2.3 客户体验测量指标
客户体验是客户与企业在交互过程中形成的感知，所以最基本的体验测量需要客户感知指标。但是，仅测量客户的感知并不能指导企业提升体验和获得期望的结果。为此，企业需要的客户体验测量框架不仅要包括感知指标，还要包括描述交互过程中发生情况的交互指标，以及跟踪该体验最终效益的结果指标，如图2-3所示。
图2-3 客户体验测量框架
1. 交互指标
（1）测量内容
客户与企业在交互过程中发生了什么。
（2）所起作用
- 将感知场景化：将客户的感知放入具体的使用场景，以便更好地理解客户在特定情境下的感受和需求。
- 将感知运营化：将客户的感知转化为可操作的指标，使之成为企业日常运营决策和流程改进的依据。
（3）指标示例
- 首解率（FCR）：反映了客户在第一次联系客服时问题得到解决的频率。高FCR表示客户服务效率高，客户满意度可能更高。
- 等待时间：客户在联系客服时等待响应的时间。较短的等待时间通常与更好的客户体验相关。
- 平均处理时间：从客户问题被接收到问题被解决所需的平均时间。这反映了解决问题的效率。
- 每次访问网站的平均页面数：客户每次访问网站时浏览的平均页面数量，可以反映网站内容的吸引力和客户参与度。
- 客户在网站上停留的总时间：通常与客户的兴趣和参与度成正比。
- 出错次数：在客户与企业互动过程中出现错误（如订单错误、信息错误等）的次数。
2. 感知指标
（1）测量内容
客户如何看待发生的事情，以及这些事情如何影响他们对整体体验的评价。
（2）所起作用
评估企业在满足客户对体验质量预期方面的表现。
（3）指标示例
- 客户满意度（CSAT）：衡量客户对产品或服务的满意程度。
- 客户费力度（CES）：衡量客户在使用产品或服务的过程中感受到的费力程度。
3. 结果指标
（1）测量内容
基于感知到的体验，客户最后做了什么？
（2）所起作用
将客户的感知质量与具体的业务效果（如财务结果）关联起来，来评估体验对业务的影响。
（3）指标示例
- 净推荐值（NPS）：衡量客户推荐产品或服务给他人的可能性，反映客户的忠诚度和品牌传播潜力。
- 购买可能性：基于客户调查或行为数据预测客户进行购买的可能性。
- 实际购买：客户实际进行的购买行为，可以通过销售数据和交易记录来跟踪。
- 导致客服来电的在线浏览量：客户在联系客服之前在网站上浏览的页面数量，可能反映了客户体验中的问题点。
在数字化时代，客户与企业的触点急剧增多，交互的次数和形式数不胜数，客户旅程中的每一个触点的每一次交互，都会对整体的客户体验产生影响。在这种情况下，对于客户体验测量指标的选择，客户体验专业人员需要具备两个基本的认识：一是不可能只用一个指标就全面测量客户体验水平，因为影响客户体验的触点和交互很多；二是不存在一个普遍适用的体验测量指标体系，因为每一个客户旅程的场景、触点和交互都是不一样的。
因此，客户体验专业人员必须根据实际情况，选择最适合企业和客户的交互指标、感知指标和结果指标。在选择和设计这3类客户体验测量指标时，可以参照以下方法。
方法1：定义与关键业务驱动因素相匹配的结果指标（客观）
定义最佳的结果指标，首先要明确的是：企业想要重点推动哪些业务？如果目标是增加收入，则需要测量客户是否购买了更多的产品，或者有没有推荐公司的品牌和产品。有些情况下，可能会出现客观条件的限制，无法对想重点了解的行为进行跟踪和监测，这时可以使用意图指标——客户打算做什么的意愿陈述（如再次购买的可能性），这种意愿可以作为实际行为的一种预测。尽管很多时候客户并不是按照他们说的去做，但这让企业有了合理的假设，因此，即使不一定能得到完全准确的数值，也可以得到方向上正确的指标。
方法2：定义可跟踪客户体验质量的感知指标（主观）
如果不能一下子确定要测量哪些感知，可以将客户体验基本内涵的3个“E”（Efectiveness、Ease、Emotion）作为起点，这是客户体验的3个最重要的基本维度，如图2-4所示。客户体验专业人员可以分别从这3个维度设置关键的客户体验质量属性。
图2-4 客户体验的3个最重要的基本维度
接下来，可以考虑绘制客户旅程地图以了解客户端到端体验，以及对客户体验质量的期望。这将有助于揭示在每一个触点以及完整的客户旅程中，客户体验3个“E”背后的驱动因素。即使无法完成整个客户旅程地图的绘制工作，企业也可以使用客户调查和定性研究中的洞察，来识别一组备选驱动因素。但要注意的是，没有客户旅程地图，企业可能会错过关键时刻，尤其是在客户旅程开始和结束的时候，以及在渠道之间切换的时候。
方法3：确定影响客户感知的交互指标
一旦确定了要监测哪些感知指标，就需要找到可以作为客户感知先导指数的交互指标。可以从感知指标开始，然后识别和确定相应能影响这些感知指标的交互指标。例如，等待时间可以作为一个交互指标，它与客户是否快速接通呼叫中心客服代表的感知相关。企业可以通过分析一段时间内的数据来确定客户通话体验感知开始恶化的阈值，确定这一点后，可以将超出该临界点的呼叫数量作为客户不满意的先导指数。
方法4：选择一个测量体验的“北极星”指标
这是一个高层级的客户体验指标，与企业的一个或多个KPI（关键绩效指标）相关。可以将最高级的客户体验指标用作总体客户体验KPI的代理指标，并在企业内进行公开发布和广泛宣传，以支撑组织的统筹协调。
需要注意的是，没有一个完美的“北极星”指标，每个指标都有其局限性，因为客户体验本身就是多维的。
确定“北极星”指标需要考虑很多因素，但可以通过回答以下3个基本的问题来最终选择一个好的“北极星”指标。
- 支持该指标的调查问题对客户有意义吗？
- 该指标能否激励员工去提升客户体验？
- 对于管理层而言，该指标是不是企业获得成功的先导指标？
一些行业通用和权威的客户体验测量指标（如净推荐值、客户满意度、客户费力度）能够为企业提供关键的洞察，帮助它们评估和改进客户体验。同时，企业也可以根据自身特定的业务模式和战略目标设计自己的“北极星”指标。
方法5：使用回归分析来验证初始假设
企业经常想在设置客户体验测量指标时，提前预判哪种感知指标与所关心的结果最相关。但实际情况往往是，在采集一些数据之后，才能明确这一点。同时，初始的判断很多是不正确或者不完整的，这也是为什么需要尽快建立初始框架。
建立了初始框架并获得一定的真实数据后，就可以使用回归分析之类的分析方法，来确定哪些感知指标对整体体验的影响最大，哪些交互指标对感知的影响最大，以及这两类指标中的哪些指标与结果最相关，如图2-5所示。如果实际的数据显示，最初设定的客户体验测量指标中有些与关心的结果没有显著的相关性，则需要剔除或者合并这些指标。弄清楚哪些东西没有意义与弄清楚哪些东西有意义同样重要。
图2-5 3类客户体验测量指标的关联（示例）
方法6：在应用中不断优化客户体验测量指标体系
客户体验测量指标的发展必须与客户期望、企业优先事项，以及客户体验管理成熟度的变化保持同步。持续监测各种客户反馈和其他研究数据来源，识别客户反馈中出现的新问题，然后重复验证过程以确认这些新问题与迄今为止所跟踪的问题相比，是更有意义还是没那么重要。
随着工作重点的转移，企业需要重新审视结果指标，确认客户体验测量框架中的指标仍然能够反映那些驱动企业目标的客户行为。随着客户体验管理的不断成熟，企业可以将客户体验测量指标主要用在具体的客户旅程或关键的客户体验驱动因素的监测上，而不是所有方面。