体验战略: 从用户痛点的游击战到品牌心智的系统战

2023被视作复苏之年，但开年汹涌的裁员潮似乎在告诉我们，寒气没有轻易消散。经过去年一整年的低迷势态，用户更加理性和谨慎，每一次消费前用户可能都在问自己“是不是一定要买？为什么要买？”企业与用户之间的强联结关系成为消费决定时的巨大强心剂，在充满不确定性的市场环境下，真正“懂我”的用户体验成为一些企业逆势增长的杀手锏。

导入用户体验管理体系的企业早就不再困于体验数据的收集，如今企业面对的是用户旅程中贯穿的大量体验环节，难在有效率地将资源投入到针对性的环节中，全盘解决用户痛点，推动商业发展。面对“寒气”依旧的市场，beBit在近期的NPS客户体验管理项目中总结了一些经验方法。

用户如何看待品牌？怎么最大化资源让品牌理念深入用户心里？

十年前，“用户体验”或许还是个新潮概念，许多企业从苹果、亚马逊、阿里、平安这样的行业龙头的策略中学习到用户体验的重要性，开始尝试导入NPS，对用户体验进行全旅程监测。在市场一片红利的当时，“用户体验”是一件锦上添花的事情，企业都拿出资源对任何体验疏漏进行优化。而随着市场的发展，这个版本的NPS体系逐渐露出弊端：体验无法一直依靠企业“砸资源”去进行全盘优化；细节旅程式拆解触点太多，数据往返波动，业务难以在短期内看到成效……这些问题使“用户体验”这件事成为企业内部需要去不断去解释、去自证的东西，而逐渐失去了其本身的战略能力。

而新一代的NPS战略对全旅程式拆解进行迭代，拆解企业的品牌核心，将体验指标的监测重点聚焦在拆解出来的价值模块上。beBit NPS2.0战略，一是可以帮助不确定价值模块的企业，去判断不同发展方向的利弊；二是可以帮助有明确价值模块的企业去权衡资源的分布。在市场寒冬，NPS2.0战略如雪中送炭，让企业分辨体验提升方向的差异，把资源有效地部署。

在近期的项目中，我们用差值比变化法去帮助企业分析自身与行业领先者间的差距，通过对多期数据的监测，不再拘泥于细节旅程分数时高时低的原因、权重的变动，而是专注企业的核心价值是否有准确地传递给用户，帮助企业明确用户期待，对准着力方向。

以一个会员商超项目为例，通过差值比变化beBit发现，该商超的物流、位置便利的体验在去年疫情反复的情况下用户期待降低，本次对NPS的贡献度不大。但疫情结束，影响力很有可能反弹，是接下来企业需要着重加强的部分；而精选商品与灵感乐趣则对NPS的影响力持续增强，反映了用户对轻松有趣的逛购体验的期待，是企业未来值得持续关注的部分。

在疫情与经济下行的迷雾还未完全消散时，传统的拼价格、拼营销等竞争方式很容易让企业更加负重，前行困难；与行业领先者间的差值比变化可以帮助企业了解自身的优势与短板，明确战略方向的指向标，一步一步走出迷雾。

最不喜欢品牌的那群人到底是谁？又是为何怎样都打动不了他们？

艰难时刻，难就难在资源有限，业务想全盘调整就是伤筋动骨。明确不同的指标表现之后，企业除了在用户旅程中的重点提升部分发力之外，还一定要搞清楚哪里“拖了后腿”，解决“木桶效应”——到底是什么人群在给NPS打低分，又是为何打低分。

决策树模型可以很好地辨析人群影响维度。在之前的项目中，我们发现Z世代普遍对电商平台的个性化种草功能最为不满。通过决策树模型，我们快速推算，在购物平台的年龄、城市线级、性别、使用平台、收入、区域、消费金额及逛购行为等维度上， 年龄和性别是这个发现的主要影响维度。

经过我们的深入分析发现，对于“让我发现有什么能买”这类问题，Z世代及部分小镇青年表现出的是超过其他群体的探索欲和好奇心，他们更有时间闲逛、更爱探索新事物，因此对个性化种草有着更高的追求。针对这一短板，再去深入研究不同的对策是否可以改变这一结论，平台是否应该减少重复推荐？优化推荐的结构？创新商品的展示？等等，去抓住这部分人群，逆转口碑。

把资源聚焦于短板，找出“拖后腿”的人群即找出用户旅程中的疑难杂症。亚马逊早期调研从未在亚马逊上购买过的用户时，发现阻碍他们购买的主要原因是运费。在“省运费”这件小事上，经过方案层层迭代，最后亚马逊Prime正式出炉。后来的故事大家也都了解，在美国超过55%的家庭拥有prime会员，亚马逊Prime订阅第一年后的留存率达到93%。不要小看任何一块短板，它就是决定企业向着不同方向疾驰的快捷键。

用户的声音只能去听，不能去改变吗？

对优势发力、对短板补足，在动荡的大环境下，用户的视角可以帮助企业重新审视自己，成为用户的“知己”，而不是被“寒潮”所蒙蔽，乱了章法。而在不断优化体验，提升竞争力的同时，企业也急需一些机会点，去创造弯道超车。

面对动态的市场格局，尤其在互联网的推动下，任何行业都极速地发展与变革。消费者的心智时刻变化，企业很难抓住他们的爱好偏向。很多企业会通过舆情监测来进行动态收集，了解市场动向与竞品口碑。的确，舆情监测通过互联网和社交媒体的聆听和研究，将碎片式的信息整合，给到企业宝贵的战略情报。但舆情监测的问题就恰恰在于它的信息渠道——互联网和社交媒体：干扰信息多，用户声音杂。这些信息很多时候无法与用户旅程紧密联结，给到业务部门真正有价值的策略信息。

大家对NPS的关注重点都在分数，却忽略了另一块重要的信息池——开放题。NPS开放题的回答池中都是用户主动、主观留下的文字信息，是最为真实的用户声音，与体验度紧密相关。如果能够对NPS开放题回答进行有效地文本语义分析，就可以直接了解用户的感受，形成用户心智版图。

在过往的项目里，我们积累了大量分析经验，总结了结构化方法，形成独家分析模版，通过深入挖掘VOC宝藏稳定输出结论。以我们对某电商平台的用户心智分析为例（见下图），显而易见，“物流”是该平台用户心智图中最为突出的记忆点，且质量正品的口碑都较好。但“价格”与“好用”则在用户心中印象平平，没有贡献较多正向情绪。

通过对竞品进行用户心智图描摹，可以帮助企业了解竞品在用户心中的大致形象是什么样的，哪些关键词会让用户最容易联想到品牌。从而去定位企业在用户心智打造上的策略，避开竞争劣势，去着重打造利我的用户心智，抢占用户记忆点高地。

用户体验的重要性企业都深谙于心，在各种用户体验团队、体验研究中心、体验管理部门林立的今天，企业拼的“体验”，不应仅仅是一套监测考核工具，更可以是一种与企业当下发展息息相关的战略部署。NPS战略帮助企业从原本被动地解决体验痛点，转变为主动、系统地攻占品牌心智高地；在寒雾之下让内部齐心合力解决业务难点，将品牌核心价值深入用户心中。