《终极问题2.0》书评

客户满意度的一个非常好的判断方法

作者找到了一个客户满意度的非常好的判断方法：客户有多大意愿去向亲朋推荐公司的产品。据作者在书中说，已经在一些企业推广应用了，效果非常不错。全书内容水分比较多，后面一半篇幅讲企业如何应用这个方法，每个企业的应用情况其实差不多，看起来比较枯燥。另外，作者认为，客户满意度高的公司，其利润是优质的。否则利润是劣质的。作者也在书中提到了，客户满意度高非常高不见得能避免倒闭的风险。

客户价值如何驱动企业未来

德鲁克说：“企业的目的只有一种适当的定义，就是创造顾客”。营销大师科特勒也认为，市场营销的目的，是通过与重要的顾客建立有特定价值倾向的关系，可盈利地创造顾客满意。由此可见，创造顾客是企业经营的重心，大多数企业也竭尽全力地往这个方向发展，但遗憾的是，一些企业付诸行动创造了顾客且没有利润驱动，也有一些企业坚定不移地以利润为中心而忽视了企业的宗旨。事实上是，企业利润目标与企业自身的使命并不冲突，两者可以兼得。财务指标可以通过财务报表显示，但是像客户忠诚度、公司使命这样的软性指标却很难以量化，在管理会计中利润只是利润，难以区分利润之间的真实关系。贝恩咨询的资深顾问弗雷德.赖克哈尔德在最近出版的新书《终极问题2.0：客户驱动的企业未来》一书中认为，利润可以分为“良性利润”和“不良利润”。“良性利润”是指通过为顾客提供价值获取的利润，他通过客户真诚的合作和重复购买而实现；而“不良利润”则是以损害客户利益为代价而获得的。接着他说，即使人们知道“良性利润”和“不良利润”之间的差别，但是要想区别却不容易。弗雷德.赖克哈尔德尝试用黄金法则和忠诚度效应区别两者的差异，但都以测试的系统性漏洞而失败。在经过大量的研究和实验后，当以顾客为中心的问题与员工激励联系起来就可以区分良性利润和不良利润之间的差别，这就涉及到一个问题“你有多大可能向朋友或同事推荐这家公司，或者这项产品或服务”，这个问题被弗雷德.赖克哈尔德称为终极问题，由这个问题产生了一个指标是NPS值（净推荐值）。何谓NPS值，根据弗雷德.赖克哈尔德的观察结果显示：每家企业的顾客群可以大致分为三个类型，推荐者是铁杆粉丝，重复购买公司的产品，并向朋友推荐；被动者是满意但不热心的客户，可以轻易被竞争对手俘虏；贬损者是不满意的顾客，对公司产品的不满。以十分制为计算范围，9或10分为推荐者，7分或8分为被动满意者，0至6分为贬损着，NPS值是用推荐者的百分比减去贬损者的百分比，当这个数字越大意味着该企业实现了良性的、可持续性的盈利性增长。本书中，作者还利用了留存率、定价、年度成本、成本效益、口碑等因素区别推荐者与贬损者的不同经济增长的效果。通过大量的研究表明，那些高品质的顾客关系，也即推荐者能够带来经济优势，像苹果、好市多、先锋集团、飞利浦、财捷等一些知名企业都在客户关系上投入了大量的资金和能力，同时也取得了优异的财务成果。而一些贬损者的终生价值是负面的，把一些贬损者转为被动者或推荐者需要付出很大的服务成本，即使这样也难以实现良好的经济效果。根据作者在本书中三大考虑:投资于核心客户，即推荐者；发现潜在推介型客户，即被动者向推荐者转向；减少不良利润的产生，即减少贬损者的存在。前两者很容易，但是如何减少贬损者很有难度。实际上如何区分贬损者也有难度，从企业的角度，贬损者是企业不良利润的制造者，但是从贬损者的角度，企业给自己带来糟糕的消费体验。贬损者对服务成本的提高，是否意味着忽视这些客户的存在，这样可以减少服务成本，但这样做对企业口碑影响很大，同时也难以实现NPS值最大化；把贬损者培养成被动者或推荐者是费力不讨好的事。笔者认为，贬损者太多的企业原因并不在于顾客群体而在于企业本身，企业需要在细节上去注意贬损者的抱怨，分析抱怨的原因是顾客无理取闹还是企业本身产品的糟糕体验，对于无理取闹的顾客，企业不必花太多的财力和物力去改变他们的消费模式，某航空公司对多次不守乘机秩序的顾客直接拉入黑名单；对于产品或服务本身的原因，在团队的细心沟通下，相信会接受企业的道歉。本书的下部分介绍了像苹果零售店、阿森松医疗集团、卡罗莱纳生化用品公司、前进保险集团、维珍媒体公司等各个行业的成功案例，这些成功案例显示，成功的NPS系统具备三个基本特征：公司的高层领导团队对NPS系统的支持并将之作为一种和公司使命有关的优先事项；把NPS顾客反馈融入到关键决策流程中，并建立完善的学习和改善流程；将NPS行动视为一种长期的文化改变和公司增长历程，而不仅仅是短期的计划或举措。这三个特征依次出现在本书的第7章至第9章。尽管NPS提出了十年之久，在全球各大公司得以实践，但它所面临的新挑战依然层出不穷。本书的结尾就列出了这些挑战，以便你可以更好地预测未来的道路上可能出现的机遇和挑战。如员工NPS所面临的公司内外部的阻力、数字可靠性的问题，其他一些像调查方法的难度、利用投资者的兴趣、引入审计者这样的改进措施。未经允许，请勿非法转载！

执行才是最大的问题

这本书所围绕的主题就是这样一个简单的问题：“你会把我推进给你周围的人吗？”，这跟城镇街边的猪肉摊主所认识到的“回头客”很相似，他们对客人非常热情，有时候还会根据你的需要送点东西，为的就是你或者你的亲友们下次还来我这儿买。在以前的软件开发团队做开发的时候，会发现这种现象，每年春节回来上班，发现用户量骤然阶梯性的增长，这是因为很多人在春节的时候把我们的产品推荐给了亲友。推荐带来的好处大家都能明白。但真正在企业里实施起来要复杂无数倍，涉及到的远不止一个观点、思想。首先，如何量化顾客净推荐值，在这个过程中会遇到什么问题，如何保证数据准确，怎么防止作弊，旧的长篇大论调查模式是否存在问题，有什么样的例子可以供参考，等等。然后，怎么让执行者信任NPS，道理讲出来很多人会觉得有道理，但是他们未必会真的去做。有很多原因，譬如，受限于短期盈利压力；个人的私利驱使；思维僵硬不愿变更；不信任上层愿意改变，等等。接着，在实际操作上，要怎么做，怎么让用户感受到关怀，愿意给你高的推荐值，有诸多的例子供参考。有个例子，以前我呆的软件开发团队，有一些客服负责应对用户反馈，他们会把用户反馈的bug或者崩溃即刻通知RD，让RD能即刻联系用户跟进，如果是严重问题，修改完之后会尽快的替换线上版本，这样的做法很好，但必须对客服做技术上的培训，让他们识别什么问题才值得通知RD，避免浪费RD时间，编程过程中被打断，这是每个程序员都不喜欢的。还有，工具也相当重要，用合理的工具来展现NPS数据，用合理的工具把用户的反馈及早的呈现给所有人，增强每个人的owner意识，也让每个人都感受用户给予表扬的激励。NPS报表跟财务报表一样重要，为了短期的利益而伤害顾客，可能会带来严重的后遗症，看到资料说王安电脑公司在倒闭之前为了营收，对提供电话技术支持的顾客收取了每小时一两百美元的服务费，这显然是不可持续的。书中还谈到了eNPS，这是公司跟员工的关系，员工是否愿意推荐周围的人到公司来工作。追求短期利益的损害在eNPS上体现得极为明显，在一些IT公司，有些leader为了私利，拼命的压榨员工无偿加班，通常导致两种结局，一种是产品成功了，leader给底层苦力发了大笔“慰问金”，苦力们很开心；更多的是另一种结局，报表很好看，leader得到了上层的表扬，底下的员工大部分离职，团队换新血，战斗力下降。一套新体系的推广，需要由上而下的强力执行，不然只会让员工觉得这又是一次做做样子的文化宣传。譬如，某公司提出了要在公司贯彻“狼性文化”，霎时间各种宣传，“体现了狼性文化”这句话被附加到了各种表彰之后。作为一名底层苦力，并没有感受到多少上层真正要贯彻的意思。从这几点上看出来，表彰了一些人说他们是狼性的，但没有更多更完善的介绍，很容易让我感觉这不过是水分罢了，毕竟在之前这种印象也不少；没有批评不狼性的例子，能看到的总是光辉的好事例，但在实际工作中所遇到的流程之冗余，部门团队之间隔阂之严重，都是无法让人想到狼性的，这点在狼性口号提出之前和之后并没有改变，甚至因为招聘标准的降低让问题更严重了；最重要的一点是，我所接触到的很多底层苦力都觉得他们工作很累，工作强大很大，很有狼性，但没有得到激励，事实上又是怎么样呢？是哪一层出了问题？要推行一套新的体系，自上而下贯彻不是那么容易的事情，首先要真有心这么做，然后要挑选合适的人做。新体系的推广需要逐步推进，就好像软件的迭代一样，逐步增加新功能增加影响圈，快速试错。否则可能走错，可能遇到极大阻力。这本书，重点不在于告诉你顾客忠诚、良性利润、终极问题是怎么回事，而在于告诉你，如何操作、如何执行，在这个过程中可能会遇到什么问题，诸多详细的例子供你参考。

客户管理的关键

（出自 2013年05月24日 23:32 《经济观察报》作者： 罗伯·马奇）　　　　在Yelp,　Facebook和 Twitter大行其道的时代，客户意见从未如此强大过。我们比以往任何时候都更容易找到客户评价和评分，但各大公司仍难以衡量他们与客户的关系。　　客户愤怒的根源在哪里？如何让客户在使用你的产品后向他的朋友和同事推荐它？这些问题正困扰着很多公司。　　客户愤怒的根源　　你知道客户开心或是恼怒的根本原因是什么吗？这是一个至关重要的问题。如果你的回答是“不知道”，你就不能为客户提供更多他们想要的东西，甚至可能会给客户提供错误的解决方案。　　让我们来看一个简单的例子。航空公司会定期进行乘客意见调查，询问他们向朋友或同事推荐他们所用过的航空公司的可能性有多大。同时，他们也会深入探究乘客给出不同分数的原因。当然，许多乘客会给某些航空公司打出低分，因为他们认为，相比其他竞争对手，这些航空公司在航班准点方面表现过于糟糕，航班延误和取消的情况更多。但航班数据显示，在多数情况下，这一差距远小于客户的想象。这究竟是怎么回事呢？　　某家航空公司的研究小组分析了客户的回答，发现许多因航班延误和取消而感到不快的乘客认为他们并没有得到满意的赔偿。通常来说，航空公司高管的第一反应是：我们确实应该提高航班的准点率，或者我们应该提供更多的赔偿。但这两项解决方案都会耗费数百万美元。比如为了提高准点率，航空公司必须配备备用飞机、后备机组人员和更多机械师。　　深入分析得出了不同的结论。航空公司如何处理航班延误似乎比延误本身更为重要。事实上，遭遇航班延误的乘客一般可分为两类：有些认为航空公司已经对航班延误做出了合理的解释和沟通，而其他乘客则认为航空公司并没有做出令他们满意的解释。　　与认为航空公司沟通不到位的乘客相比，那些认为沟通到位的乘客给出的评分要高出不少。实际上，对于经历长时间航班延误但是得到较好沟通的乘客，以及经历短时间延误但是认为沟通差劲的乘客，他们的评分是一样的。　　研究人员对两组人群展开了进一步调查。为什么有些乘客认为得到了满意的解释？调查结果显示，机长等具有权威性的人已经清楚地向乘客传达了他们所掌握的情况，并对乘客的遭遇表示了充分的理解。但为什么不能始终保持这种顺畅的沟通呢？航空公司发现相关流程存在很大疏漏：没有人确切地知道谁应该向乘客进行解释。有些飞行员会担起这个责任，而有些飞行员则不会这么做。另外，飞行员的沟通技巧也有好有坏，有些能让乘客在听完解释后感觉舒心，而有些则做不到这一点。　　在认为沟通差劲的乘客中，许多表示他们获得了相互矛盾的信息，所以认为有人欺骗了他们。针对这一点，研究人员又做了进一步调查。他们发现登机口工作人员和其他员工经常使用不同和不统一的计算机系统，提供了完全不同的信息。他们还发现登机口工作人员不愿意提供完整信息，因为他们不想被误认为在说谎。结果他们不得不向乘客反复说明“五分钟后登机”，但原本的好意却招致了乘客的不满情绪。　　值得注意的是，研究人员对第一次回答，甚至第二次、第三次回答都不满意，因此他们仍继续不断地追问为什么，正如丰田生产系统中著名的“五问法”一样。他们的目的是刨根问底，找出客户满意和不满意的根源所在，他们也确实达到了目的。通过研究根本原因，航空公司采取了相对成本更低的纠正方法，比如统一信息系统、明确沟通流程以及培训飞行员的沟通技巧。　　迅速、准确的客户反馈对于公司来说至关重要。但是，必须确保在采取行动前了解客户的想法。　　客户数据是否在误导你？　　众多首屈一指的公司已在使用先进软件来评估他们与客户的关系。闭环反馈流程（制定使用统一的方法，从而更好地在员工间分享客户反馈，并与客户沟通了解关于客户体验的更多内容）有助于企业识别关键客户，找出客户偏爱或不喜欢的产品特性，发现各种服务机会以及亟待解决的问题。然而，如果调查数据掺杂了偏颇的信息，那么做出的努力也将付诸东流。　　偏颇数据就像不会产生明显症状的病毒一样，悄无声息地以各种方式渗入调查数据。下文中罗列了可能误导调查结果的常见因素，以及避免这些因素的方法。　　风险1：担忧与尴尬。受访者可能会因为觉得尴尬而避免给出负面的评价，尤其是在进行面谈或者电话调查时。在B2B环境下，当大供应商或特别重要的供应商对一些小客户进行调查时，这些小客户通常因害怕被供应商淘汰而不敢给出消极的评价。　　预防办法：为了获得真实的客户反馈，公司可采用不同方法为每位客户保护隐私。例如，在B2B环境下，公司能通过报告总体平均分值来保持透明度，同时也确保了客户的隐私。　　风险2：员工试图钻空子。汽车经销商的销售和客服代表会请求客户打出高分。其他公司的员工则会采取欺诈手段，比如更改不满意客户的电话号码，这样研究人员就联系不到这些客户了。　　预防办法：一些成熟的客户关系管理软件已经在密切关注这类潜在问题。汽车租赁公司Enterprise运用了一套名为“ESQi”的客户忠诚度系统，钻空子被称为“超速”，如果员工被发现“超速”则将被辞退。　　风险3：受访者的偏见。当接受调查的个体给出的回复和整个被调查人群不同时，这种情况就被称为受访者的偏见。　　贝恩公司推出的净推荐系统用以衡量公司善待其所触及的人的程度。使用该系统的公司会定期进行客户调研，大部分公司会提出以下这个问题，即“从0到10打分，你向朋友和同事推荐我们公司（或产品）的可能性有多大？”根据受访者的回答可分为推荐者（9-10）、消极满意者（7-8）和贬低者（0-6）。大多数使用这一调查方法的公司发现，他们必须对抽样和调研技巧进行不断改进、测试和微调，才能使公司的每个人相信所得出的客户分类和净推荐值（推荐者减去贬低者的比例）。　　设想某个公司执行的客户调查有20%的回复率，其中60%的人是推荐者，10%的人是贬低者。这家公司也对其它客户（非受访者）的消费行为进行了研究，调查了这些客户是否进行重复购买，或长期来看是否消费更多。进一步的调查确认了这部分客户中有10%的推荐者、40%的消极满意者和50%的贬低者。这意味着对于80%未回复调研的客户，他们的净推荐值为-40%。所以这家公司的真实净推荐值，即这两群客户净推荐值的加权平均值为-22%，而不是50%。这家公司与客户的关系并非看起来的那样甜蜜。　　预防办法：如果你无法研究未回复者，可以考虑将其视为贬低者（在B2B环境下，二者差异可能并不大），抑或按照消极满意者和贬低者进行五五分（对大多数消费行业企业是一个合理的估计）。当然，高回复率会降低受访者偏见的风险。　　只有一个确切的方式能检验净推荐体系是否有效地排除了低回复率和受访者偏见的陷阱：定期评估个人客户评分与这些客户长期行为之间的关联。　　你的调查结果与你在现实中看到的一致吗？如果不是，那就是偏见在作怪。　　（罗伯·马奇（Rob　Markey）系贝恩公司全球合伙人、全球客户战略和营销业务的主席、《终极问题2.0》一书作者）