多年來(lái)，企業(yè)一直在努力探尋可以量化“客戶忠誠(chéng)度”的簡(jiǎn)便方式，其中凈推薦值（NPS）當(dāng)屬經(jīng)典，但在過(guò)去十年中，互聯(lián)網(wǎng)與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速發(fā)展，客戶與企業(yè)的互動(dòng)方式不斷被創(chuàng)新乃至顛覆，越來(lái)越多的企業(yè)需要在社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)平臺(tái)以及移動(dòng)端直面客戶。隨著客戶數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)，NPS等傳統(tǒng)“客戶忠誠(chéng)度”評(píng)估模式的局限性也變得愈加明顯，但是另一方面，不斷發(fā)展和成熟的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)卻讓企業(yè)真正得以全面洞察客戶體驗(yàn)，以更加智慧的方式評(píng)估和提高“客戶忠誠(chéng)度”。

NPS評(píng)估模式的局限性

NPS曾經(jīng)是最流行、也最經(jīng)典的“客戶忠誠(chéng)度”評(píng)估方式，最早由貝恩咨詢企業(yè)客戶忠誠(chéng)度業(yè)務(wù)的創(chuàng)始人佛瑞德 賴克霍徳（Fred Reichheld）在2003年《哈佛商業(yè)評(píng)論》發(fā)表的《你需要致力增長(zhǎng)的一個(gè)數(shù)字》（One Number You Need to Grow）一文中提到。在NPS評(píng)估模式中，企業(yè)只需通過(guò)調(diào)查問(wèn)卷的形式，詢問(wèn)客戶“您向朋友推薦我公司產(chǎn)品和服務(wù)的可能性有多大？”這類簡(jiǎn)單的問(wèn)題，就能從客戶中鑒別推薦者（Promoter）、被動(dòng)者（Passive）與貶低者（Detractor）。在一定程度上，通過(guò)NPS指標(biāo)可以看到企業(yè)當(dāng)前及未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的發(fā)展趨勢(shì)及盈利能力。

雖然NPS簡(jiǎn)單易行，但也存在很大缺陷。不僅難以收集全面的客戶反饋信息，也無(wú)法深入挖掘客戶給出負(fù)面評(píng)論的根本原因。NPS的操作方法是根據(jù)受訪者打分的情況將客戶分為三類，而在此過(guò)程中企業(yè)會(huì)遺漏掉大量寶貴的客戶信息。同時(shí)，問(wèn)卷調(diào)查這種形式本身就存在可靠性和真實(shí)性問(wèn)題，因?yàn)槭茉L者在被詢問(wèn)的過(guò)程中很可能會(huì)隱藏自己的真實(shí)想法。所以，要想真正了解一個(gè)客戶的忠誠(chéng)度情況，單純?cè)儐?wèn)一個(gè)問(wèn)題而沒(méi)有其它的補(bǔ)充信息或跟進(jìn)措施是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，而且只知道結(jié)果而不知道背后原因是不能幫助企業(yè)采取有效措施，提高“客戶忠誠(chéng)度”的。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，全面洞察客戶體驗(yàn)

在大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)前，NPS雖然存在一定缺陷，但確實(shí)是一種比較有效的“客戶忠誠(chéng)度”評(píng)估方法，被企業(yè)廣泛采用。但是，隨著互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)以及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的興起和不斷發(fā)展，企業(yè)與客戶之間的接觸變得無(wú)處不在，客戶反饋信息形成了海量、多樣化、跨渠道以及碎片化的大數(shù)據(jù)。企業(yè)僅使用NPS這種只覆蓋某個(gè)客戶接觸領(lǐng)域的“客戶忠誠(chéng)度”評(píng)估方式已不能全面洞察客戶體驗(yàn)。

為了收集與挖掘所有客戶接觸領(lǐng)域，企業(yè)需要制定能夠全方位挖掘零散評(píng)論的解決方案，包括獲得語(yǔ)音記錄評(píng)論的語(yǔ)音分析以及挖掘文本評(píng)論的文本分析。然而，無(wú)論是語(yǔ)音分析還是文本分析，企業(yè)首先面臨的問(wèn)題就是如何把非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。慧銳的客戶數(shù)據(jù)分析解決方案可以將錄音信息變成為企業(yè)所用的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，然后再通過(guò)索引等一系列技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和分析。同樣，針對(duì)文本信息，慧銳可以通過(guò)NLP自然語(yǔ)言處理技術(shù)，將無(wú)序的文字、語(yǔ)言變成可以使用的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，再通過(guò)交叉分析、趨勢(shì)分析、排序分析以及最核心的“Tell me why”根源原因分析技術(shù)，幫助企業(yè)深入洞察客戶體驗(yàn)以及導(dǎo)致客戶積極或消極反饋的真實(shí)動(dòng)因。

事實(shí)上，目前語(yǔ)音分析與文本分析等客戶數(shù)據(jù)分析技術(shù)在國(guó)內(nèi)各行業(yè)都有成功應(yīng)用，尤其是在金融、銀行、保險(xiǎn)、電信、電子商務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)量大、重視客戶體驗(yàn)的行業(yè)。今年4月份，上海聯(lián)通就采用了慧銳的Impact 360 先進(jìn)語(yǔ)音分析解決方案，通過(guò)分析客戶撥打熱線電話的根本原因及訴求，獲知市場(chǎng)活動(dòng)的一線信息反饋，不僅提高了整體的運(yùn)營(yíng)水平與業(yè)務(wù)能力，也進(jìn)一步提高了用戶體驗(yàn)和忠誠(chéng)度。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，客戶數(shù)據(jù)以語(yǔ)音、文本、圖片、視頻等各種形式分散在電話、郵件、網(wǎng)絡(luò)、客戶端以及社交媒體等眾多客戶接觸領(lǐng)域中。所有這些互動(dòng)方式都會(huì)留下數(shù)字跟蹤信息，為企業(yè)提供導(dǎo)致客戶忠誠(chéng)、憤怒或消極應(yīng)對(duì)現(xiàn)象的原因。企業(yè)需要借助先進(jìn)的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)深入挖掘客戶體驗(yàn)的全過(guò)程。通過(guò)分析所有客戶接觸領(lǐng)域，了解并影響客戶體驗(yàn)是企業(yè)提高“客戶忠誠(chéng)度”并實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期增長(zhǎng)的關(guān)鍵。