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情感曲线

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(重定向自Emotion Curve)

情感曲线(Emotion Curve)

目录

什么是情感曲线

  情感曲线是一个在客户体验管理方面有用而且形象的工具。

  情感曲线的度量并不是只有一个维度。无论我们感觉好或坏,都是一种情感的体现。然而,情感感受不仅仅源于体验本身,亦关乎期望(expectation)。体验和期望的差距造成正面或反面情绪,以及程度。

情感曲线举例[1]

  当你调查你的客户的在线体验时,你询问了什么,怎么询问的?你是否只是收集琐碎的和无关的数据,并没有告诉你很多关于描绘客户的在线体验的情感感受。

  这是一客户最近在亚马逊的体验。

  他买了12本书,然后预定通过船运交付到香港,因为这个途径虽然时间长,但更划算。几个星期之后包裹到了,拆开盒子,发现只到了11本书,而船运单上注明是12本。他马上在网站上试图寻找热线电话,但是只找到了邮箱地址。也给他们发了邮件,但是在接下来的24小时内没有得到任何反馈。惊讶的是,缺少的那本书在一天后由联邦快递交付到,没有询问任何问题!他不是试图告诉你我当时多吃惊,或者阐明在亚马逊‘最好的服务就是不服务’是如何实现的。而是,他想说明情感曲线是如何描绘出我在亚马逊在线购买体验的从开始到结束的情感体验,而且为什么它可以比传统的满意度调研得到更多,关于客户如感觉,接触点如何执行,和你接下来做什么。  

  子流程——亚马逊

  S1 打开速度  

  S2 网页设计  

  S3 网站导航  

  S4 根据名字的问候  

  S5 推荐  

  S6 搜索 – 相似名字

  S7 实时库存有效

  S8 产品种类

  S9 “大宗购买” – 捆绑销售

  S10 “买了这本书的人还买了” 

  S11 编辑评论

  S12 其他消费者评论  

  S13 发表自己的评论

  S14 “浏览书的内部”

  S15 在线客户服务

  S16 产品价格

  S17 “一次点击” 购买

  S18 交付方式选择

  S19 交付方式价格

  S20 安全措施 

  S21 购买历史回顾

  S22 即时邮件确认

  S23 “我的材料在哪里?”

  S24 订单取消选项

  S25 警报 – 个人提醒服务

  S26 FedEx交付

  S27 售后服务

  S28 受损货物 / 退换

  这条简单的曲线是由一系列时间顺序的子流程组成的。它为客户展示了一个在线体验的有效程度。他可以记得很清楚亚马逊体验,因为他的满意度水平在峰(S5 和S12)和最终时刻(S28)是非常的高;亚马逊品牌价值,例如团队意识,客户中心和信任,都在这些喜悦的峰上很好的体现到了;在喜悦和痛苦的峰之间的巨大差距(PPG)释放了资源束缚,并且通过对比使峰值更明显。他的亚马逊的体验是有效的,不仅仅因为他喜欢它,而是它是被记住的、品牌的和可以对比的;而且这些X-VOC数据[2]可以被导入和整合成一个体验控制系统。

  Image:情感曲线.jpg

  从一个在线体验的开始直到结尾,不是所有子流程在影响客户满意度上是同等重要的。你需要找出那些重要的部分,然后宏大的交付使它们变成体验的关键时刻。这个就是有效与效率相比根本的区别。你需要集中那些紧要的子流程上。在一次体验当中人只能回想起那些峰和终的时刻,使客户在一些不重要或者不相关的部分喜悦,并且完全不能记住是什么用意?  

  情感曲线是一个在客户体验管理方面有用而且形象的工具,但是你必须判断真实与幻想:体验评分最高的子流程未必就是关键时刻。再用电子商务体验的X-VOC数据研究的数据来解释。根据1206个有效反馈数据得到的电子商务的情感曲线,我们可以发现四个喜悦的峰(S10,S13,S17和S20)是满意度评分最高的。当我们加入客户重要度权重(CIW)的衡量,我们发现CIW不仅仅帮助寻找真正的 MOT,也展示你的客户的真实的痛点。并且确定了在线体验的真正的关键时刻。

  Image:情感曲线2.jpg

  真正的关键时刻需要满足两个条件:必须是高满意度水平和对于目标客户高重要度水平。所以S10,S13,S17和S20虽然满意度评分比较高,但只有S10 和S17是真正的X-MOT,因为S13和S20对于客户不重要。你需要警惕这些对客户重要但是表现很差的子流程:痛苦的峰(也就是S21和S22)。你也可能需要考虑转移目标X-MOT到那些对于客户更重要的子流程(也就是S11,S7和S5)。

  Image:情感曲线3.jpg

相关链接

  1. 李翊玮,为什么你的VOC项目对提升在线客户满意度的帮助很小?
  2. 李翊玮先生于2001 年创办 GCCRM
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评论(共2条)

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218.83.242.* 在 2011年3月3日 11:05 发表

分析的超好, 谢谢!

回复评论
115.236.43.* 在 2020年3月3日 14:42 发表

情感曲线的数据应该如何回收呢? 依据用户在每个节点的行为数据去回收吗?

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