想象一下,您是一家快速发展的B2B公司的客户服务总监。您的公司以快速服务而自豪,并努力缩短解决时间并按时满足服务水平协议(SLA)。但随后您开始注意到一些令人担忧的事情:客户流失正在增加,客户投诉也在增多。出了什么问题?这种情况比您想象的更常见。您可能会惊讶地发现,衡量客户服务绩效的传统方法(如SLA)可能不再提供全貌。SLA告诉您服务的速度和效率,但通常会忽略一个关键方面——客户互动的质量。在本文中,我们尝试探讨这个复杂的问题。
什么是典型的客户服务 KPI?
在客户服务领域,大多数公司使用标准指标来衡量运营效率。
您可能会识别响应时间、解决时间和队列时间等术语,仅举几例。
这些指标提供了客户服务团队运营速度和效率的可量化衡量标准。此组合中另一个经常引用的指标是服务级别协议或SLA。
与普遍的看法相反,SLA不是一个单一的指标,而是服务提供商和客户之间商定的指标的集合。这些指标可以涵盖从响应时间到正常运行时间百分比的任何内容,具体取决于业务性质和商定的服务标准。
当我们在谈论KPI时,我们为什么要谈论SLA?
根据相关调查结果,相当一部分B2B客户服务团队专注于提高客户满意度。
但这就是它有点令人困惑的地方。
尽管大多数公司讨论客户满意度,但只有部分公司实际使用CSAT(客户满意度得分)作为重要KPI。
相反,SLA是很多公司的首要关键绩效指标。
重要的关键绩效指标
当然,SLA很重要。但它们是否反映了客户满意度?
典型客户服务 KPI 的问题
您是否曾经为了保持较短的响应时间而急于接听客户的电话,却发现匆忙的对话并没有解决他们的问题?
或者,让我们考虑已解决的工单数量。
您的团队可能每天解决大量工单,但如果您的客户对答案不满意,或者他们必须就同一重复出现的问题继续与您联系,那么这种高解决率就失去了意义。
这是典型客户服务KPI的局限性。
数十年来,传统的KPI(例如响应时间、解决的工单数量或通话时间)一直在指导客户服务。
虽然这些指标在评估效率方面占有一席之地,但它们并不一定等同于客户满意度。
有调查发现,虽然很多公司认为他们提供了良好的客户服务,但只有少数客户同意——事实上,客户服务体验的质量往往比快速响应更重要。
这种差异通常被称为"交付差距",当公司过于关注运营效率指标而忽视客户的观点时,就会发生这种差异。
因此,虽然传统的KPI可以提供有用的运营效率快照,但它们不足以描绘客户体验的全貌。
为了了解客户的感受,我们需要更深入地研究并采用将客户观点放在首位的指标。
为什么我们需要更多以客户为中心的 KPI
在当今竞争激烈的市场中,脱颖而出的公司是那些将客户置于业务核心的公司。
他们明白,仅仅提供产品或服务是不够的;他们必须创造与客户产生共鸣的良好体验。
为此,他们利用以客户为中心的KPI。让我们看看下面的三个:
1. 客户满意度得分(CSAT)
CSAT为您提供有关客户对您的产品、服务或特定交互的满意度的直接反馈。它简单、灵活,可让您确定需要改进的特定领域。值得记住的是,CSAT只衡量单个时间点的满意度,并不一定表示长期忠诚度。
2. 客户努力得分(CES)
CES衡量客户为解决问题而付出的努力。在许多情况下,客户更看重轻松的体验,而不是"令人愉快"的体验。低CES可以表示流畅、无摩擦的客户体验,这可能有助于提高忠诚度。
3. 净推荐值(NPS)
NPS不仅仅是衡量满意度。它确定了客户向其他人推荐我们公司的可能性。因此,它是客户忠诚度的重要指标,可能有助于预测业务增长。
以客户为中心的KPI虽然专业,但只是冰山一角。
这些测量提供了重要的线索,了解客户的满意度、他们必须付出多少努力以及他们的忠诚度。
但它们并不能讲述客户与您公司合作的旅程的全部故事。而且它们并没有反映这些互动如何塑造他们的整体体验。
那么,下一步是什么?
提升高级客户服务 KPI
要了解您的客户并满足他们的需求,您需要升级到更全面的KPI。这些可以帮助您跟踪经常被遗漏的客户体验的更微妙方面。
例如,以客户服务闻名的在线零售商Zappos创建了一个名为"个人情感联系"(PEC)的创新指标。它衡量他们的客户服务代表与客户在互动过程中的情感融洽关系。
鼓励客户服务代表与客户建立PEC,超越对话的交易性质,建立良好的人际关系。
这种对客户互动的情感、人性方面的关注,是将功能性企业与注重体验的企业区分开来的原因。
这是关于了解客户不仅仅是数据点,而是有感受和个性化需求的人。
那么,您可以使用哪种高级KPI来衡量客户旅程中这些更深入、更情绪化的方面?
以下是一些示例:
预测分析:客户服务中预测分析的目标是在客户需求和问题出现之前预测它们。使用历史数据、预测模型和机器学习,企业可以在个人层面预测客户行为、需求或风险。这可以帮助解决从先发制人地解决服务问题到更准确地预测未来的联系量。
情绪分析:随着人工智能技术的出现,企业现在可以衡量客户沟通背后的情感基调。情绪分析可以深入了解客户对您的产品、服务或品牌的总体感受。
客户旅程分析:客户旅程分析可跨多个接触点和一段时间内深入了解客户行为。这很重要,因为整个体验流程可以带来满意或不满意,而不仅仅是一个接触点。
这些高级KPI可以让您更深入地了解客户的旅程,并帮助您从竞争对手中脱颖而出。
结论
在衡量客户服务绩效时,单一规则并不适合所有情况。
关键是创建一个平衡的视图,该视图结合了基本、下一级和高级KPI。这使您可以全面了解客户体验。
知客CRM对于仍然主要依赖SLA作为其关键绩效指标的公司很有帮助。它提供了确保这些基本流程有效运行所需的工具和支持。
毕竟,您必须先打好基础。
随着您对这些KPI越来越熟悉,您可以开始整合更全面的KPI。
最终目标是创建客户体验的完整视图。就像您的客户一样,这个旅程是一个不断学习、发展和成长的过程。
客户是您业务的核心,不断倾听、学习并适应他们的需求。一家能够在效率和让客户满意之间取得平衡的公司,可能成为现在以及未来的赢家。
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评论
文章对传统与高级客户服务KPI的对比很有启发,CSAT、CES等指标确实更贴近客户真实感知。我们公司正寻求从流程效率指标转向体验指标。本地部署的CRM系统,若能灵活支持这类数据的收集、分析与看板展示,将帮助我们更精准地洞察需求。
文章对传统KPI“交付差距”局限性的分析很透彻。关于高级KPI(如情感与预测分析)的实施,我们关注技术可行性。对于本地化部署的CRM,其是否提供相应的数据分析框架或接口,以支持企业结合自身数据探索这类高级分析,是我们感兴趣的方向。
作为知客CRM用户,我们认同单纯依赖SLA指标不足以全面衡量服务质量。文中提及的客户旅程与情感分析是深化服务洞察的有益延伸。我们希望能看到更多关于如何利用现有系统数据,进行旅程阶段划分与体验触点分析的方法论或案例参考。
文章对高级KPI价值的阐述很有深度。对于中小企业,实施此类指标确实需权衡投入与产出。如果能在规划阶段,提供关于数据基础要求、常见分析模型及可能带来的服务优化收益的阶梯式指引,将有助于企业根据自身成熟度逐步引入。
文章引用的“个人情感联系”指标很有启发性,体现了深度服务理念。在实际应用中,不同行业对客户联系的侧重点不同。因此,CRM系统能否允许企业基于自身业务逻辑,自定义一些非传统的、定性或定量结合的服务质量指标,是一个值得关注的功能点。
作为客服团队管理者,我赞同文章观点,传统KPI在反映客户体验上存在局限。我们正在探索更有效的衡量体系。对于CRM系统,除了提供新指标的概念,如果还能配套相应的数据采集建议(如调研集成)、计算逻辑说明及团队目标管理范例,将大大降低落地难度。
文章指出的预测与情绪分析是服务管理的进阶方向。在技术实现上,我们关注CRM系统是否具备良好的数据开放性与扩展性。例如,能否通过API或标准数据导出,与外部BI工具(如Tableau)对接,以便企业利用现有分析能力进行深度挖掘。
高级KPI的功能前景确实吸引人。对于采用买断型本地部署模式的企业,我们关注这些高级分析能力是作为核心功能包含在内,还是作为可选扩展模块。清晰的模块划分与价值说明,有助于我们在预算内做出合理的功能选型决策。
客户旅程分析的思路很好,能系统性审视服务体验。由于不同企业的客户交互路径差异很大,我们更关心CRM系统是否支持可视化地定义和配置符合自身业务特点的客户旅程阶段,并基于此阶段收集和分析相关服务数据。
情感与预测分析对实时性要求较高。对于本地部署的CRM,其数据处理引擎的性能、数据更新频率以及与实时沟通渠道(如在线客服、电话)的集成能力,决定了这些高级分析能否真正作用于及时的客户服务优化与干预。