近年来，随着数字化转型的加速和新兴科技的发展，企业越来越关注如何通过信息化平台全面、直观、快速了解用户对企业产品/服务的反馈声音，尤其是银行企业。他们希望通过数据分析和挖掘，及时发现客户全旅程中的需求和问题，提出针对性的解决方案，以提高客户满意度和忠诚度，降低投诉，优化业务流程。
小编与ChatGPT就“为什么银行对客户体验尤其关注？”问题进行了交流。
ChatGPT： 银行对客户体验尤其关注的原因主要有以下几点。
1. 消费者需求：随着社会的发展，消费者的需求也在不断变化，他们更加注重服务质量和个性化需求。银行如果不能满足客户的需求，就很难保持客户的忠诚度，进而影响业务发展。
2. 竞争压力：现代社会，银行之间的竞争越来越激烈，为了在激烈的市场竞争中脱颖而出，银行需要提供更好的客户体验。
3. 改善服务质量：银行作为服务行业的代表，一直都面临着服务质量的问题，通过提高客户体验来改善服务质量是银行的一个重要举措。
4. 增加业务收入：客户体验的好坏直接影响着客户的忠诚度和复购率，提高客户满意度可以带来更多的业务收入。
由此我们可以看到客户体验对银行满足消费者的需求，应对竞争压力，改善服务质量，增加业务收入等方面具有一定价值与帮助。
那么具体从应用上来说可以做到什么程度呢？小编也结合体验宝CEMPro平台跟大家分享下如何搭建全旅程全渠道用户体验管理体系：
建设体验旅程规划与体验指标体系
一般来说，在项目启动后，会通过咨询团队进行内部访谈，了解业务痛点及体验问题。同时，也会访谈企业内部客户、竞品走查、本品走查等，将所有问题梳理汇整。梳理完成后，与业务团队、体验团队等共同审视，进行优化，最终敲定指标。
以基金购买场景为例，通常我们先设定北极星指标，再通过HEART模型来设定其下指标，如愉悦度相关的主观态度数据、参与度相关的客观行为数据等。
依靠单一的数据源并不能全面的反映客户体验水平，数字一百建立了以“客户体验反馈数据、行为数据、运营数据等大小数据结合、主客观数据结合、公私域数据结合”的方式，对客户体验水平进行立体感知，解决单一数据源评价片面、数据不稳定的问题。为接下来的洞察分析提供尽可能多的数据支撑。
数字一百从八种分析视角进行数据分析洞察。比如对收集到的客户体验数据通过Explore原因探索，取实现归因分析。从中发现客户需求、行为和偏好等信息，帮助企业更好地了解客户，并制定相应的营销策略和服务方案。
通过客户体验数据分析，企业可以更好地了解客户的需求和行为，从而实现针对性的产品、服务和营销方案，不断优化客户体验，提升客户满意度。
level 1 工单整改：这类情况往往主要针对业务人员的服务层面等容易且急速需要被解决的问题进行服务补救。
level 2 专项整改：这类情况主要针对产品经理/业务线负责人，针对体验层面的共性问题，形成整改任务单，派发给产品体验设计/IT研发同事协同处理并追溯整改效果。
level 3 旅程重塑：这个阶段一般来说要在体验管理项目运行3年后，才会做的企业级的优化变动。
CEM最大的目的就是形成端到端的追踪。整体可以评估企业所采取的客户体验优化措施的效果，通过情感曲线了解哪些环节是有效果，数值是有提升的，哪些环节不增反减了，从而不断改进和优化客户体验方案。
未来银行CEM将更加注重多渠道、个性化、智能化和数据驱动的体验管理，以提高客户满意度和忠诚度，为企业的发展带来更大的竞争优势。客户体验管理是必要之举。
