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有效的客户体验测量对于其他体验管理能力至关重要，它有助于指导客户研究，确定客户体验计划的优先级，跟踪新的体验设计是否有效，以及支持企业以客户为中心的文化变革等。然而，在实际的客户体验测量工作中，由于对客户体验测量概念理解上的偏差，以及具体实施过程中的方法不当，很多客户体验测量工作并没有取得良好的效果，以下总结分析了7种常见的导致客户体验测量失败的原因。
将客户体验测量与客户体验测试混为一谈，是企业最容易犯且最严重的一个失误。虽然只是一字之差，但在理念上存在巨大的差异。
客户体验测试是通过各种测试方式发现企业存在的客户体验问题，从而进行完善和修复。但客户体验测量不仅仅是发现体验问题，而是要对各个层面的客户体验水平进行监测；更重要的是在监测的基础上，识别每一个触点、每一次交互与各级测量指标之间的关联关系，以及与最终商业目标的关联关系，从而明确影响客户体验和商业效果的关键触点和交互，为企业提供具体的体验优化指引。
客户体验测量不等于客户体验测试，其本质是要实时捕捉各个触点的交互，将其与各体验指标和商业转化联系起来，并提供优化指引。
一家国内主流电信运营商的电子渠道部门开始着手建立客户体验测量体系，一开始他们就提出了全业务、全渠道、全触点的“三全”愿景：对所有客户在所有的业务、所有的渠道、所有的触点的体验进行测量。受到这个宏伟目标的激发，客户服务部门和外部咨询机构组建了联合团队，加班加点在很短的时间内建立了庞大的客户体验测量体系，并投入大量的资源实施。
最终的结果是：没有充足的时间对复杂的指标体系进行验证，导致出来的测量结果置信程度较低，并且出现了很多明显与现实相悖、无法解释的测量结果；同时，短时间内积累了大量的客户体验问题，而整个闭环落地机制没有建立起来，导致大部分的客户体验问题不能得到及时处理，引起设计和开发团队的强烈抵触，实际落实优化的比例非常低，整个项目最后转到了以专题测量为主。
从一个产品、一个客户旅程，或者一个细分客户开始，取得有说服力的成效，建立成熟的模式后，再逐步规模化扩展，是成功建立客户体验测量体系更可行的方式。
在国内，很多客户体验测量项目都是由管理者发起的（因为他们掌握着预算），由客户体验或者研究团队实施，而不是由客户体验的设计、开发和交付人员发起。这些管理者发起的客户体验测量，其最大的目的就是考核与检验直接相关的各个部门和团队，包括客户体验的设计、开发和交付人员等。
基于这样的出发点，客户体验测量在一线员工眼里就是在挑战他们的工作，他们可能会出现抵触情绪，会想尽各种办法来应对，而不是将精力放在实质性、系统性地提升客户体验的工作上。同时，这也让负责建立和实施客户体验测量的客户体验团队成了众矢之的，无法与其他团队进行有效的合作。
客户体验测量最重要的作用不是用于上级对下级的考核，而是用于对一线员工赋能，支持他们的客户体验交付和优化工作。
在建立客户体验测量体系时，很多团队将精力耗费在了是选择客户满意度作为测量指标，还是选择净推荐值作为测量指标。其实，不管是客户满意度指标还是净推荐值指标，其有效性都是有限的，已经有很多实证研究指出了这一点。
要真正准确、及时地发现问题和关联性，并且最终能落地到具体的措施，一定需要多维度（定性定量、主观客观等）、多层次（关系层面、旅程层面、触点层面）地测量客户体验。想用一个总体指标解决客户体验测量问题从根本上是不现实的，也达不到最终的目的。每个企业的运营模式和业务形态各不相同，因此并不存在普遍适用的统一指标，企业必须根据自身的具体情况来研究和设计客户体验测量指标体系。对于那些过分强调单一指标并将其视为万能解决方案的咨询公司，企业应该保持警惕。
不要纠结于某一个指标，而是根据具体客户和业务的特点，建立针对性的多维度、多层次的客户体验测量指标体系，并不断迭代优化，找到强关联关系。
客户体验测量的实时性，取决于测量数据采集的周期和频率、数据处理与分析所需要的时间，以及最终数据的可视化定制和分发的效率。客户体验的核心特征是实时性与一对一，所以客户体验测量体系的实时性是越强越好，这是一个非常重要的努力方向。目前，企业对客户体验测量实时性的重要性理解不够，所以在构建客户体验测量体系时，并没有把这一点放在优先级很高的位置，这是一个亟须改变的观念。
在构建客户体验测量体系的初步阶段，由于模式和平台很不成熟，因此一下子要达到很强的实时性不太现实，但在前期的架构设计与后期的优化过程中，一定要将实时性的提升作为一项重点工作。当然，实时性越强，所采用的技术就会越高、投入的资源就会越多，越到后面边际成本就越高，这个时候就要对成本和收益进行权衡。
客户体验测量的一对一，就是能监测和分析到某一个具体客户的体验，以及在每一次交互中的体验。要达到一对一的测量，就要求数据采集必须到清单级层面，但很多客户体验测量项目的采集数据只是统计层面的指标，基于这种概要级的指标很难找到非常细致、具体的强关联关系，也就很难指导一对一层面的客户体验优化。
企业在选择客户体验测量数据源时，优先选择能具体到一对一层面的清单级数据源，能支持数据同源的更好。
客户体验测量最大的目的是给负责客户洞察、客户体验设计、开发和交付的一线员工赋能，所以客户体验测量的结果包括各项指标的表现，以及发现的关联关系，一定要能进行灵活高效的角色定制与分发，以支撑他们准确地做出判断，不断地调整策略和方案，提高实时性。
很多客户体验测量平台虽然投入了大量的精力和资源进行数据的采集、处理、整合和分析，但是没有做好最后一步的可视化与分发，导致最终的效果大打折扣，败在赋能员工的最后一米。