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作者：姜振兴 数字100金融研究院院长
本文探讨了金融机构如何利用冰山模型深入洞察客户需求，如何通过数字化手段实现客户体验的量化管理，从而提升客户满意度和忠诚度，增强竞争力。
笔者近日走访了多家金融机构的数字金融相关业务部门的负责人，听到了一些有意思的声音，这些声音概括起来就是 客户方面发生了的一系列变化：
1）客户需求变化：客户对金融服务的需求日益多样化和个性化，金融机构需要不断创新服务以满足客户需求。
2）客户觉得服务体验不佳：客户在使用金融服务时遇到不便，如流程繁琐、等待时间长、服务不专业等，导致客户体验差。
3）客户反馈被忽视：对客户的反馈和建议不重视，没有及时响应和改进，导致客户流失。
4）客户粘性难以维持：在竞争激烈的环境下，很多金融机构难以保持客户的忠诚度和粘性，客户可能会因为其他机构提供更好的服务或产品而转移。
听到这些声音，有种错觉感觉就像当年听恋爱期的青年男女诉说”对方变心了，不再爱了，对我不忠诚了，移情别恋了，只想恋爱想不结婚...”
其实 金融行业的客户关系是可以采用恋爱关系的比喻来形象化 ，让我们来细细体会下：
1）初次接触：就像初次约会时试图给对方留下好印象一样，金融机构在与客户初次接触时，需要展示专业知识和诚信，以建立初步的信任。
2）长期承诺：金融关系往往需要长期承诺，类似于寻找长期伴侣。客户期望金融机构能够提供持续的支持和建议，帮助他们实现财务目标。
3）透明度：在恋爱关系中，透明度是建立信任的关键。在金融行业中，清晰地解释产品、服务和风险，确保客户完全理解他们所投资的资产和潜在的风险。
4）个性化服务：就像在恋爱中了解对方的喜好和需求一样，金融机构需要了解客户的财务状况、目标和风险偏好，提供定制化的服务和解决方案。
5）忠诚度奖励：在恋爱关系中，忠诚通常会得到回报。金融机构也可以通过忠诚度计划、优惠或特殊服务来奖励长期和忠实的客户。
6）沟通和反馈：定期沟通和积极倾听客户的反馈，就像在恋爱关系中保持沟通一样重要。这有助于金融机构及时调整服务，以更好地满足客户需求。
7）危机管理：在恋爱关系中遇到问题时，如何应对和解决问题是关键。在金融市场波动或客户遇到财务问题时，金融机构需要提供专业指导和支持。
8）分手和变心：如果客户选择离开，可能是因为他们觉得服务不再满足他们的需求，或者他们找到了更符合他们期望的金融产品或服务。这类似于恋爱关系中的分手。金融机构需要从这种“分手”中学习，了解原因，并改进服务。
9）再投资和复合：有时候，即使客户离开了，也有可能因为新的服务或产品而重新回来。这就像恋爱关系中的复合，需要重新建立信任和关系。
10）持续发展：就像恋爱关系需要双方不断成长和适应变化一样，金融机构和客户之间的关系也需要随着市场和个人需求的变化而发展。
双方关系的变化，其实有部分是由外部因素引起的，恋爱关系和客户关系都如此。 近几年，有些金融机构会感觉客户变心的原因应该与以下几个外部因素方面想相关：
1）宏观经济压力： 股市与房市的低迷，以及疫情等措施带来的不确定性，影响了消费者信心，进而可能影响他们对金融服务的选择。
2）消费者信心下降： 经济形势和个人收入的担忧可能导致消费者在消费和投资上变得更加谨慎，这可能使金融机构感觉到客户忠诚度的变化。
3）储蓄率的提升： 在经济不确定性的情况下，消费者倾向于增加储蓄而非消费，这可能减少了对某些金融产品和服务的需求。
4）消费者行为的变化： 疫情后，消费者的消费心理和行为发生了变化，比如更加注重健康、安全和社交需求，这可能影响他们对金融服务的选择。
这些外部因素共同作用，可能导致金融机构感觉到客户的需求和偏好发生了变化，从而产生了“客户变心”的感觉。如果金融机构能读懂客户的心，做到以客户为中心，从客户需求出发，不断优化服务流程，提升客户体验，加强客户关系管理，利用数据分析和技术创新来满足客户的多元化需求，那何愁客户会挥挥手远离而去。
“读心术”指的是深入理解人的内心真实想法和需求的能力，这通常涉及到对人行为、偏好、情感和潜在需求的深入洞察。金融机构如果掌握了”读心术”可以更全面地理解客户的显性和隐性需求，实现深入客户洞察，从而提供更加精准和个性化的服务，提升客户满意度和忠诚度，增强竞争力。
1895年，心理学家弗洛伊德与布罗伊尔合作发表《歇斯底里研究》，弗洛伊德著名的“冰山理论”也就传布于世。在商业和客户管理中，冰山理论可以帮助金融机构理解客户显性需求（冰山的可见部分）和隐性需求（冰山的不可见部分）。
通过冰山理论，为金融机构提供了一种全新的视角和方法，金融机构能够更深入地理解客户，从而提供更加个性化和满足客户需求的服务，增强客户忠诚度和市场竞争力。
上一篇文章（ 存量时代，客户价值驱动金融数字化转型进入深水区） 提出客户体验表现优秀的金融机构能创造更多的客户价值，良好的客户体验是建立和维护强大客户关系的关键，它可以带来一系列商业利益，包括更高的客户满意度、忠诚度和市场竞争力。
本文尝试应用冰山模型通过客户体验监测能读懂客户的心，这是一个用来描述客户体验的深度和广度的模型，它将客户体验比作一座冰山，其中只有一小部分（水面上的部分）显而易见的，而更大的部分（水下的部分）则隐藏在表面之下。
冰山中每个层次都对应着不同的监测手段和分析工具，帮助金融机构全面理解客户的真实感受，从下面所列可以看得出 应用冰山模型可以帮助金融机构更全面地理解和描述客户体验的多维度特性：
1）客户体验全景图： 将客户体验比作一幅全景图，其中只有一小部分是直接可见的，而更广阔的背景和深层次的细节则需要更深入的探索和理解。
2）客户接触点的表象与内在： 将客户体验比作一系列接触点，表面接触点如同冰山一角，而深层次的体验和感受则如同冰山的大部分隐藏在水下。
3）客户互动的表层与深层结构： 将客户体验比作一个结构，其中客户直接互动的部分是表层结构，而客户的情感、心理和行为反应等深层结构则构成了体验的主体。
4）客户感知的可见与不可见层面： 将客户体验比作客户感知的两个层面，可见层面是客户可以直接观察和评价的，而不可见层面则是客户内在的感受和态度。
5）客户旅程的显性与隐性路径： 将客户体验比作一次旅程，显性路径是客户旅程中明显可见的步骤和活动，而隐性路径则是客户在旅程中的内在体验和心理变化。
6）客户反馈的直接与间接影响： 将客户体验比作客户反馈的来源，直接反馈如同冰山的可见部分，而间接影响则如同冰山下的巨大基础，影响着客户的总体满意度和忠诚度。
7）客户互动的前台与后台过程： 将客户体验比作一个前台和后台的过程，前台过程是客户直接参与和感知的，而后台过程则是支撑前台体验的内部运作和决策。
以“冰山理论”为指导，分析挖掘“冰山”各层级的客户体验监测手段（见下表），金融机构不仅能够识别和满足客户的显性需求（冰山的可见部分），还能够深入探索并预测客户的隐性需求和潜在问题（冰山的不可见部分），从而提供更加精准和个性化的服务，增强客户满意度和忠诚度。
笔者观察金融机构这些年在客户体验监测方面的投入，恰好正是由表层至深层，在客诉 → 满意度CSAT → 净推荐值NPS → 客户体验监测这些方面投入，并且越来越重视客户体验监测系统这一深层的投入。满意度CSAT、净推荐值NPS是评估客户体验的关键指标，而客户体验监测系统则更全面，可用于监测这些指标背后的客户体验。
通过冰山模型中不同层级的客户体验监测，金融机构可以更精准地“读”懂客户的内心，从而提供更加贴心、个性化的服务，建立持久的客户关系，在竞争激烈的市场中脱颖而出。
招商银行作为银行零售业务的标杆，2019年投产了“风铃”系统，从客户全旅程视角出发，打通银行内部二十余个系统，集中3万余个埋点数据、1200余项体验指标，将客户体验的度量由以往主观定性的评价变成清晰的量化结果，构建“监测—分析—改进”的客户体验管理闭环，目前“风铃”这一案例已成为行业客户体验管理优秀标杆案例，让我们从客户体验监测冰山模型视角来看”风铃”：
1）数字化转型与客户体验管理： 招商银行的数字化转型实践，如“风铃”系统的建立，使得客户体验管理更加系统化、实时化和精准化，这为应用冰山理论提供了技术支持，使得银行能够更好地理解和管理客户体验的各个层面。
2）客户之声的收集与反馈： 招商银行建立了系统化的客户之声收集机制，这有助于捕捉客户的即时反馈和评价，从而快速响应并优化服务，这种机制体现了冰山理论中对深层次、不易观察的客户体验的关注。
3）深入挖掘客户需求： 通过体验调研、系统监测和大数据分析等手段，招商银行能够深入挖掘客户的潜在需求和偏好，这些通常是客户自己可能都没有完全意识到的，类似于冰山理论中隐藏在水面下的部分。
4）以客户为中心的服务文化： 招商银行通过整合和分析客户体验数据，建立了以数字驱动的客户服务和经营文化，这种文化强调了对客户需求深层次理解的重要性，与冰山理论中对深层次心理和行为因素的重视相吻合。
从冰山模型来看，招商银行运用的这种“读心术”是一种以客户为中心，通过量化监测、深入分析和闭环管理，全面提升了对客户体验的理解和响应能力，从而在激烈的市场竞争中保持了优势，其 可以借鉴的部分 ：
1）战略定位：将“以客户为中心”的服务理念融入企业文化和产品设计中。
2）组织架构：设立专职的客户体验部门，负责跨部门的客户旅程监测和优化。
3）人才团队：培养具有客户洞察力的专业团队，不断提升团队的专业性和服务意识。
4）管理流程：在产品管理、服务创新等关键流程中，嵌入客户体验的考量。
5）考核应用：将客户体验监测结果纳入考核体系，激励员工持续提升服务质量。
客户体验监测接下去发展会集中在以下几个领域：
1）人工智能与机器学习： 利用AI和机器学习算法分析客户数据，预测客户行为，自动发现体验问题，并提出个性化的服务改进建议。
2）实时监测与反馈： 通过实时数据流和即时分析，实现对客户体验的即时监测和反馈，快速响应客户需求和市场变化。
3）情感分析： 通过自然语言处理技术分析客户反馈中的情感倾向，更深入地理解客户的感受和需求。
4）预测性分析： 通过高级分析技术预测潜在的客户体验问题，提前采取措施，提高客户满意度和忠诚度。
5）客户旅程映射的自动化： 自动化客户旅程映射过程，实时更新和可视化客户旅程的各个阶段和触点。
6）语音分析： 通过语音识别和分析技术，从客户与客服的通话中提取有价值的体验信息。
7） 物联网(IoT)： 利用物联网设备收集客户与产品或服务互动的数据，提供更全面的体验监测。
客户体验监测的未来发展将更加注重技术的应用、数据的整合、实时性、预测性和个性化，以及客户旅程的全面理解。通过这些技术方法，金融机构能够更深入地了解客户需求，提升客户体验，并在竞争激烈的市场中获得优势。
