01
如何做到使用者千人千面？
今天講CEM，更多的是想強調“體驗”的重要性。舉個簡單的例子，如果教室地面上鋪滿了現金，那麼大家肯定會在第一時間迅速抓錢，而不是思考怎樣才能抓的又快又多。那麼，品牌做的業務就是現金流，對一些企業來說，能賺到多少錢，有什麼好處，是他們更關注的目標，卻很少有企業想把體驗做好。今天在流量紅利消失後，“存量”變為了更緊急的事情，企業不得不去打磨自己的產品以及體系。我覺得這是今年體驗思維，包括整個體驗CEM管理快速發展的一個非常重要的原因。我相信在未來幾年內做體驗的人會有非常大的空間，這個市場會蓬勃發展。
我從廣告到電商再到體驗自動化的階段非常有意思，眾所周知，現在這個領域中做的最好的一定是廣告，因為廣告是企業投入最大的領域，廣告也是最先做到千人千面，每個人看到的廣告都是不一樣的。第二就是電商，電商運用的千人千面也非常純熟，至今淘寶每個人的登陸介面都不一樣。而現如今體驗做的非常好的金融行業、銀行行業，登入時的介面也沒有做到千人千面，他們費盡心思想做出一個儘量滿足更多人需求的產品，而廣告和電商領域早已經做到了千人千面。
當技術加持後，就可以完全實現千人千面。我們在在研究使用者的時候可能不單單研究某一個點，要提供給使用者什麼樣的產品，而是要看使用者是什麼型別，我要提供什麼型別的體驗，把這個空間變大了。原來體驗做的都是零到一的事情，能滿足50%、60%，最多到100%就到極致了，如果有技術加持是1-N的事情，可能是幾百倍、上萬倍的增長。
舉個例子，調研這件事情所有人都在做，並且會透過用各種各樣的問卷工具調研使用者。但是當有資料平臺加以支援後，會使體驗更科學。
讓體驗更科學
比如在做千人千面的調查時，女性的問卷和男性問卷是不一樣的，其核心是做到了回答問題後平臺能持續對此人進行追蹤。傳統的調研方法研究的節點是在問題上，最終得到一個問題的結論，當問題解決後再拿這個問題驗證結論時會發現資料會有很大偏差，因為人已經不是同一個人了。而使用CEMcloud系統平臺得到一個問題的結論，追蹤的問題還是在同一批人身上，這樣才是有意義的，如果說使用者都不是同一批人，本身研究就是偽命題。
看過《體驗思維》的人都很瞭解，我們的商業就是給客戶不斷的提供價值，用什麼樣的方式更有效率的提供給他們，這本書給了我們很好的啟發。客戶管理數字化的程序，技術和體驗思維的結合帶來了一個新的體驗運營，包括做私域運營、從客戶到價值、渠道的互動方式等這些都是我們做體驗、做設計的人可以最佳化的地方。相比傳統營銷不斷的最佳化廣告，我們做體驗和設計的人做出相應的最佳化才能夠提高整個私域運營的效率。
02
如何設計令使用者叫好的體驗運營體系
以使用者為中心，最重要的是企業要在運營和營銷活動過程中讓使用者參與進來。
從目標到結果的體驗最佳化閉環
如何設計以使用者為中心的運營體系？即透過數字化平臺，讓所有體驗都可量化、可衡量。
其一，建立互動型消費者旅程。
具體操作表現為，透過設計各場景的觸點，跟蹤記錄客戶在整個消費流程中在做什麼、有什麼樣的想法和感受，以及從開始到結尾心理最高點到最低點的變化過程，並最佳化體驗中的關鍵時刻。利用數字生態平臺，將體驗中所涉及的低谷時刻與峰值時刻量化，進而為企業相關工作的決策提供具體數值。這樣就可以清晰地看到，客戶認可哪些設計點是合理的，而哪些是他們認為不合理而導致分值較低的；這些分值較低的點就是企業需要改進的部分。
互動性的消費旅程
其二，營銷體驗的全面賦能。
反饋系統可以根據使用者在各觸點下的體驗反饋作出分析，包括旅程分析、正負向標籤排名、評價分析、留言分析……並透過這些資料分析實時預警並將負面資訊下達工單傳遞給企業相應部門。這些量化後的資料可以清晰地反映出，該企業的業務系統流程是否流暢，使用者如何感知標籤等等這些大家關注的問題；而收到反饋後的企業應該利用系統來及時改善客戶聲音。
營銷體驗的全面賦能
類似於大家做心理測試一樣，看似平時回答的無關緊要的問題，實際後臺已經做好了重要的畫像描寫，前提是這些問題前面都有一個模型在管理。當系統得到使用者的資料以後，會對使用者更為了解，不但知道使用者是什麼樣的人，客單價是什麼樣，買了什麼東西，還知道使用者對企業的態度和評價。而企業拿到使用者的精準畫像，後期做使用者的營銷和自動化可以更精準，人群的分類更多。
其三，沉澱資料。
一部分是運營資料（O-data），還有一部分是體驗資料（X-data），運營行為資料是事後資料，指在行為發生以後的資料，代表的是過去；體驗的資料是感知資料，他對我是否滿意，代表的是未來。如果使用者的體驗資料表現不好，即便在當前O資料一切穩定的前提下，也意味著未來的增長和利潤很可能會減少，因此，這兩部分資料要結合來看。
沉澱資料
除消費者身份，會員屬性資料，行為記錄，使用者標籤，交易記錄之外，策雲CEMcloud更多了客戶需求標籤，口碑標籤，以及客戶期望。使用者對企業是什麼樣的評價，希望企業做成什麼樣，這都是X資料的標籤，對使用者畫像做了很好的補充，有了這些標籤，可以和前面的記錄交叉出更多的使用者分組，有助於使用更多的運營手段對客戶做運營和營銷。
舉個例子，滴滴打車，麥當勞，航空公司包括星巴克，都在依賴於問卷等調研方法收集客戶的反饋，和客戶互動，但得到的結果並沒有什麼用處。使用者更喜歡的是禮品活動還是優惠券亦或是人文關懷，出現差評的原因是什麼？企業並不清楚。某運動品牌基於策雲CEMCLOUD體驗資料平臺梳理總結出12大類問題，76個問題標籤以及大量分級指標，直觀展現了使用者消費前、中、後期的場景變化、場景需求、場景痛點。其中包括權重較高的積分商城兌換的商品型別不喜歡（81%）、積分獲取形式單⼀（28%）、專屬會員活動主題沒意思（13%）等資料結論（資料已脫敏），究其因、尋其果，這些資料的背後，包含著他們的潛在的期待，在相應的最佳化之後，會員活躍度提升到60%。
03
從ROI到ROX的聚沙成塔
▲ 選自《體驗思維》模型
在以前的流量思維中，許多企業都在追求如何有更多人、更高額的購買，因此會在廣告和優惠券上面下大功夫來促成成交，很少有企業能關注使用者的深度認同和長期關係。實際上，這兩個維度才是更重要的。當品牌帶來更佳的體驗時，人們願意為體驗買單，並透過口碑分享與裂變，會有大規模的人群願意為品牌的產品或服務買單，更深度認同引發人們對體驗的分享行為使更多人瞭解乃至喜愛品牌，從而產生更高額購買。品牌與人不斷互動，共同成長，進而產生粘性實現更長期關係，這也將推動更高額購買、吸引更多人與獲取更深度認同。使品牌與人之間容易形成更長期關係，最終成為完美閉環。