体验的重要性早已不言而喻，然而很多时候，走出产品设计中心，在企业其他体系里体验仅停留在价值观层面，难以下沉到微观执行层。把“重视体验”从价值观层面具象化，下沉成为员工手里具体、可量化、可监控的行为指南，这一微观量化过程，往小了说“统一语言”，往大了说，是把对体验的重视有机融入运营管理的过程。

实现起来的方式方法有多种，这里分享我的团队搭建关键体验指标体系（Key Experience Index，简称KEI）的实践经验，希望与大家一起沟通探讨。

一. Why KEI

从企业可持续经营视角来说，成本、营收、效率与客户体验都非常重要，一套完整的监控体系应当从愿景使命出发，均衡体现企业在各方面的价值主张，并自上而下的逐级拆分贯彻。

这其中，成本、效率、营收以及宏观层面的客户体验，相对容易理解也运行成熟。而在客户体验的微观层面，如何让企业的每一个员工，无论身处产品设计中心内外，都能知晓客户体验现状、自己能做什么，就是我们搭建KEI的初衷。简言之，希望通过一套自下而上的指标体系，运用客观数据回答“企业当前体验情况怎么样”这一复杂问题，并指导各级工作人员，通过日常工作中的明确抓手，提升用户体验水平。

二. What is KEI

从产品角度来说，KEI是一个关键指标体系，根据呈现形式及开发成本，可以有以下形态：

内部进阶：

1.0：最基础的KEI是一组关键指标合集，包含一系列衡量客户体验水平的指标，可依据流程顺序、业务量级或者负责体系部门进行组织，定期通过线下报表形式监控表现。

2.0 ：如果有数据研发资源，还可以将KEI变成实时在线数据看板，从而打通部门间的“深井式”的数据藩篱，让管理层和关联上下游组织能够及时看到体验薄弱点，以便形成合力，共同推进整体体验提升。如果有数据安全性顾虑，可以对关键指标的绝对数值进行算法处理，或设置权限管理机制。

3.0：如果有组织战略意图或可应用的管理场景，亦可将战略打法融入KEI中，即通过赋权将KEI进化为一项体验指数。指数化呈现，便于快速获得对宏观体验水平和趋势的感知。而指数化过程中的算法构建，既需要对不同模块设计组合逻辑，也需要对不同指标配置权重，从而通过KEI将公司战略重点导向，贯彻到组织成员的操作执行中。

外部应用：

上述是KEI内部的不同进化形态，在KEI体系成熟运行并形成共识后，还可以与绩效考核体系、经营数据体系交互协同，实现自顶向下的全面战略融合推进。

自进化：

同任何一项指标体系或管理工具一样，KEI也应是一个不断自我进化的过程。随着企业内逐渐建立起对KEI语系的熟悉及运用，还可能会产生匹配战略周期的迭代计划，或者各业务条线内部的精细化KEI mini，都是保持KEI先进性与可落地性的有益尝试。

三. How to build KEI

那么如何搭建一套企业的关键体验指标体系呢？首先，忘记现有指标。

从KEI的使命和价值出发，由0 到1地梳理思路，先想清楚体验控制的出发点和想达到效果，再取寻找合适的指标。具体步骤，可以总结为ECCT：

1. 梳理关键控制点（Examine）

体验控制管理，本质上，是为了创造更优秀的客户体验，以实现企业战略愿景。那么第一步工作，就是梳理出想要达到这一目标，需要在哪些地方设置控制点。

根据业务成熟度和特点不同，可以参考以下控制点设计思路：

• 组织战略使命拆解

• 客户旅程的各流程节点

• 客户体验的关键成功要素

• 客户痛点问题分类

• 体验相关的岗位职责类型

梳理完成后，现在我们有了一副地图，上面标记着我们要到达的目的地有哪些。接下来就是，如何保证能够逐一打卡、完成的工作了。

2. 寻找控制方式（Control）

在每一个控制点设计相应指标的过程，本质是在梳理最佳控制方式，具体需要解决3个基础问题：

1) 定义成功体验

2) 选取客观反应体验成功水平的指标

3) 搭建能够量化体验的数据基础设施

后两个问题通过梳理业务流程与沉淀提取体验过程数据，即可完成，这里想强调第一点的重要性——定义成功体验。

为什么要专门把定义拿出来讲呢，成功体验不是显而易见的吗？事实上，在以往项目经验中，我们常常发现一个团队背负着数十项或上百项指标，但说不清楚这些指标达成之后能够提供什么样的体验给消费者，其中必然就夹杂着貌似合理、实际冗余，或者模糊不清、看似合理实际无法解释的指标。

具体例子

Q：服务时长是一项服务团队的常规指标，那么服务时长真的越短越好吗？

A：其实服务时长与服务质量、用户体验三者不是简单正相关关系。成功的体验是：有效解决问题且服务响应快、问题处理快，而不是只要服务时长无限短，用户就心满意足。如果一味为了追求结单快，敷衍或者推脱用户，那么结果必然是实际执行人员草草结束服务、用户反复寻求服务，从而造成企业服务成本与客户满意度的双重损失。

更为合理的尝试，是给这类几个关联变量中的单项指标建立SLA（Service Level Agreement，服务等级协议），即单项服务标准，统计标准达成情况。这样一来，既能满足用户需求，同时对执行人员来说，不必追求单项指标极致完美，留出余地可以兼顾其他方面体验。仍以服务时长为例，可经过历史服务行为数据，测算用户满意度高、问题解决率高的服务时长分布范围，必要时辅助以用户调研，设定一项时长标准（如30分钟），统计该标准的达成率，并定期Review标准的行业领先性和实施效果即可。

3. 不断沟通核验（Communicate）

搭建起初版指标体系后，就需要跟实际被考核业务团队不断沟通。所有指标最终都是各级业务团队来实施的，需要与各业务团队负责人和部分一线业务人员充分且坦诚的沟通，明确整体KEI的目标与价值，最终形成由下而上推动公司体验提升的使命感和配合度。

在沟通中，具体有三个to do事项需要完成：

1) 当前KEI是否匹配各级团队/各岗位员工的职责

2) 各级团队/各岗位员工目前哪些KEI指标表现弱，后续打算如何提升

3) 整体或部分KEI，是否容易作弊/数据造假/动作变形

第三部分相对较难，建议找业务利益直接相关的一线团队、监察团队、上下游部门分别沟通，判断是否某些指标的设计会引起动作变形，以及数据源是否造假门槛低，及早排除风险。

4. 培训与试行(Train and Trail)

这一部分建议与HR、经营分析、战略等部门一同协作，从两个方向落地KEI：

• 向下：形成培训规范，指导各级被评估方如何综合提升体验

• 向上：将KEI纳入战略或经营管理视野，通过向管理层客观全面评估反映体验水平的价值，获得关注度与重视度，便于后续KEI执行与贯彻

与此同时，从初版KEI建立时，我们就应对后续迭代工作有充分的认识，并着手建立变更管理机制。伴随着业务的发展，需要不断调整指标、算法，来保证始终能够客观反映客户体验感知水平，同时为业务提供提升抓手。

KEI指标体系搭建完成后，后续还有如何解读体验指标数据、如何对恶化指标制定有效举措、从哪些维度优化KEI体系等更为复杂的问题。我在持续探索，也期待跟大家持续分享。

先让我们迈出第一步，以数据为光，把体验的事儿看进视野里；以经营视角的体验运营模式为担，把体验的活儿从上到下背起来。

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