《终极问题2.0》是一本由弗雷德·赖克哈尔德著作，中信出版社出版的276图书，本书定价：49，页数：2013-5-1，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。
《终极问题2.0》读后感(一)：业内人士的评价：很多情况下，NPS是更好用的工具
这书说了一堆，我觉得最主要价值是推出了一个NPS指标！而采用NPS的指标，形成更具有强烈反差的数据来撼动决策层和执行层的神经，使其真正重视客户满意度。比如运营商NPS是10%,人家苹果可以达到70%，对吧！这个指标CEO会不会重视呢？但你满意度80分和苹果满意度90分，好像差距没那么大吧，懂满意度的人就知道差距极大，过几年人家苹果销售额翻倍，你还原地踏步呢。反正CEO和基层员工是不会那么关注满意度的，就觉得70分和90分的差距就是20分嘛，没有NPS，你在公司内作为一个小小满意度项目的负责人，没有权柄，也吸引不来关注度。
因为项目的关系，看了这个书，首先感觉拿推荐度来出一本书，而且名字叫做“终极问题”，是一个很奇怪的事情，推荐度怎么能叫终极问题呢,啥情况？回过头来仔细想想，也可以理解，书上没说，就让我来给大家科普一下吧：首先推荐度和忠诚度、满意度是高度相关的，但满意未必忠诚（指再次购买），忠诚未必推荐（指推荐他人购买），但推荐几乎大概率会忠诚，大概率会满意（做过多个行业项目的就懂我意思）。所以“终极问题”这个书名就起的特别好了。
当你在电话、网页或者APP上客户只愿意花30秒钟去帮你做1-3道题目的反馈的时候，你选择问满意度、忠诚度还是推荐度？与其问满意度，不如直接问终极问题“您推荐度1-10，推荐可能性是多少？”，然后问“那些环节做的不好让你不推荐？”，最后根据选项跳问“这些环节具体是那些方面做的不好？”，这样的话，你可以用3道题目几十秒的时间，去完成一个覆盖了20个环节100项二三级指标体系的满意度调查，而且拒访率低，数据的成本和可靠性也比传统调查更好。
满意度确实已被玩坏
我特别认同这书作者的地方是，一针见血的指出了现在的满意度问卷设计的太长，是多么的愚蠢。作为做了多个项目的项目经理，我们发现很多行业的满意度调查被早期的大公司给玩坏了，你会发现评分项特别多，一个调查要30分钟1小时的比比皆是，似乎这样才能体现专业性，这往往让我们这些踏踏实实干活的后来者叫苦连天，什么？你问他们为啥不叫苦？人家大公司，请代理公司做的啊。
你这样的做，项目的数据可靠性会产生几个问题，第一，客户不耐烦，评价不靠谱。我可以100%的的说，超过了10分钟的问卷，大多数场景下（4S店内咖啡桌旁、在家、病床边可能好点），这些评分没意义，这份问卷真正有意义的信息只有20%的关键信息和内容。做到后面，客户根本就不耐烦了，做的评价都没什么意义了。第二，逼代理和访问员作假，管控不严肯定出问题。也是去年的时候，劳资上次自己做了一次满意度问卷，结果好几份中途拒访，做了6份问卷，每份认真做的话差不多3-40分钟，结果全部被公司复核部废了。说实话我很沮丧，认认真真干不行，你这不是逼人家作假吗？我们这种专门做十年八年老客户的中小公司，是最惨的，大公司过几年换个人，做砸了换个接口人又认回这个牌子，还能再混一遍。你呢？你有那跨国啥的牌子吗？
作为一个入职时候就要去打call派问卷的项目经理，我对数据质量是很敏感的，了解这个问题后确无法解决，简直让人崩溃，跟我们项目组领导说，问卷太长了，能不能改问卷？那肯定不能的，都做了那么多年了，我没那水平说服客户。头痛！
所以后来怎么的？所有我接收的新项目，都坚持关注用户体验的原则，5分钟必须完成，决不能让客户感到不耐烦和厌烦，无论排版、框线、对齐什么的，我都花超大的精力去做设计，让客户填的舒服填的认真。问卷初稿出来，访问员区试访的时候，我在旁边，盯着客户的微表情回复问题的速度啥的，我就知道这问卷设计的好不好出来的数据好不好了。
反正每次看到友商的长卷，我心中万个草尼玛飞过，感叹满意度真被玩坏了！
这个我不废话了，我用传统推荐度忠诚度满意率满意度ACSI指数一样可以区分好坏利润，懒得吐槽。再吐槽就是侮辱我自己的智商了。
作者又通过终极问题提出一个NPS的指标，即NPS=P-D，评分9-10的占比减去评分1-6的占比。作者提出的NPS这个指标，我觉得非常好，它具有敏感性、不稳定性、数据反差特别大的特点，因此将NPS纳入管理体系的时候，需要公司CEO或领导更新自己的理念，即接受NPS的剧烈波动，更注重调查过程中存在的问题和它的解决流程，而不是关注100分制的分数高低和波动。
比如当对NPS指标进行区域、产品、店面的分解的时候，领导会更容易找到企业中存在的问题。举个例子，不同的店面用满意度进行对比，可能是85分和79分的区别，可能我们实际去做调查留下了亲身印象的人才懂得79分和85分的店面服务简直是天差地别，但领导是没啥感觉的，不就几分的差距嘛，感觉还不错啊！但同样的原始数据用NPS来衡量呢？可能是-20%和50%的区别，也就是说一家店对企业声誉有所伤害，另一家店对企业声誉有所提升，这才是我们应该实际关注的事实！这也是典型的实用主义，我不跟你谈什么今年满意度79分明年81分的扯淡问题，那些东西没用，我就告诉你，今年调查有多少客户喜欢你推荐你，比去年降低多少提升多少，具体是那些环节做的不好，你店面经理面对的是一个个鲜活的客户个体，出了问题麻烦你店面经理找回去那个客户，把他服务好。
此前我已体会到了这种简单方法的威力，多年前，在某省广电的满意度项目里面我们直接将满意度和绩效挂钩，直接使用调查个体数量来计算满意率，每个个体数据都有地市、负责部门、服务人员、服务时间等工单信息，结果下级分公司不仅关注自身大的流程，更会认认真真去关注一个个客户的个体需求和客户心声，将一个个不满意客户当做案例来研究分析，来追根溯源，找到班组人员和责任经理，再到背后的流程。这个项目的结果是，每个季度满意度都是蹭蹭往上走。我们发现，只有当单个客户的意见被高度重视的时候，才会有后面的提升和改进。可以设想，如果兼具敏感性和波动性的NPS的用于内部考核，更强化了这种重视程度，简直堪比外卖小哥收差评了知道嘛，一单就可以要你命！
当然这个指标它对抽样误差的要求特别高，样本量要特别大，这是它粗暴简单的计算方法决定的（直接用非常满意的人数减去不满意的人数）。但它又有另外一个好处，就是调查起来成本特别低，客户体验好，可以用网页嵌入几分钟的简短电话等形式很方便的获取数据，数据质量也高，同样的钱可以买更多的样本量。
总的来说，这个NPS指标用来鞭策下面的人，再好不过了，CEO想扣钱骂人啥的，可以轻松找到由头，也能找到具体具象化的个人抱怨信息，数据摆在那里嘛。
的局限
在书中作者也通过实证分析论证了NPS和利润、市场份额的关系，证明NPS应该作为客户调查的终极问题。不过ACSI也有很多类似的论述，得出的结论和作者大同小异吧，也是说ACSI指数和企业财务表现相关性很大，而且说起来，NPS还缺乏ACSI那种全球性全国性跨行业的大型数据呢，实际上它的案例主要还是以零售、保险、消费品为主，和ACSI的肯定有差距。
而且NPS和利润的关系肯定没作者夸张的那么大，实操上的局限性肯定还是非常大的。以我们公司做的比较多的几个行业为例。比如我们的医疗行业，你问他忠诚度和推荐度，你会发现患者根本没选择，哪怕它再不满意，它下次看病还是得来这个医院，要么这个医院交通比较近，要么只有这个医院才有这个值得信赖的技术和水平。
又比如我们的地产行业，多少个地产商满意度推荐度是30分，结果回头一看，人家业绩还是可以，排名行业前几增速最快，这个是中国房地产行业的特殊性决定的，因为人家牺牲质量提高周转速度，你要刚好在热门板块有地皮，人人排着队买你的房子，有的买房的老头老太总说既不满意你们的服务也不会推荐别人买，但人家就是说回头还考虑会买你新项目的房子，因为你地拍的好，人家也看好这个版块，每次买你的房子炒了都能赚到钱，这个不是你的服务满意不满意的问题，是投资你家房子能不能赚钱的问题。
又比如通信行业，你发现很多人对某运营商不满，也不推荐，但它还是不换，为啥？因为另外两家运营商更差，而且它的捆绑力太强了。我们曾经做过手机号流失和捆绑的调查分析，将捆绑分为关系捆绑、账号捆绑等四五个方面，比如关系上，我的号码呢用了十年八年，客户同事老爸老妈同学朋友都记得肯定不想换了，账号上呢捆绑了无数支付宝保险银行之类，你说怎么换？最多加个竞品的副卡，最后原来的高价值客户变成沉默客户，回头我再针对性搞个促销你这沉默客户又停了副卡回来了啊。那你说NPS在通信这个垄断行业还有书中描述的这么神吗？能和集团公司的利润挂钩的那么彻底嘛？
总体而言，作者指出了ACSI指数的缺陷（其实是业界公认的），并提出了NPS和公司利润市场份额的正相关关系，但我们不能迷信，看看就好了。我个人观点是NPS和公司利润份额UV等指标的关系，对消费品、零售、互联网等行业是强相关，对有的垄断行业封闭行业是弱相关。
书中提到有些公司做的满意度失败的原因，我认为是夹带私货的。就把很多公司描述成很蠢的样子，然后进行批评，实际上大多数时候他提到的满意度项目失败原因里，很多都是各个市场研究公司最基本的服务标准和承诺。
比如作者提到某股份制银行里面20%私人银行客户占了80%的利润，但是实际调查的时候样本很少而且反馈率很低，出来的平均数据不能代表实际的情况，也不能通过这个调查来反应和预测未来银行运营财务状况。这个真的很奇怪，我想问，现在国内哪个公司做银行客户调查的时候没有区分客户类型去做配额并且加权得分，规定每个地市分行哪类客户做多少的VIP做多少个的，而且根据需要不同客户一般是用的不同的问卷，VIP的服务流程不一样，信用卡的服务内容肯定不一样，保险理财客户的满意度内容又不一样，根据你喜欢用的服务渠道是APP还是柜员还是网页网银，又有针对性的设计。大多数时候很多公司做的满意度调查项目存在的问题反而是问卷太长，方案设计的太细化，这个吐槽和批评简直是没道理。
又比如作者提到自己对某电脑商的满意度调查员提问题说自己缺了一个橡胶垫，却没有人反馈跟进，这位作者便评价说，满意度调查项目失败了。其实我想说，缺了橡胶垫，难道你不应该是申请售后吗？很多公司在聘请第三方公司做调查的时候，他们目的就是为了考核下面的部门改善服务，不是为了当客户，你付了这个钱，那人家调查公司只会干那么多事儿，帮你做了只能算锦上添花。特别我们国内很多都是请代理做，像我们公司这样自己有执行团队的，确实很少，比如我们做的每个大一点的问题都会通过现场找工作人员沟通，或者通过微信及时反馈发送给客户让客户解决，迟点还考虑开发微信的提醒系统，每个问题只要提交，就形成待办事项，微信推送给相关部门负责人，限时解决，每期统计限时解决率。
又比如提到说NPS可以考核到部门和人，而很多失败的满意度项目没有做到。其实我想说很多公司是可以做到的，之所以不这么做，主要还是数据质量有问题，不敢这么操作，不然一查录音一看问卷就穿帮了或者被客户发现访问不规范了，那“大公司”不做执行的坏处就出来了嘛，只能做电访这种比较好控制的项目了嘛。举几个正面例子，比如我们做地产项目，每个楼栋的楼宇管家都是有分数的，每个楼栋的电梯维保也是有分数的，我们做医疗项目，可以做到每个部门每个医生都有分数，而且分数还区分态度、技术等方面，数据是区分部门、人员、行为三个层面的，非常细化和具体的，不满原因也是有记录的，录音也是有的。如果按照NPS的模式去做，你反而做不到我们的细化程度，因为你只有一个推荐度问题。那你还好意思说NPS考核到人啊？其他人做的项目考核不到人啊？
其他的什么数据造假、员工威胁或提醒客户给好评，这都是司空见惯的了，你无论做NPS还是满意度，都是一样的，只能看各公司的经验和执行把控能力。经验是一条红线，没经验肯定不行，有经验也未必行，因为有的公司是一年经验用十年，有的公司是十年不断改进。
总的来说，我感觉这位作者应该是对满意度的落地项目并非那么了解，更多是和bain合作NPS项目的时候作为大BOSS去操作，管理上的东西挺多，但对第三方公司的基本质控流程、方案设计等内情可能不是很了解，有刻意追求批判性的痕迹。同时也有通过贬低传统满意度提供商，来推销NPS项目概念的嫌疑。
《终极问题2.0》读后感(二)：nps系统的推动需要高层的笃信和推行力度，然而对于高层不是很懂，都是用研团队在做的公司来说，心很累
感想：
贝恩提出的nps理论被各大型公司证明有用，能够很好的区分良性利润和恶性利润。
个人认为询问顾客的推荐度比询问满意度的优势在于两点：1. 推荐相比满意更加作用于公司的利益；2. 推荐相比满意更加能得出有区别度的分数。
但企业在使用的过程中需要“因地制宜”，针对性行业特色和战略目标做一定的修改，不能盲目复制。
对于对nps理论已经有所了解甚至有所实践、但是想要找到更好的实践方法论或者说不知道怎么根据自己公司的需要来修改nps运用的童鞋来说，这本书可能显得太啰嗦，反复说明nps的有用，而缺少详细的实践介绍。
同时本书强调nps系统的推动需要高层的笃信和推行力度，然而对于高层不是很懂，都是用研团队在做的公司来说，心很累...
《终极问题2.0》读后感(三)：向不良利润开炮！
有人说：“忠诚度是盈利性增长的关键。”从某种程度而言，这个说法是正确的。不过这在回答一些问题的同时，也提出了另外一些问题。大多数公司甚至都无法给忠诚度下定义，列不用说测量和管理它了。客户与你签约是出自于忠诚，还是出于无知和惯性？或者他们实际上很想离你而去，却因为签订了长期合同只能继续与你打交道？或者是因为进行服务切换的成本过于高昻（企业管理软件领域更是如此）导致让客户只能“将就”？
怎样才能真正了解有多少客户爱这家企业？用什么实用方法来区分良性利润和不良利润呢？
对于企业来说有两个核心关键指标是需要时常进行审视的，一个是财务业绩指标，它的作用相当于汽车的观后镜，用来回顾过去的道路和结果。但如果想在开车时看清未来，就需要用“客户忠诚度”的指标，因为这是更多客户愿意与你合作的前提。
在任何一家公司当中，对不良利润的容忍都会削弱客户满意、员工满意这两个支柱，不良利润是对“以客户为中心”这个承诺的嘲弄。从惩罚性收费、到亏损合同、剥削性定价中获得的利润，都可以理解为不良利润，这些通常会作为对短期盈利压力的回应，从而蔓延到公司的业务中。这些作法短期内会提高公司的利润，但不良利润会得罪客户，导致贬损者日益增多。从长远来看，它们不仅会破坏忠诚度经济的良性循环，也会削弱员工的士气。毕竟员工为了向客户收费该部分的费用，会与客户不断地摩擦，而且会受到客户的不断质疑，从而身心疲惫。
对于企业来说，就需要从所有收入当中识别可能的“不良收入”，要不改进服务水平、要不提升产品质量、要不修订收费政策，无论如何都要快速正视这类的不良收入对企业健康发展所带来的“品牌侵蚀”。对于一个软件企业来说，我认为有几类不良利润是属于不良利润，是需要通过改进服务&产品进行扭转的：
1、由于项目范围失控导致的成本追加（交付、开发），并向客户收取了更多的顾问人天、开发人天费用；
2、由于产品缺陷（或者说是产品不够完善）导致的二次开发、修复，而要求客户买单的相应费用；
3、由于计价方式不透明导致的收费部分：如开发人天的收费方式；
4、由于员工专业水平不够所带来的学习成本。
上述各类问题其实是客户对一个软件公司抱怨最多的问题，典型反馈就是顾问人天贵、开发慢、专业水平差、产品烂等等。而这些定性评价的背后其实是有一个个真实（或不真实）的场景去支撑的，现在我们要做的就是将这所有的场景真实地还原出来，只有这样我们才能真正做到“以客户为中心”，围绕“解决客户管理问题”完成产品到交付落地的全过程。
从2014年起，我们会对每一个项目进行客户的“忠诚度”进行回访，回访的初步PDCA逻辑如下：
：项目启动会时，锁定客户方项目经理、1W，向其提交明源的“客户质量监督卡”，明确提出项目结束后的回访请求，并给出过程中的客户投诉渠道-PMO QA；
D：项目交付过程由项目经理与客户方进行对接，这是一个例行流程，QA只是进行关键质量点的检查复核；
C：项目交付过程中客户可以提出投诉，也可以在项目结束之后，由QA对客户进行满意度的回访；
A：QA在接受客户投诉后，需要根据问题的类别进行分判，通过区域PMO、总部PMO分别驱动商务、交付、开发、产品等各个环节解决问题，受理之后视问题的严重程度进行处理。若客户在交付完之后对明源有不满意，可以由公司高层、区域负责人、PMO负责人等对客户进行回访，现场推动解决客户问题（可在项目验收3个月后进行，一来检验交付成果，二来就客户不满意的问题督促解决。
《终极问题2.0》读后感(四)：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）
《终极问题2.0》读后感(五)：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。
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。
《终极问题2.0》读后感(六)：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。
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