预测性服务

永不发生的上门服务

最佳的服务互动是客户永远不必主动发起的互动。这个理念在客户体验（CX）理论中流传多年，但它需要一种特定的基础设施才能实现：来自互联产品或网络的持续数据，以及能够实时响应这些数据的组织架构。现在，这种基础设施已经足够普遍，以至于在一些受监管和资产密集的行业中，预测性服务正从一种差异化优势转变为一种预期。

电信供应商引领了这一转变，部分是出于选择，部分是由于长期存在的监管先例。自2019年4月以来，英国通信管理局（Ofcom）的自愿性自动赔偿计划要求参与该计划的英国宽带和固定电话供应商，在维修缓慢、安装延迟和工程师爽约的情况下，自动向客户支付赔偿，而无需客户提出索赔。这与传统的服务模式形成了有意义的逆转，在传统模式中，举证责任和发起责任完全由客户承担。值得注意的是，该计划针对的是特定服务故障的赔偿——它不强制供应商通知客户每一个已知故障——但潜在的预期转变，即供应商应在客户投诉之前采取行动，仍然成立。

服务互动消失了，因为故障从未在客户体验中完全显现。

从现场维护到一线客户体验

预测性维护并非新学科。几十年来，制造业和公用事业一直利用传感器数据在设备故障前安排维修。改变的是这些数据现在的终点。诊断异常不再仅仅是开启一张维护工单——它会触发面向客户的行动：一条主动短信、一笔信用额度、在客户注意到任何问题之前就寄出的替换零件。

这模糊了过去在组织上很方便的界限。现场运营和客户体验历来是独立的职能部门，拥有独立的KPI。预测性服务迫使它们共享一个触发点，因为数据中检测到故障的那一刻，也是必须就客户关系做出服务决策的那一刻。做得好的银行可以在客户账单反映出来之前，识别并撤销错误的费用或欺诈模式。拥有联网汽车的汽车制造商可以在服务窗口期内标记可能出现故障的零件，并在故障发生前安排修复。

赔偿模式在这里作为一个模板很重要，甚至超越了电信行业。一个根据内部记录的关于爽约或延迟维修的数据自动支付赔偿的计划，与银行撤销其内部检测到的费用，或电器制造商在客户致电前发货零件，在结构上是相同的。这种机制——内部检测触发外部行动而无需索赔——是可转移的部分，无论具体行业或使其普及的规则是什么。

为什么这会改变忠诚度计算

损失厌恶在这里提供了一个有用的视角。一个在注意到费用被收取之前就被退款的客户，根本没有经历任何损失——心理账户从未记录赤字。将其与一个必须注意到费用、提出异议、等待解决并在几天后收到退款的客户进行比较。两者最终的财务结果相同。但情感结果完全不同，而且只有其中一种存在客户流失的风险。

预测性服务也改变了客户对能力的推断。一家能够发现自身错误的公司，以一种快速投诉解决无法完全复制的方式，表明了运营的成熟度，因为快速解决仍然承认故障已经触达客户。沉默——客户从未需要处理的问题的缺失——比速度更能传递强烈的信号。

模型失效之处

预测性服务同等程度上依赖于数据访问和信任。客户必须接受一定程度的监控——包括使用情况、位置或设备行为——如果解释不清楚，有些人会觉得这具有侵扰性。在这方面取得成功的组织倾向于披露正在监控什么以及为什么监控，而不是将遥测数据视为背景技术细节。对客户不知道正在收集的数据采取预测性行动，会被解读为监视，而非服务。

还存在误报成本。基于错误信号的预测性干预——不必要的零件更换，为实际上未影响客户的故障发放信用——可能看起来是自作主张，而非体贴。在这方面做得好的组织在采取行动前对置信度阈值持保守态度，因为不必要的干预会损害那些有充分理由的干预的可信度。

客户体验领导者现在应该做什么

首先，绘制遥测数据已经存在但终止于运营仪表盘而非面向客户触发点的地方。大多数拥有互联产品或数字基础设施的大型组织已经收集了比他们实际利用的更多的预测信号。差距很少是数据；而是看到异常的团队与被授权代表客户采取行动的团队之间的交接。

Renascence认为，预测性服务应首先在高频率、低模糊度的故障模式上进行试点——例如账单错误、已知设备故障、网络降级——在这些情况下，自动行动的置信度阈值最容易达到。在简单的案例上建立客户信任，就像电信赔偿计划多年来处理的那样，然后再将模型扩展到更模糊的领域。