未来以体验为中心的数字化战略前景已经变得愈发明朗

　　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。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。 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。 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。 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。 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。 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。 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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