然而,服務的管理者面臨著的是越來越復雜的產(chǎn)品結(jié)構(gòu),越來越多變的用戶需求和越來越快的迭代速度。想要減少頁面,就要在每個頁面盡量多的體現(xiàn)內(nèi)容,想要頁面簡潔,就要增加更多的頁面,這個矛盾如何解決呢?
一、預判帶來的極致體驗
預判,是我們?yōu)榱擞脩舻臉O簡體驗,而付出的最大誠意。沒有什么比開口之前就發(fā)現(xiàn)問題已經(jīng)被解決而更簡單的體驗了。因此在用戶開口前預先知道即將遇到的困難,從而使得用戶沒有表示的時候,就可以給出提供一個服務,來降低費力度,這就是預先判斷的價值和作用。
預判的第一步,當然是預防。如果我們的產(chǎn)品和流程有足夠好的自檢機制,可以在服務紕漏發(fā)生,但是用戶還沒有意識到的時候補救,這是最好的預判。例如,某用戶購買了一臺智能電視,預約安裝的時間是1月12日下午兩點,我們在1月12日中午的時候,會掃描安裝師傅的位置信息和預約排隊,如果發(fā)現(xiàn)有延期或者不可控的事件發(fā)生,直接重新派單、或者系統(tǒng)來智能判斷延誤預期,能夠提前知會客戶,都會是極好的體驗。
通過預防來避免客戶的不好體驗,帶來的有可能是比較大的計算代價和系統(tǒng)投入,那么,稍微推后一步,用戶主動觸發(fā)服務的時候,通過“智慧預判系統(tǒng)”,來用較小的代價獲得比較好的體驗。
例如,我們在某個OTA平臺上預定了1月12日三亞的某酒店的房間,當我們下了飛機,打開這個App的時候,更希望看到左邊的界面,還是右邊的呢?
顯然,直接判斷好用戶最有可能要產(chǎn)生服務的訂單以及可能的服務訴求,比禮貌的詢問“請問有什么可以幫您?”更加直接有效。這個在極簡中已經(jīng)講到了。我們今天要解決的問題是:打開這個頁面前后,系統(tǒng)還做了什么?
首先,在用戶做出任何行為之前,系統(tǒng)已經(jīng)接收到了足夠的信息,幫助系統(tǒng)作出行為判斷。如下圖所示:
我們看到,經(jīng)過上面的預判流程,系統(tǒng)在關鍵時刻已經(jīng)跟酒店進行了一次信息傳遞,降低了用戶到店無房的概率。
其次,我們注意到,在這張訂單下面,有三個標簽“打車去酒店”“價格變了”“到店無房”,那么為什么是這三個按鈕呢?這是預判機制的關鍵,一般情況下,我推薦服務管理者通過以下的方法開始我們的預判。
1、分析用戶之聲
這三個按鈕首先要來源于客戶的聲音,用戶的聲音并不來源于問卷和量表。在我的經(jīng)驗中,用戶說滿意的時候他未必滿意,用戶說不滿的時候他未必不滿,最重要的是用戶說他要什么的時候,他未必真的說出了他在意的。因此,我更建議大家從用戶的行為中分析出用戶的聲音,他可以是非常常見的咨詢紀錄,可以是App的用戶行為追蹤,可以是用戶來電的智能語音分析結(jié)果,但同時,他還要跟用戶的訂單狀態(tài)、用戶標簽和酒店標簽結(jié)合起來使用。
- 來電日期分析(預定當日訂單、入住當日訂單、結(jié)賬日訂單、退款申請日訂單、退款申請日之后7天……
- 智能語音分析結(jié)果--來電原因
- 來電訂單狀態(tài)分析(新單、已確認、已結(jié)賬、已退款)
- 費力度分析:分析不同類型的電話,平均解決次數(shù)
以上的這些圖表分析,都是簡單的示意,不同的行業(yè)、企業(yè)會有不同的分析維度和分析思路。他的起點,很可能不是一堆復雜的相關性分析,而僅僅是管理者的行業(yè)洞見,或者員工和主管的談話中說到的焦點。
總之,經(jīng)過以上的綜合分析,我們會得到如下的一些組合:
2、選擇三個按鈕
當我們得到上面的這張清單之后,我們就知道了,我們希望通過“智慧預判”來解決的問題全集,但是,不要忘了,極簡是關鍵。那么我們要從中選擇其中最重要的三項。這個選擇的角度可以是來電量最高的、客戶感覺最痛的、在線解決最方便的、最可能帶來交叉銷售的,等等多個維度。當然,如果你更相信友商,也可以簡單的用友商使用的。
3、持續(xù)追蹤效果
服務體驗的設計,前面的目標選定、行為分析和優(yōu)先級排定固然重要,然而最重要的,其實是結(jié)果的追蹤,不同的按鈕都會有不同的作用,有些是為了提升用戶體驗、降低用戶費力度、有些是為了增加銷量、有些是為了減少惡性投訴等等,那么請把這些目標寫在你選擇的按鈕后面,上線之后,通過數(shù)據(jù)的持續(xù)追蹤,看到這個設計是否達成了你預想的結(jié)果。
4、置換最差的一個
置換最差的一個按鈕,更換為原來排名第四的按鈕,之后持續(xù)觀察。
綜上,我們注意到,預判可以是大數(shù)據(jù)計算的結(jié)果,也可以是服務參與者的智慧,發(fā)現(xiàn)這些按鈕并不神秘,只要細心觀察我們周圍可能存在的問題,就可以開始。只要我們開始了并持續(xù)關注結(jié)果,就能夠把預判做的越來越準。
預判帶來的頁面極簡和服務分流,與強加在人工交互之前的智能機器人不同;它并不是以減少人工接觸為目的,而是以減少用戶費力度和提升用戶體驗為目的的。因此,增加這些按鈕并不是目的,用這些按鈕驅(qū)動后臺更快速的操作和解決問題才是真實的目的。