零点有数：体验管理与决策智能的互动机制

　　体验的定义：一种亲身实践的过程，以及从中得到的对特定事物和对象的感受、认知和判断。体验是认知主体最为丰富、自然、经常发生的行为。但在我们的视野里，体验又是可区分为未经组织设计的自然体验，和经过组织设计的专门体验;体验成果也可以区分为人们散在的体验感受，和经过专门收集梳理和系统分析过的体验信息。在数字化系统和设备广泛存在的条件下，无论是自然体验还是设计体验，都可以经由对数字留痕的数据化分析，快速高效系统地获得对于不同类型的人群体验结果及用以和其他相关数据组合分析，达到辅助优化决策和优化体验感受的成果。

　　决策的定义：针对问题、搜集信息、得出结论、形成决定的过程及所使用的方法和策略。这里我们可以看到有不同层级的决策者、会面对有不同优先顺序和重要性的决策场景、获取内部的和外部的不同来源的信息和数据、运用一定的分析模型和方法得到结论、并形成受到一定条件限制的决策选项、并最终做出决策者相信最优的决定。决策一旦形成，往往涉及资源的调用、秩序的调整、人员的配置、工作路线图和执行指令的发出。

　　体验与决策：无论是商业上的产品和服务，还是公共管理意义上的政策和措施，在做出相关决策的时候，决策者可能综合考虑了不同方面获得的信息，并推出了在当前条件下可能做到的最佳考虑。但是精英主义的思路和服务主义的思路还是有一个很大的差异，那就是对象体验感受在决策考虑因素中的权重所发生的变化，商业中的消费者体验和公共服务领域中的服务对象体验权重正在日益提升，我们正在走向更加突出的“重民社会”以及相应的对象体验为重的时代。

　　重要决策需要日益考虑服务对象和消费者的体验结果，深度细化的体验信息成为决策者选择的重要依据。不仅体验结果的影响力更大，而且对于体验信息的结构性认知也达到新的程度。体验已经是包括领导力体验、产品力体验、服务力体验和品牌力体验在内的全维度感受，而在每一维度内要能充分展开相应的内外触点、感知向度、变动趋势和要素互动关系，这样的体验结果推动最终决策实现方向性和关键点、大格局和核心颗粒的有机充分衔接，极大地弥补决策与执行之间常有的空隙，适应数字化时代扁平型管理的需要。

　　决策与体验：在丰富多类海量的数据面前、在变化多样的体验信息面前、在更多体现技术熟练度的系统界面上，决策者也可能感到不便、无力或者尴尬，即便是有相当技术知识背景知识和网络系统使用经验的决策者，面对不断出现的新数据技术和针对数据技术如何更好地应用在所需要决策的工作场景上，对于场景呈现及其解析、数据源价值检验和分析、基于业务规则的经验图谱和事理图谱放入应用、经过验证的可调用算法、模型和算法的运算过程和结果选项呈现、对于决策施行成效包括决策所影响对象群体体验的模拟呈现、不同影响因素(变量、参数)调整后的效果图示、不同决策施行场景的虚拟现实互动。新一代的决策辅助系统和决策演算演示演练模式的应用友好度需要在融合新一代信息技术的基础上有极大地提升。

　　决策与体验的算法后台：敏感地感知服务对象的体验旅程、辨别体验类型、预测不同群体体验感变化与选择变化趋向、确定体验的关键优化点、解剖体验标杆、设计优化体验对策，需要及时判别体验信息尤其是系统可捕捉的体验留痕信息的特征和意义，提供快速的作业型优化指令和需要决策者做出新决策的提示。支持一线体验优化和支持包括判别、预测、推理、分类、推荐、选定等在内的决策功能，需要大量的与业务场景、经验模块、最优操作规则相结合而持续不断地开发出来的算法模块。在智慧的决策背后，除了基础的数据汇集和调度权能以外，必须有足够大的“算法池”、“算法库”、“算法山”、“算法超市”或者“算法中心”构筑起来的算法后台，这样的后台才能在适当算力支撑的系统平台上，处理和有目的地调用各类数据、充实不同的决策功能板块和构建丰富的大脑。

　　决策支持与体验管理一体化效应：历来，决策因为其高端性、内幕性和垄断性从而往往带有过于集中的色彩;体验，因为其自然性、普遍性和散在性而往往很少被赋予更高的价值。到今天为止，并非基于公众与顾客体验的决策比重还是相对比较大的，而相当一部分决策者又因为体验信息的粗放形态而会欲寻无着，市面上现有的体验管理往往偏于某些特定维度的体验，或者是贴在某些传统工作方式上的新标签。“体验师”、“用户体验管理系统”、“体验设计”、“全维度体验管理体系”的兴起，代表在新的市场需求、治理要求和数字化发展条件下，决策支持与体验管理一体化作为全过程民主形态的一种探索、作为对于过往基层对象体验和高层决策选择之间脱节的一种修正措施，正在拓展更大的应用空间。