“顾客很少购买企业想卖给他的东西。他们买的是满足感，但没有人能卖满足感 —— 所以几乎所有产品都在出售或者交付的是 —— 获得满足感的手段。” 管理学大师彼得德鲁克曾如此阐述对于顾客需求的理解。
企业对于满足感的打造演变至今，从产品和服务中衍生出一个专门的领域——客户体验，许多企业已形成专门的团队进行客户体验的管理和维护。
客户体验团队大多扮演着从业务团队承接需求的角色，体验需求往往缘起于产品的运营指标表现不佳或者业务扩张导致现有产品和服务难以为继。这样的体验管理方式可以帮助企业在短时间内有针对性地实现某一业务线或产品功能的体验优化，但如果从更长期的产品发展维度和更广的部门协作视角上来看，存在几方面的局限：
先出现业务问题，再形成体验需求，这其实是一种被动的体验管理方式。体验团队扮演的是“救火队员”的角色，哪里出现问题就往哪里扑，并且始终“见树不见林”，难以对产品或服务的整体体验表现进行把控。
如何掌握体验管理的主动权？我们认为迈出第一步有两个关键：“整体性”和“标准化”。
“整体性”指的是，每一次客户和企业的互动，都是对品牌整体印象的构建与衡量，如何找到其中对于用户满意度和忠诚度影响最大的关键时刻（MOT），如何使企业的不同服务流程或产品的不同功能呈现出一致的体验，如何在面临一系列体验优化需求的时候做出合理的优先级决策？这就需要我们从整体的视角去分析评估产品体验。
“标准化”指的是对体验进行量化。传统认知里，体验是一种主观感受，就像一千个人心中有一千个哈姆雷特，产品的体验在不同的团队间难以被统一地认知、衡量和验收。但正如彼得德鲁克所言：“如果你不能很好地度量它，也就无法有效地管理它。”近年来，业界逐渐沉淀出一系列体验度量模型，比如谷歌的HEART和阿里的UES，它们被广泛运用于不同的产品中，证实了体验度量的有效性。
前面提到，按需进行的体验优化探索有其局限，但它同时也是试水体验管理体系搭建的契机。如何以低成本的投入实现对体验“整体性”和“标准化”的把控，建立轻量级体验度量体系，以下是一系列关键举措的介绍。
业务全景认知的第一个层面是产品的核心目标。产品体验优化诉求背后往往存在一个核心的业务目标，比如提升产品销量、提高贷款总余额、提高互联网医疗服务使用率等。这一目标在落地到产品流程的过程中容易出现断层，因为不同角色的关注点和认知角度存在差异。所以在体验度量体系搭建之初，需要与产品关键干系人对齐产品的核心目标认知，明确产品体验最终导向的业务价值。
业务全景认知的第二个层面是客户旅程。我们会从客户视角出发，梳理客户使用各渠道产品或服务的全流程，识别触点、影响业务目标的关键时刻和客户痛点。
在业务全景认知的基础上，我们对体验度量维度的分析是三个路径的结合：
Thoughtworks 体验度量指标库结合了数十个行业度量模型，以及我们在零售、汽车、银行等行业的项目经验，由整体态度、功能感受和情感感受三个关键维度构成，涵盖了四十多个常用体验指标。Thoughtworks 体验度量指标库有助于我们在基于企业自身产品目标和客户旅程特点的基础上，为度量体系融入丰富的行业经验。
为避免度量体系过于通用而无法帮助团队有效地评估和提升产品，匹配客户旅程进行可度量指标的拆解尤为关键。市面上客户体验管理 (CEM) 产品的一种常见做法是把NPS、客户满意度、客户费力度等常见体验指标应用到不同的流程中，比如了解贷款信息流程的满意度、贷款申请流程的满意度、放款流程的满意度。我们的建议是，指标与流程和产品特性结合得越紧密，越容易找到具体的体验改进方向。
我们常用的方法是围绕每个客户旅程的阶段进行GSM（目标、信号、指标）分析，具体示例如下图。
明确各指标所需要收集的数据和数据获取方式。指标的度量方式主要分成主观和客观两大类，比如客户满意度是通过问卷中的主观量表进行收集，客户完成特定流程的时间和成功率通常采取数据埋点的客观度量方式。
最后是度量结果的计算，对于轻量级体验度量体系，可以通过邀请企业的业务专家共同评估各度量维度权重，定义出产品体验总分计算方式。而对于更复杂成熟的体验度量体系，比如涉及到用户类型等变量、相互关联的指标组合，则需要进一步的数据分析模型设计。
首先需要形成团队内部和跨团队间的体验共识。向产品相关角色介绍体验度量体系，帮助他们了解产品的核心体验目标和相关指标。在产品优化方案的落地和执行过程中，各角色可以从自身专业角度考虑有助于指标达成的落地方案。在出现观念分歧时，可借助指标作为讨论参照的依据。
再者可以用于体验成效评估。通过体验优化前后的产品指标表现对比，可直观呈现体验优化的成效。
从长期角度，可形成对产品体验持续监测。通过定期的体验指标数据收集与分析，持续追踪产品的体验表现。通过识别异常指标，可初步定位产品需要进行体验优化的流程环节或功能。
在轻量级体验度量体系投入使用并产生成效后，如何对其进行深化？
我们建议三管齐下：数据驱动度量、责任机制建立和平台能力建设。
数据驱动度量涉及数据埋点的引入、企业运营数据的结合、更细致的旅程和指标拆解以及更深入的数据分析方法。它有助于实现从抽样用户调研到全量用户覆盖，从阶段性的用户数据量表收集到实时的数据指标反馈，从聚焦痛点的体验评估到体验根因挖掘和产品创新洞见。（具体方法详见四步打造数据驱动体验度量体系）
体验责任机制的建立可将体验管理提升到组织架构和组织文化的高度，通过定义关键指标的负责人或团队，将关键体验指标纳入考核体系，从管理机制上实现从体验目标设立、体验指标持续追踪、体验问题定位到体验优化方案执行的闭环。
平台能力建设可通过选购客户体验管理系统或企业自主研发实现。平台工具与体验责任机制相辅相成，可以实现为不同的角色展现定制化的数据看板、指标预警推送、工单分配追踪的管理闭环。平台还可帮助企业进行体验数据资产的沉淀，支持客户画像挖掘和分群运营。
将体验管理从部门职责上升到组织战略固然道阻且长，企业可以优先选择产品或服务中的核心业务或者痛点集中的流程作为轻量级体验度量体系搭建的试点，以较低的前期投入，帮助企业迈出体验管理变革的第一步。
文/Thoughtworks 俞丽华，刘启玄
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