【专栏】被很多企业所忽视,客户服务中的八个认知误区

2022/03/30 09:38第一工程机械网特邀作者叶京生

常识通常是指大多数人拥有的认知,人们做事情经常会基于这样一个假设:大家都这么做,那一定错不了。

事实果真如此吗?如果多数人的做法一定正确,为什么世界上只有少数人取得成功?成功人士与大多数人的认知不同,他们很多人心里都有一个“魔鬼代言人”,不断地反问、挑战大多数人的假设和常识,从而发现认知误区,颠覆固有观念。

在客户服务中,也有八个认知误区被很多企业所忽视,误导企业做出错误的决策。

客户服务对企业的价值不高

产品才更重要,服务能赚什么钱?难怪服务被很多企业免费送给用户。国外优秀代理商超过60%的营业额和80%的利润都来自服务和配件,可认知误区让很多中国企业错失后市场发展机遇。

多数企业只是盯着新客户,重金投入市场营销,可后市场吸收率却低得可怜,遇到市场波动时就失去了“救命的稻草”。

重新定义:服务对客户忠诚度、回头率、口碑和钱包份额的影响很大,服务的价值被严重低估。

企业自以为了解客户需求,其实未必

企业高管每天都陷入各种文山会海中,几乎没有时间与客户交流,客户投诉也被隔绝在第一线,不让管理层知晓,以免受到批评。

市场部在分析客户需求时有多少符合实际?又有多少在误导管理层?

重新定义:管理层需要保持与客户的直接联系,获得客户需求的真实洞察。不了解客户需求,又该如何满足这些需求?

企业缺少量身定制的客户解决方案

管理层都喜欢谈论服务,服务及时性、配件现货率和24小时修复率等,企业试图用一种解决方案满足所有客户的需求。其实,不同的客户需求不同,大客户对服务及时性要求更高,零售客户对价格更敏感,一种解决方案怎么可能适用于所有客户?

企业缺少量身定制的客户解决方案

企业缺少量身定制的客户解决方案

企业以为速度越快,质量越高,客户就越喜欢。可保养工作可以预先计划,不像排除故障对及时性要求那么高。

重新定义:切忌用一种解决方案去满足所有客户需求,或用一把尺子衡量所有服务工作。

有些客户能够接受企业的“糟糕服务”

有些产品利润率不高,客户对价格更敏感,对服务却没那么苛求,因为很容易在社会上找到维修人员和替代配件。有些修理并不紧急,可以跟客户预约时间晚几天再做,可企业仍然推行2小时到位,24小时修复率等服务指标,这只会增加服务成本。

有些客户订购了保养设备的滤芯、机油和润滑脂,他们并不需要第二天就收到这些物品,未来几周哪天安排保养客户都可以接受。更快捷的物流常常意味着更高的成本,片面追求速度,反而会降低企业的竞争力。

重新定义:不少企业提供过度服务,造成服务成本过高,反而将一些客户拒之门外。

多数企业的服务过程缺少可视化

企业看不到维修服务的进展情况,查不到配件运到哪里,说不出哪天可以到货,甚至不知道仓库的配件现货率,这让改善服务管理变得一筹莫展。

没有测量,企业就无法管理;没有管理,企业就无法控制;没有控制,企业就无法改善,数字化转型恰恰可以帮助企业改变现状。

重新定义:企业为什么需要数字化转型?通过数据直观地看到服务过程,从而找到需要改进的方向。

客户对服务不满时,并不一定投诉

研究结果显示:如果客户对企业的服务感到满意,会告诉大约8个人,如果不满意,他们会告诉22个人。但是,客户未必会主动找企业投诉,更多的人选择不再与这家企业做生意。

客户投诉并非坏事,能帮助企业改进产品质量,提升服务水准。有些企业的绩效指标却是客户零投诉,为了实现这一不切实际的目标,员工会尝试屏蔽反馈信息,切断客户与企业的联系。

重新定义:客户投诉是企业的一笔宝贵的财富,永远开通与客户联系的绿色通道。

每家企业都有赔钱的客户和订单

不是所有的客户和订单都给企业带来利润,很多企业的利润核算还是“大锅饭”,没有基于客户或订单的会计制度。有些企业80%的订单都是赔钱的,可管理层却全然不知,因为财务报表上无法反映客户和订单的盈利情况。

在哈佛商学院的案例库中,有一家瑞典企业新任CEO做了一项调研,发现只有40%的客户是盈利的,贡献了250%的利润,5%最赚钱的客户贡献了150%的利润,而末尾10%的客户竟造成了120%的利润亏损。

重新定义:改变会计制度,展示每位客户和每个订单的盈亏情况,选择你的客户。

每家企业都有赔钱的产品和服务

很多企业以为所有的产品都在为企业创造利润。事实并非如此,中国品牌很多出口产品型号批量小,服务成本很高,配件库存要求更高,结果都是赔钱的,可惜人们只能看到销量,看不到利润。

每家企业都有赔钱的产品和服务

每家企业都有赔钱的产品和服务

重新定义:改变会计制度,展示每种产品和服务的盈亏情况,必要时放弃亏损的产品型号。

数字化转型升级,可以让企业依靠数据更理性地做出决策,可视化地展示和改善企业的经营结果,同时树立一种全新的认知:常识未必一定正确,多数人的认知同样值得质疑,每一项决策都应该通过数据加以论证。

责任编辑:Yaodl

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