十二 使用DPM关闭用户体验代沟

想想这么一个场景: ABC公司花费数周开发一个重要的促销活动. 在促销日的上午十点左右, 社会媒体感知/品牌认知团队目睹了推特上来自想购买物品客户的消极评论的迅速上升:"ABC干得漂亮. 太差了没法买东西!" "谢谢, ABC公司 - 啥都没买到!" 市场团队立马联系IT运维组, IT运维还不知道有任何问题. 从IT的视角, 系统健康指示灯 - 像是利用率和性能 - 表现正常.

这一天剩下的时间, 数小时被消耗在定位客户抱怨的root cause上. "变成了典型的作战室场景", "公司花费数十个小时, 几十个IT人员, 从上千个潜在原因中找到核心的一个". 结果就是浪费时间和资源, 无法快速解决不满意的客户, 困惑到底是什么出错了, 失败的业务导致收入损失.

因为DPM整合IT系统性嫩隔阂数字业务性能, 所有的利益相关者可以开始说同一种语言, 并且为共同的目标而努力.

传统上, 感知和交付体验被监控和测量通过完全不同的工具的不同的指标. 在业务侧, 数据包括"用户声音"(就是, 用户期望, 选择和其他反馈), 社会情绪, web分析, 移动端分析, 和行为分析数据. *主要的关注点围绕用户转化, 放弃的购物车, 页面访问, 在线收入趋势, 以及相关的地区.*

与此同时, IT(运维, 开发 或 DevOps) 关注系统健康, MTTR, 加载时间, 延迟, 和相关的问题. 主要的关注点包括系统和应用性能, 可扩展性, 服务质量, 效率和其他的系统健康指标.

因此, 没人看到全局.

如果业务看到突然web收入的下跌, 或者用户消极评论的上升, 没有一个迅速和容易的方式把它和IT侧发生的一些事情关联起来. 同样的, 如果IT看到一个操作系统出问题, 他也不知道会对业务性能造成多大影响.

DPM, 更好地连接IT和业务, 通过整合感知和交付体验. DPM允许每个人 - 无论是社会媒体, 市场, 用户分析, IT运维还是开发 - 在用户访问期间看到相同的数据.

通过DPM提供的深度分析, 业务更容易将一个消极的用户体验转变为积极的.

使用DPM技术, 业务可以:

• 有实时的客户视图, 结合业务和IT数据.

- 用户投诉可以迅速找到数据和定位;

- 可以监控关键性能分析, 像是每分钟在线收入, 客户体验.

• 提供个性化客户服务. 服务代表可以看到用户为什么点击或缩放, 他们怎么操作. 有了这些数据, 服务代表不需要问一大堆问题或让客户描述问题, 他们可以精确地看到发生了什么.
• 建立信任, 建立健壮的品牌 . 你可以迅速响应问题, 维护客户关系, 业务或交易 因为你能实时知道发生了什么.
• 更好地进行商业决策.

DPM需要高层支持, CDO(首席数字官), CCO(首席客户官), CMO(首席市场官), CIO(首席信息官).

正如你所见, 客户体验的上升, 会直接影响到收入, 更少的客户支持开销, 更高效的IT

DPM是一个实践, 而不是一个软件解决方案或一个工具.

和DevOps和敏捷变革一样, DPM需要跨不同组织的流程和文化的变革.

开始的几个点:

• 评估当前的数字性能成熟度, 响应, 起作用, 优化阶段.
• 让IT和业务相关人一起工作
• 识别并设置重要业务性能的关键指标.
• 执行计划, 包括设计在业务, 市场, 分析, IT和其他的相关人员的新流程和交流方式.

十三 优化数字客户体验的业务需求(略)