WiDS Taipei 2020 | 客戶旅程優化：談測量、分析與落地 — 徐紹婷 Angie
講者介紹 - 徐紹婷（Angie）
📍現任遠傳電信資深數據分析師，5年前即加入當剛成立的內部創新部門「企業策略發展辦公室」並在公司內部推動數據驅動的企業文化。目前服務於分析暨客戶旅程管理部門，專案經驗橫跨策略、行銷、產品分析、全通路體驗優化等。活躍於 Data & Tech 相關社群，現任 R Ladies Taipei Co-Organizer。
📍講者簡介影片：https://www.facebook.com/watch/?v=878838242580332為什麼我們要優化客戶體驗？客戶體驗好，就會傾向繼續使用這個產品或服務，反之，如果客戶體驗差，就有很高的機率不再繼續使用並成為流失用戶（Customer Churn）。
客戶旅程優化的目標是透過優化客戶體驗來提高客戶忠誠度，讓客戶更願意繼續使用、付費，進而提高客戶終身價值，為公司獲利。
在這個優化過程中，最重要的指標是客戶終身價值（Customer Lifetime Value, LTV）以及邊際成本（Incremental Cost），目標是增加 LTV / IC 的數字，透過優化使用者體驗來提升前者，並做好資源管理（人力資源、行銷預算等等）來降低後者。
關於 LTV 的討論與衡量方式，可以參考《WiDS Taipei 2020 | AI 賦能的行銷科技趨勢與組織實踐 — 鄭芝郁 Josie》的分享與 Q&A！
▍客戶體驗衡量框架（Customer Experience Measurement Framework）
整個顧客體驗的衡量框架如下，從優化客戶旅程（Customer Journey）中各接觸點（Touch Points）的使用體驗開始，來達到「提高客戶終身價值」的最終目標。
客戶旅程可以簡單拆解為購買前、購買中、購買後的接觸點。
- 購買前：被動地在信箱中收到產品 EDM、主動地在社群媒體上徵詢朋友的意見
- 購買中：實體通路體驗、網路商店瀏覽與下單
- 購買後：售後服務、遇到問題時尋找客服支援、收到帳單
如何衡量客戶體驗？
要了解我們提供的客戶體驗的好壞，客戶忠誠度調查（Customer Loyalty Survey）是一個重要的衡量方式。這部分可以請第三方專業的團隊調查、有些大型公司也會有自己的內部團隊來做研究，調查管道包含真人客服（Agent）、機器人客服（Auto-Dialer）、SMS、Email、App Pop-up 等等。
常見的調查內容與指標為：
- 客戶滿意度 (CSAT)：你會如何評量你的服務體驗？
- 客戶淨推薦值 (NPS)：你有多願意將本公司產品、服務推薦給你的朋友或同事？
以 NPS 為例，0–6 分視為不滿意、會跟朋友分享負面評價，9–10 分是會主動推薦給朋友，7–8 分則是不預期會有額外行動的普通使用者。
我們可以透過以下幾種方式來優化調查流程：
- 招募更多的受訪者、蒐集更多的資訊，以降低偏差。
- 透過選擇正確的問卷管道、調整溝通方式和問題的內容，來增加回覆率。
- 自動化整個流程來降低人力成本，包含建立名單、寄送問卷、蒐集與整理回覆等流程都可以自動化。
挑選合適的客戶忠誠度指標也很重要，一個好的指標能夠應該要與客戶流失率（Churn Rate）有很高的關聯性。以 Airbnb 為例，他們發現 NPS（他們內部又稱為 likelihood to recommend, LTR）跟回購（Rebooking）有很大的關聯性，因此將它認定為有效的參考指標。詳細的分析方法可以參考《How well does NPS predict rebooking?》這篇 Airbnb 工程團隊分享的文章。
▍客戶旅程分析的方法論（Customer Journey Analytics Methodologies）
整個流程包含描繪用戶旅程與定義客戶痛點、探索解法與排序優先級、設計與執行、衡量指標成效與持續優化。
從用戶旅程出發，不同人接觸到的 touchpoint 不同、造就了截然不同的體驗。從下圖這個付費案例可以看到，第一個人在手機 APP 上付費、接著收到確認簡訊，前後只花了十分鐘；而第三個人，一直想在網路上繳費但是失敗，花了很多時間找客服排解問題，最後卻是在店面才終於繳費成功，一共經歷了痛苦的五天。
客戶經歷不同的旅程會遇到不同的問題，將客戶分群，找到個別類別需要特別關注的痛點才有辦法對症下藥。
舉例來說，區分出習慣在實體店面繳費者、喜歡在線上繳費者後，也許會發現前者在「尋找客服支援」的面向通常不介意走出門到實體店、也願意長時間等候或撥打電話口頭向客服說明問題；後者則傾向用手機 App、Chatbot 溝通，並在線上使用手機解決一切的問題。
▍思考解法與執行細節
在思考提升客戶體驗的解法時可以朝兩大方向嘗試：
- 優化個別客戶體驗，例如分別改善實體店面、電話客服、線上客服等不同類型客戶旅程的每個接觸點與流程體驗。
- 若從研究中發現 A 流程比其他類型的流程有更高的總體滿意度、成功轉換率，則可以考慮將從其他渠道、BCD 流程進來的客戶引導到體驗較好的 A 流程去。
而在衡量要使用哪一種解法、排序優先級時，可以從以下三個方向來考量：
- 可行性：技術上和流程與組織變革上的可行性
- 影響力：影響人數、提升滿意度的機會
- 成本效益：時程長短、資源是否容易取得等
【延伸閱讀】
《產品經理日常掙扎：如何制定產品優先級策略(Prioritization)？》
《給產品經理和分析師：如何用指標框架計算產品改動影響力（Impact Sizing）？》
更重要的是，如何跟不同的利益關係人（stakeholder）溝通來推動事情發生也是一個需要持續訓練的技能，否則一切都是白搭。
- 要得到上級主管與老闆的支持
- 與其他團隊建立共同的目標
- 跟其他團隊合作的時候，如果有好的產出與結果，他們也會成為你的夥伴，未來在公司內推動其他事情時會是有利的幫手與口碑傳播者
- 持續做，不要放棄！
【延伸閱讀】
《PM夥伴攻略 — 老闆到底要什麼？如何有效地向上管理？》
▍Ｑ＆Ａ
Q1、以這些數據驅動（data-driven）的專案來說，迭代的過程與週期花多久時間？怎麼跟其他團隊配合？
整個過程分為兩個部分，分別為 (1) 研究與分析、(2) 討論解法與執行。
- 研究與分析：通常會花 2–3 天探索問題、客戶旅程中可優化的空間。
- 討論解法與執行：在遠傳的專案中很多 touchpoint 跟實體門市相關，不像一般的軟體或網路產品能夠這麼快速的應變與執行，因此通常需要 2–4 週去執行和驗證。
中間會有許多來來回回的溝通，舉例來說，若解法是去更改第一線客服人員的行為，要經歷的過程包含第一週跟雙方大老闆確認、第二週進行客服或門市人員的訓練、第三週及第四週才真正在百分之百執行、搜集回饋與驗證結果。
當然也有一些耗時較短的優化，例如嘗試將某些分群的客戶從 A 流程導到我們認為體驗比較好的 B 流程，這種實驗通常 1–2 週就可以有結果。
因為一個專案執行和迭代的過程很長，也有遇過執行後完發現這個新方法沒用、數據沒提升，做了一個月的實驗失敗是很讓人氣餒的。在這個過程中學習到寧願前期多做一些研究、小的測試，來降低失敗率。而也因為每個專案時間都很長，所以每個分析師身上會同時有很多個案子、多線同時進行。
Q2、遠傳的客戶忠誠調查是如何做的？有做哪些事情來提升？
遠傳內部有很多的分析和報告、以及專屬的 dashboard 讓內部人員可以查看顧客忠誠度的狀況，大至公司層級，細到每個客戶旅程、接觸點，都有專屬的數據可以查看，分析師要去觀察哪些因素是最重要的，同時關注 operational kpi，從數據中找到可以優化的機會。
我們也有從外部、第三方專業的服務商取得客戶忠誠度的研究，舉例來說我們就從外部研究發現「通信品質」對於電信業中取得客戶忠誠度是非常重要的因素，因此就有針對通信品質來做優化。
通信品質優化的流程非常複雜，跟技術、實體建設有關，我們可能透過數據推算出多蓋多少機台、蓋在什麼位置最有效益，但要測試並看見成效，還是需要等機台真的蓋出來，因此所謂的迭代時間非常非常長，甚至是以年為單位。
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