）新數據

新數據不僅指新的指標、新的數據，而且還對應新的目標。鑒于未來的不確定性，體驗管理更傾向于聚焦那些確定的部分，比如企業的體驗管理目標。

對應于目標，企業可以給體驗管理數據的獲取渠道、擴展方向、研究方法明確邊界和路徑，如此獲取的新數據將更有效地支持企業的經營目標和營銷需求。

2）新融合

以需求為導向構建客戶體驗管理體系，不僅需要企業理解客戶的生活場景，更要理解企業自身是如何在客戶的生活場景中傳遞體驗的。

也就是說，企業需要建立品牌體驗原景與客戶生活場景的“兩景融合”，此為新融合。

融合的關鍵點，在于確定兩者之間產生Gap的具體時刻（MOG，Moment of Gap），不同于關鍵體驗時刻 （MOT，Moment of Truth）的應用，MOG將進一步拉近客戶與品牌的距離，幫助企業利用當前的技術手段，構建客戶場景需求數據與品牌體驗傳遞數據的實時關聯，最終實現新融合。

二、數據博弈的演進

數據在體驗管理中的博弈是經常存在的，正如體驗與經營的非零和博弈狀態，體驗管理中的數據博弈也可以通過有效的策略實現雙贏。

1. 企業希望客戶告訴的 vs 企業可以回應的

企業并不總是明確知道哪些是需要客戶提供的內容，這就像客戶說不清自己的需求一樣。但企業可以通過一些結構化的設計，將客戶的反饋進行整理、歸類和分析并從中找到企業需要的信息。

當然，這里所說的客戶反饋，仍然包括企業主動詢問客戶和客戶主動向企業反饋兩種方式。

得到客戶的反饋后，企業需要有所回應。對企業內部來說，這種回應是體驗問題得到解決的閉環結果;對客戶來說，反饋的問題得到企業關注并給予回應，客戶與企業、品牌的粘性將不斷增強。

再者，如果客戶在社交圈中傳遞其得到回應的良好體驗，企業與品牌將在市場競爭中建立更加牢靠的誠信口碑和責任口碑。

但值得注意的是，企業的回應也是有選擇性的，當多個客戶反饋同一個問題時，企業又并不具備一一回應的能力，這時企業就需要根據價值分層、分享意愿等確定回應的優先級別。

2. 客戶的付出 vs 客戶的回報

站在客戶視角，客戶的付出可分主動付出和無意識付出兩種情形。

① 客戶主動付出

包括參與企業組織的調研、主動通過企業客服等渠道反饋問題等。

企業需要理解的是，無論何種場景都會與客戶產生觸點并占用客戶的時間和精力，而有觸點意味著有體驗交付，占用客戶資源則意味著客戶會產生需要回報的潛意識。

那么，對于企業來說，關注各觸點環節上的體驗交付質量以及客戶對回報的預期，就是必然。

② 客戶無意識付出

并非客戶不主動，而是客戶的這種付出行為并不針對企業和品牌，更多是客戶個人分享。

因此，客戶無意識付出一般不會與企業產生觸點，客戶也不會在潛意識中有企業要回報的預期。此時對于企業來說，這恰好是一個給客戶創造驚喜的好機會，而這種場景下得到企業回報的客戶，大概率會成為企業的忠實擁護者。

3. 數據洞察和體驗提升

體驗數據洞察的結果并非僅應用于體驗提升，還會涉及生產品牌、營銷、運營等多個方面。即便是聚焦于體驗提升，其影響力和決策力也不是完全絕對的，這在體驗管理中是一種常態。

類似的，由于體驗提升的落地方案需要涉及眾多部門、協調眾多資源、評估眾多約束條件等，所以體驗提升也并非總是完全依賴于體驗數據洞察的結果。

正因為兩者之間這種弱相關的綁定關系，使體驗洞察和體驗提升之間常發生目標不協同、路徑不一致的情形。

對于企業來說，為體驗洞察和體驗提升建立統一或互相妥協的目標、相互依存的路徑是體驗管理中亟待解決的問題。

4. 數據的融合與應用

X-Data與O-Data在融合時，常出現結論南轅北轍的情形 (例如波動趨勢相反)，如果將視角局限在指標本身，那么很容易陷入不斷解釋、不斷調和的窘境。因此，站在更高維度審視二者的融合和差異，才能找到更好的解決方案。

企業在體驗管理中需要解決“體驗好不好”“問題在哪里”、“該如何解決”這三個問題，X-Data與O-Data在解決這些問題時要做到各司其職，既互不交叉又互相補充。

如此一來，即便數據指標層面出現矛盾，指標的作用卻不矛盾，反而呈現出更加多樣化的體驗洞察結果，為體驗管理提供更多可能性。