零成本实践客户之声计划（下）| 测量诊断
上一篇《零成本实践客户之声计划（上）| VOC“数字化”》讲了零成本实践体验管理中建立标签的部分，获得了最基础的体验数据要素，本篇将讨论如何建立指标体系，测量诊断体验事件或问题。
一、区分场景
首先在构建指标前我们先区分两种VOC和两种工作场景。两种VOC，即主动式和被动式，前者是指用户通过平台或与企业内部人员沟通产生的VOC，后者是指通过相关调研收集的VOC。两种场景，即常规和专项，前者是把VOC纳入日常的监测范畴，后者是根据某项需求或问题发起特定的分析。
通常各类型VOC和场景都不是单一进行的，具体情况需结合企业的体验成熟度和业务发展等因素考虑，相关工作流程等内容可参考《经验分享 | 互联网用户体验运营工作流程 》。
不同场景下构建指标的方式不完全相同，由于被动式和专项需更多考虑企业内部因素，因此本篇主要讨论主动式常规监测下的指标搭建。
二、关键要点
常规监测的关键指标是异常预警，在选择或构建时需注意以下几点：
- 要构建对问题指导有直接意义的指标，而不是虚荣指标；
- 指标在对比和变化间有了意义，因此需设立基准线或目标值；
- 通常需要一个北极星指标和一个或多个辅助性指标，更能准确定位和评估问题。
三、实践步骤
1. 制定目的
情况一：以改善体验指标为目的，如NPS、满意度等；
情况二：以提升业务指标为目的，如差评率、复购率等；
情况三：以监测异常或洞察为主。
2. 转换目标
无论以上哪种目的，首先在于发现关键问题，因此需设立一套指标和机制来监测VOC状态或异常。
3. 搭建指标
通常一套监测机制至少包括北极星指标、异常指标，必要时还有辅助性指标，这里以监测某电商平台某商品评价为例：
（1）北极星指标
通常是业务目标或体验目标，如差评率。
（2）异常指标
【（本周期差评数/评价总数）-（上周期差评数/评价总数）】是否大于0，若大于0则意味着本周期的差评率上升，需重点关注。这里除以评价总数的原因是，剔除由销量等因素波动带来的评价数量波动，更关注真正问题本身带来的影响。
辅助性指标
当异常指标大于0，是否就判断一定存在异常，立即采取行动呢。这里异常指标相当于一个筛选机制，筛出可能出现的异常或问题，还要结合辅助性指标进一步判断，如本周期差评数，总差评数等。
4. 设置参照
这里参照也叫目标值，北极星指标和异常指标都需要设立该值，主要方法有参考过往该异常发生时的数值、参考同行和目标倒推（如要需降低多少差评率）等。
5. 制定标准
该标准主要用于上级或相关协同部门查看，主要包括阶段周期、指标口径和指标意义等信息。
四、结语
该篇讲的是多种体验测量诊断场景中的一种，实际实施时应根据企业和业务情况进行。根据体验管理中的“冰山理论”，冰山中每个层次都对应着不同的测量手段和分析工具，因此更建议多种方式互为补充进行。
作者：原源圆园元小女自运营而来，栖于用户，去往体验
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