數據來源：《2021年中國互聯網行業體驗設計工具趨勢研究》
但體驗是的一種主觀感受，是用戶在使用一個產品、系統或服務之前、使用期間和使用之后的全部感受。公司的品牌、網站、系統、產品、服務、營銷活動、線下門店等等各個環節的用戶觸點都會是用戶體驗的影響要素，面對如此復雜的情況，體驗管理的邊界是什么？內核又是什么？接下來我將結合自己開展體驗管理工作的相關經驗，談談我對于體驗管理幾方面的思考。
一、如何理解體驗管理
顧名思義，體驗管理即為對體驗的管理，既可以是用戶的體驗，也可以是商家的體驗、供應商的體驗、經銷商的體驗，合作伙伴的體驗，還可以是內部員工的體驗。但無論是哪類角色的體驗，都是一種主觀的情緒感受，都會受到多個環節、多種因素的影響。因此，對于一家公司來說，體驗的提升和優化也勢必涉及多個部門團隊的工作協同，需要從宏觀視角、從戰略視角對“整體”體驗進行管理，充分分析并把握用戶與公司產品或服務接觸的每一個觸點環節，聚合和分析全渠道、全流程的體驗數據，洞察用戶痛點、需求及偏好，并以全鏈路整體體驗提升為目標，通過各部門團隊的協同，不斷改善公司產品或服務的觸點體驗，從而為用戶提供系統性價值交付，為企業提供持續性增長動力。
二、為什么要做體驗管理
首先，從體驗提升的宏觀價值視角來說，提升用戶體驗是企業在流量紅利逐步消失、行業競爭日益加劇的宏觀背景下，繼降低成本、提升效率之后實現業務增長的共識性舉措。實施體驗管理有助于提升用戶滿意度、忠誠度；有助于提升品牌口碑、品牌影響力；有助于促進用戶增長、商業目標達成；有助于促進產品創新、營銷創新以及企業升級。
其次，從體驗提升的工作開展痛點來看，現階段國內體驗管理仍處于刀耕火種期，雖然越來越多的公司紛紛入局，但多數只是停留在散點式、被動性的體驗需求研究、體驗問題收集及優化、用戶反饋及態度采集上，缺少對體驗的整體性管控能力，因此在開展體驗提升工作的過程中往往會遇到以下困境：
1. 缺少統一的量化指標。各團隊對體驗的理解、當前的體驗水平、體驗影響的大小均不像轉化率、用戶量等業務指標那么清晰，所以團隊之間缺少統一的體驗語言，導致體驗提升工作的推進成本遠高于更明確的業務目標提升工作。
2. 傳統體驗研究分析的周期長，時間跨度和體驗觸點的覆蓋范圍有限，導致體驗優化工作難以適應現有產品或服務的迭代更新節奏。
3. 體驗分析與體驗優化有脫節現象，未形成完整的體驗提升進度跟蹤保障機制。
4. 公司同事體驗意識參差不齊，缺少統一的體驗文化引導。導致先上線后優化的不良模式盛行，增加了用戶首試體驗受損的風險，增加了體驗挽回所需付出的成本。
因此，開展體驗管理所能帶來的直觀可見的價值是能幫助我們解決以體驗提升為目標的各項工作的難點，提升各項工作的效率。同時，從體驗管理的長遠價值來看，開展體驗管理可以提升企業競爭力，促進整體商業目標達成。
三、體驗管理的通用模型
結合國內公司在體驗管理工作開展上的主要內容，大致可將體驗管理工作分為三大類：
1. 數據采集為主的研究執行，即診斷用戶使用產品或服務全鏈路上的體驗現狀和問題，為體驗優化提供方向指引；
2. 體驗優化為主的機制建設，在公司層面建立規范的流程或機制，保障體驗優化工作順利開展；
3. 體驗管理工具或系統建設，結合公司體驗管理需求，依托現有體驗分析及優化的工作流程、機制，設計開發體驗管理工具或系統，提升體驗管理的系統化能力。
數據來源：《2021年中國互聯網行業體驗設計工具趨勢研究》
綜合現有各公司所開展的體驗管理工作內容以及我們現有的工作實踐，我將體驗管理工作的具體內容按照覆蓋范圍分為三層結構：數據層、系統層和運營層。
圖1. 體驗監測管理體系
每一層級上都有對應的工作目標和工作內容：
數據層：建設體驗數據，量化體驗水平，追蹤體驗變化。
圖2. 體驗監測數據示例
做體驗的監測管理，首先我們需要看到它，并且能及時的掌握它的現狀和變化情況，這樣我們才能針對現狀去分析判斷我們應該怎么提升它，改善它，才能針對變化情況來分析、判斷、衡量我們所做的提升和改善措施是否有效，才能不斷沉淀經驗方法，在體驗提升的臺階上逐級而上，而不是原地打轉。
但正如前文所述，體驗是用戶的主觀情緒感受，無論是對單個用戶的情緒感受的測量方法，還是對整體用戶主觀情緒感受數據的收集技術都不是很成熟，所以，體驗數據不像運營數據或財務數據那么容易追蹤和衡量。
在這樣的背景下，我們首先需要找到那些可以直接或間接反映用戶情緒感受的數據，構建收集渠道來收集可以反映用戶情緒感受的數據。
那這類數據都有哪些呢？結合用戶體驗度量的數據維度來看，大概可以將其劃分為兩類：用戶自我報告式的主動反饋類數據和系統埋點收集的客觀行為類數據。
自我報告式的主動反饋類數據主要有滿意度評價（CSAT）、推薦意愿（NPS）、客戶費力度（CES）等反映整體感受的數據，以及用戶通過客服或在線反饋等渠道針對特定問題的反饋數據。此類數據主要通過直接詢問用戶或用戶主動反饋的方式來采集。
系統埋點收集的客觀行為類數據主要是用戶與產品或服務的交互過程數據，比如App的整體使用頻率，使用時長，App分享率等，以及重點功能或頁面的點擊率、轉化率、跳出率等。此類數據主要通過系統后臺自動記錄來采集。
為了能更精細化的對體驗狀況進行分析，也可以增加一些體驗水平分析的輔助型數據，比如用戶的性別、年齡、會員等級等特征類數據。以便我們看到整體體驗水平有所變化時，能具體的分析出是哪個群體的變化導致。
系統層：構建體驗管理系統，承載體驗數據，提效體驗運營。
圖3. 體驗監測管理系統界面截圖
體驗監測管理體系的中間層重點在于系統的建設。這主要是因為：
首先，體驗管理系統是體驗數據的承載系統。單獨一期的體驗數據采集因為缺少對比的基準，所以參考意義不大，我們需要長期的采集體驗數據，并進行不同時間的體驗水平對比，這樣才能及時有效的發現體驗水平的變化，找到需要重點提升體驗的用戶群體、產品模塊或服務環節。
而長期的數據采集及分析需要耗費較大的人力成本，且工作重復性較高，數據的人工分析也容易出現失誤，因此，通過系統來完成數據的自動采集、數據的自動分析、數據的自動診斷，不僅能及時且長期的采集體驗數據，而且能有效的節省人力成本，減少人工計算的失誤。
其次，體驗管理系統是體驗運營工作的主要輔助工具。體驗數據的監測分析診斷只是基礎，依據監測分析診斷的結果如何能有效的促進產品或服務體驗提升才是體驗管理的最終目的，圍繞用戶體驗提升所要做的運營工作還有很多，比如產品/服務體驗問題的優化跟蹤，團隊/公司體驗文化的建設等。為了能高效的完成各方面的體驗運營工作， 我們依然需要借助系統的能力。
因此，體現管理系統的建設在體驗管理體系的構建工作中是非常重要的一部分內容。
運營層：構建運營機制，分析體驗數據，管理體驗問題，維護體驗用戶，建設體驗文化
圖4. 體驗監測管理相關運營產出
體驗運營主要是指圍繞用戶體驗所進行的人工干預工作的總稱。我們的日常運營工作主要包含體驗數據分析、體驗問題管理、體驗用戶維護和體驗文化建設四個方面。
體驗數據分析主要是對體驗數據結果進行統計整理跟蹤以及綜合性的分析，比如結合主觀數據及客觀數據來綜合評估特定功能或服務的體驗情況；并及時將體驗數據分析結果同步給對應功能/服務的責任團隊，協助其分析體驗水平的變化。
體驗問題管理主要是對體驗問題的分析和優化。體驗數據的監測可以讓我們更及時的發現體驗上的問題，但單純的發現問題僅僅是開始，我們需要聯合相應的責任團隊一起對問題進行分析優化，在這過程中經常需要我們通過快速的調研來驗證問題，評估問題的嚴重性，找到問題的解決方案，同時需要推動或協助責任團隊完成優化方案，跟進優化進度和效果。
體驗用戶維護主要是對產品/服務典型用戶群體或社區的日常管理和活動組織。主要是為了能及時的獲取產品/服務方面的體驗情況，及時了解產品/服務創新方案的用戶態度評價，讓用戶更深入的參與到產品/服務的設計開發過程中，引導用戶為產品/服務的迭代創新貢獻優秀創意。
體驗文化建設主要是通過體驗數據分析結果/體驗專項研究結果傳播，體驗問題協同機制構建，體驗活動組織，體驗考核機制創建等方式不斷培養各團隊及時關注體驗水平的意識，營造各團隊積極推動體驗優化的氛圍，激勵各團隊推行體驗優化/體驗創新的主動性。
四、體驗管理的趨勢展望
隨著越來越多的公司開始進入體驗管理的行列，勢必會促進體驗管理不斷的發展變化。結合對現有體驗管理工作現狀的觀察，我認為可以用三個關鍵詞來概括體驗管理將來可能的三個發展方向。
精細。體驗涉及用戶與公司接觸的方方面面，時時刻刻，體驗管理也將圍繞用戶的全部場景，完整鏈路觸點，以及用戶的整個生命周期來進行更加精細化的數據采集、分析和優化，全方位的監測、診斷和管理。
多元。從宏觀行業到微觀數據都將變得更多元。未來的體驗管理不僅僅只是用戶體驗部門的工作重點，也將作為抓手逐漸成為整個企業從上至下的重點工作方向。體驗管理不再只是互聯網企業的專屬，也將逐步滲透至各行業的企業公司。不同行業、不同企業的產品或服務類型多種多樣，用戶與產品或服務的交互觸點、場景也各不相同，為了滿足不同行業、不同企業的多樣化需求，體驗數據的采集渠道和場景也將結合多樣的觸點場景變得更多元，體驗數據的采集維度也將變得更豐富，分析數據的方式方法以及體驗管理工具的功能類型也將在不同行業/不同企業中呈現出個性化、多元化的趨勢。
智能。技術的進步和發展也勢必會帶來體驗管理能力的不斷提升，體驗數據的采集、體驗水平的分析診斷、體驗問題的優化管理將借助新技術而變得更智能、更高效。體驗數據的采集將在用戶無意識中完成，且能兼顧體驗數據的多種維度，使體驗場景的還原更便捷，更真實；體驗水平的分析診斷將結合更多維的數據來進行綜合性的自動化診斷，并提供切實可行的優化方案，使體驗問題的暴露更準確，更人性；體驗問題的分發、進度跟蹤、效果評估等管理工作的自動化程度更高，使體驗優化的效率更高。
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