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书       名 :
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文献来源:
出版时间 :
销量飙升密码:口碑
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图书来源: 浙江图书馆(由图书馆配书)
  • 配送范围:
    全国(除港澳台地区)
  • ISBN:
    9787302404927
  • 作      者:
    (美)Larry Freed著
  • 出 版 社 :
    清华大学出版社
  • 出版日期:
    2015
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作者简介
  Larry Freed,ForeSee公司的董事长兼首席执行官。ForeSee是一家开展客户体验分析学工作的公司,度量满意度,并对如何优化改善点以发挥大效用给出有力的见解。作为一个所有接触点与品牌层面的客户满意度专家,Larry广泛地谈到了私人与公共领域的产业活动话题,并被各大主版与媒体所引用,其中包括CNN、《华尔街日报》以及《华盛顿邮报》与《投资者商业日报》。Larry还是2011年出版的Managing Forward一书的作者。
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内容介绍
21世纪,企业与消费者之间的关系有了戏剧性的转变,消费体验成为直接影响销量的重要因素。ForeSee经过近十年客户满意度的调查研究,提出了一种更科学的度量指标:口碑指数。口碑指数分析的作用旨在:使用行为数据、反馈、观察与满意度来预测客户行为,找到提升客户体验的最佳方法,使用大数据来提升市场与商品的有效性。
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精彩书摘
  《销量飙升密码 :口碑》:
  2011年秋天,ForeSee邀请百位客户来到我的故乡密歇根州安娜堡,参加年度用户峰会。用户峰会周一直都是一个同客户互动、听取他们看法的好时机,我们不仅介绍自己在做什么,通常还会进行客户体验的交流。在为三天的会议准备的许多其他话题中,我还打算介绍WoMI,也可以称其为“口碑指数”,这是我们公司ForeSee专门为充分评估净推荐值(NPS)而设计的方法。对此,我们已经组织开展了围绕WoMl的概念性研究,并且准备邀请客户参与进来,以进一步完善它。
  我并没有期待会听到与会者的想法,然而,在去密歇根执行教育中心大学吃早餐的路上,我遇到了一个从健身房回来的客户。(我真希望可以说是在体育馆偶遇他,但我只是在会议间隙期间抽空去吃饭,更不要说是去健身了。)在我们将擦肩而过时,他盯着我,大声质问道:“喂,我听说你明天准备告诉我们你为什么讨厌NPS!让我来告诉你吧,你大错特错了,我喜欢NPS!”我笑了笑,并不打算在早晨7点24分这样一个时刻与他争吵,回答道:“哦,你误解我了。虽然我过去说了一些批评NPS的话,但我并没有讨厌它。相反,我已经开始发现它的一些优势所在了。不过,你为什么那么喜欢它呢?”他叫约翰(John),是一个多渠道零售商的CEO(首席执行官)。虽然他是我们的客户之一,他的员工每年也都会来参加我们的用户会议,但这是他第一次亲自到场。他所在的公司正努力去理解众多用户的不同体验是如何关联在一起,并对整个用户体验产生影响的。约翰终于现身并参加到一些我们的论坛组织的高层战略会议中。有人告诉我,约翰很期待能听到我们对净推荐值的看法。净推荐值是他非常认同的,也是被一些投资者与分析人士称作为公司的评价指标。约翰解释说,他喜欢简单而朴素的处理问题的方式。
  “你所需要做的只是问一句‘你愿意将我们推荐给你的朋友与同事么?’然后,你只要计算出评分,搞清楚有多少客户对你们的看法是负面的、积极的,还是反响一般的。当然,这些你都是知道的。不过,我真正高兴的是它帮助我整顿了整个团队,使其关注于客户的体验感受。我知道,你一定会说这个误差范围非常大,但是,那又怎样呢?这仅仅只是一个数字,它在大方向上是准确的,不需要多么精确。”他耸耸肩,“不过,你为什么会反对它呢?”通常,在争论净推荐值的时候,我都是会第一个站出来的,但是整整六个月,直到我参加峰前会议这周的第一个早晨,一个这样的人出现了。我用礼貌的微笑回避了这个问题,然后问他第二天是否会来参加我的展示,那时他将会了解我对于净推荐值的观点。
  此外,他将会知道WoMI是会将整个公司的口碑名声提高到一个新层次的新一代方法。约翰答应会去,我们也约好了在我演讲之后进一步探讨我的想法。
  很快我就有了第二次机会与出席者讨论,并倾听他们的想法。同样是在早上,也同样是在会议间隔我去吃早餐的休息时间,我在大厅里遇到了安娜(Anna),她是一个商品包装公司负责客户体验的副总裁。不过,她没有像约翰那样对净推荐值有着那么深的喜爱,而只是赞同净推荐值的某几个方面,特别是净推荐值看上去比较简洁,只是在她的公司实施起来还是有一定的困难的。
  ……
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目录
第一章
客户体验2.0

第二章
NPS是什么,做什么好

第三章
NPS的根本性缺陷

第四章
WoMl作为新一代NPS

第五章
商业成功的四个驱动力

第六章
为什么要重视客户体验

第七章
客户体验度量生态系统

第八章
最佳客户体验实践

第九章
大数据与分析法的前景

后记
度量客户体验——-种更为广泛的影响与行程的起点
附录A
顶级公司的满意度、WoMI、净推荐者与贬损夸大率
附录B
那些最不可能去推荐的人会是最可能去劝阻的人吗?
附录C
11种常见的度量错误
附录D
度量与模型分析方法概述——ForeSee技术白皮书
BibIiography
致谢
译后记
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