第576章 忠诚度评估指标建立

晓晴说道：“我们制定了客户忠诚度评估指标体系框架，涵盖了客户行为、态度、留存和价格敏感度四个维度。设计了详细的问卷调查和访谈提纲来收集客户态度数据，并制定了相应的激励措施，如赠送小礼品、积分奖励等。目前已经开始发放问卷，但回收的有效问卷数量未达预期，部分客户对问卷内容的理解存在偏差，导致回答不准确。另外，在设计客户推荐意愿的衡量标准时，团队成员产生了分歧，一部分人认为应该以实际推荐次数为标准，另一部分人则觉得以推荐可能性的评分更为合适。

数据分析部经理说道：“我们利用数据分析技术，对客户行为数据进行了整理和统计，确保数据的准确性和完整性。已经初步建立了客户流失预警模型，但在验证模型准确性时，发现部分历史数据存在缺失或错误，影响了模型的可靠性。需要与相关部门协作，对历史数据进行补充和修正。同时，在分析客户对价格敏感度的数据时，发现市场上同类产品价格波动较大，增加了分析的难度。

客户服务部经理说道：“我们在与客户日常沟通中，协助收集客户态度信息，记录客户对品牌的关注程度和参与活动的反馈。但在整理客户投诉数据时，发现投诉分类不够清晰，导致数据分析困难。另外，部分客户服务人员在与客户沟通收集信息时，方式不够恰当，引起了一些客户的反感。

销售部经理说道：“我们结合销售实际情况，对指标体系提出了一些建议，比如在客户购买频次的统计中，应该区分不同类型产品的购买情况。在协助分析客户对价格敏感度时，发现不同地区的客户对价格的敏感度差异较大，需要进一步细化分析。但在与市场部沟通这些建议时，部分内容未得到充分理解，需要进一步解释。”

新文仔细听完汇报后，说道：“目前工作取得了一定进展，但各部门还面临一些问题需要解决。市场部优化问卷设计，简化问题表述，避免客户产生误解。针对推荐意愿衡量标准的分歧，组织相关人员进行讨论，结合行业经验和公司实际情况，确定合理的衡量标准。加大问卷推广力度，通过多种渠道鼓励客户参与，提高有效问卷回收率。数据分析部与相关部门协作，尽快补充和修正缺失或错误的历史数据，确保客户流失预警模型的可靠性。深入研究市场同类产品价格波动对客户价格敏感度分析的影响，采用更科学的分析方法，尽量消除干扰因素。客户服务部重新梳理客户投诉分类标准，确保分类清晰便于分析。加强对客户服务人员的培训，规范信息收集方式，提高客户满意度。销售部

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