效率免费：管理需要知道的常识

处的。

1. 访谈

通过直接与顾客 , 以及与工作在一线的 、与顾客交往的公司员工( 如销售人员 、销售后勤支持人员 、产品经理和产品专员 、技术支持人员) 的沟通 ( 如面谈 、 邮件 、 电话以及其他即时通信方式) , 收集并确认顾客的需求。

确保访谈的信度和效度是关键。

2. 问卷调查

使用问卷调查 , 可以量化顾客需求 , 指导访谈或弥补其不足 。 问卷有两个用途 : 一是在访谈时 , 作为指导框架 , 确保访谈围绕调查需要展开 ; 二是直接寄给顾客 , 以获得顾客的直接反馈。

调查问卷的设计 , 通常借鉴正 、反两面提问的 KANO 模型 , 进行正反两个问题的设计 , 以获得充分的信息。

KANO 模型定义了五个层次的顾客需求 : 基本型需求 、期望型需求 、兴奋型需求 、无差异型需求和反向型需求 。 收集顾客需求时 , 正确进行需求分类是至关重要的 (见图 5. 1)。

期望型需求兴奋型需求

需求不满足

顾客不满意

图 5. 1 KANO 模型

• 基本型需求 : 顾客对产品与服务的基本需求往往属于此类 。 当

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此类需求没有得到满足时 , 顾客的不满情绪会急剧增加 。 当此类需求得到满足后 , 可以消除顾客的不满 , 但并不能带来顾客满意度的增加。

• 期望型需求 : 此类需求若得到满足 , 顾客满意度会显著增加 ;当此类需求得不到满足时 , 顾客的不满程度也会显著增加。

• 兴奋型需求 : 此类需求属顾客的潜在需求 。 此类需求一经满足 , 顾客满意度会大幅提高 ; 同时此类需求如果得不到满足 , 也不会带来顾客的不满。

• 无差异型需求 : 不论提供与否 , 对顾客体验无影响 , 不会导致顾客满意度的增加或降低。

• 反向型需求 ; 许多顾客根本没有此需求 , 提供后顾客满意度反而会降低 , 而且提供的程度与顾客满意度成反比。

对于已上市的竞品 ( 如果有的话) 信息的调查则更为直接 , 以便获取较为准确的竞品性能质量 、使用便利性 、价格以及服务的相关信息 , 为产品研发提供标杆。

3. 产品使用反馈信息收集

当收集已上市的产品 、竞品的信息时 , 在实际使用过程中顾客的意见和建议 、抱怨与投诉 , 是最直接也是最宝贵的信息来源。

企业必须清楚 , 愿意提出意见和建议 , 愿意花时间抱怨与投诉的人 , 才可能成为顾客 。在市场竞争激烈的情况下 , 多数顾客因为不满而离开时 , 都是悄无声息的。

三、愿意支付的需求才是关键

对顾客的需求进行分解 , 可以用质量 ( Quality) 、成本 ( Cost) 和时间 ( Time) 三个部分 , 即 QCT 来概括。

• 质量 Q—企业提供的产品和服务的质量是能够满足顾客需求的 。这种需求及其质量要求是广泛的 , 包括产品和服务的使用价值 ,以及享用了产品和服务后所产生的愉悦心情 , 甚至是自我虚荣的体现。

• 成本/价格 C—企业提供的产品和服务的价格是顾客能够承受的 。 虽然产品和服务的价格本身有时会是顾客对产品和服务的需求之

一 , 如奢侈品的价格 , 就是通过远高于使用价值的价格来满足顾客消费虚荣心的必要条件之一 ; 但经济学基本的价格— 需求规律 , 毕竟

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占绝对主导地位。

• 时间 T—企业提供的产品和服务的时间是能够满足顾客使用需求的。这种准时性是所有产品和服务的质量要求之一。在企业运营以及顾客需求的 “ 时间就是成效、 时间就是效率 ” 的基础共识下 , 准时交付 , 已然成了关键因素。

当对顾客需求进行调研时 , 可以进一步询问下面三个问题 , 以确定顾客的真实想法。

• 关于质量 Q : “ 为了获得高品质产品 , 支付高价格或耐心等待 ,您愿意吗?”

• 关于成本/价格 C : “ 为 了 降低成本 , 降低质量要求或耐心 等待 , 您愿意吗?”

• 关于时间 T : “ 为了及时获取 , 降低质量要求或支付加急费用 ,您愿意吗?”

需要清楚的一点是 , 顾客需求是一回事 , 顾客愿意购买产品和服务以满足他们所表达的需求是另一回事 。这也是为什么会经常发生以下情形 : 市场调研报告显示顾客需求前景广阔 , 但产品和服务实际投放到市场后却业绩平平 , 甚至不得不黯然退市。

当顾客确实 有 需 求 时 , 不 妨 问 顾 客 一 句 : “ 您 准 备 出 多 少 钱 购买?” 这是关键的一步 。 当然 , 也不要指望顾客说的都是真实的 , 因为顾客还要用这笔钱购买更重要的产品和服务。

每个顾客的需求就如理想 , 总是丰满的 ; 而作为普通人 , 可支配收入才是现实 , 而这又总是骨感的。

四、 自己的数据才是真实的

随着大数据时代的到来 , 数字化经营仿佛让人看到了对顾客需求的了解 。如今 , 通过大数据捕获顾客需求已经普及 。可是 , 需要什么样的数据? 需要什么模型? 更重要的是 , 需要多少投入?

如图 5. 2 所示的客户看板—如果屏幕中的数据真的是实时展现 ,哪怕一天只更新一次 , 其数据收集需求也是惊人的。

大数据时代的到来制造了企业间的信息鸿沟 。在市场竞争中 , 已经出现了一种 “ 赢者通吃 ” 的现象 。在实时数字化策略出现后 , 如果

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图 5. 2 客户看板

一个领域的头部企业拥有规模效应 , 那么就可以利用规模效应所带来的大数据优势 , 更便捷地获取更大群体顾客的使用数据 , 并能更为准确地预测市场趋势 , 从而提前准备 , 做好满足顾客需求的准备 , 接着进一步扩大了规模。

即使是用上了这些顾客管理信息系统 、有了大数据加持的企业 ,也依然难以保证能跟上顾客消费趋势 , 因为图表显示的是历史数据 ,未来难以预测。

“ 构建生态 ” 是平台型企业创造的词汇 , 已经开始延伸到各行各业 。小米研发汽车看似冒进 , 但这正是基于小米打造万物互联生态链的策略 。汽车只是生态链的一环 , 它已经不仅是辆车了 , 更是一个与顾客交互的终端。

一个领域里的头部企业构建生态是为了满足市场需求的多样性 ,以及应对市场变化的不确定性 。在面对顾客需求时 , 生态中不同的企业各自进行尝试 , 互相竞争 。最后 , 适者生存。

张瑞敏很早就提到了企业生态—用量子力学 ( 不确定性) 进行思考 , 而不是使用牛顿力学 ( 线性思维) 作确定性的判断 。 随即 , 他想到了基于网络平台创建创客小微的 “ 宙斯模型 ” : 上接战略损益表 ,下接对赌承诺。

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彭剑锋、云鹏在《海尔能否重生 : 人与组织关系的颠覆与重构》[2]中详细介绍了宙斯模型 , 如图 5. 3 所示。

图 5. 3 宙斯模型

该模型构建的就是一个从顾客需求获取到创客落地满足顾客需求的生态闭环 , 数据平台已经系统性地建立起一个丛林般的生态系统 :生态圈创客小微直接对用户的全流程最佳体验负责 , 直接创造用户价值。

• 交互用户 : 我的用户是谁? 我能为用户创造的价值是什么? 我能分享什么价值? 我的经营战略和客户战略是否一致?

• 人力资源。

• 预实零差。

• 闭环优化。

宙斯模型建立在充分竞争市场环境下适者生存的生态法则上 。依据创客小微在市场上不同的业绩阶段 , 海尔会进行持续的阶段性投入、扶持 。创客最终成功与否 ( 薪酬) 几乎全部依赖产品或服务在竞争市场中的业绩 (见图 5. 4)。

海尔的创客平台无疑是非常成功的 , 在曾经的 “ 双创 ” 风潮下 ,海尔以 “ 人是目的 , 不是工具 ” 的理念 , 诠释了创新与创业的本源 :

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战略承接

超利分享酬

引领

超值分享酬

持续引爆

拐点酬

已引爆

基本生活费

未引爆

不入围

市场竞争力

拐点2 拐点3

图 5. 4 宙斯模型下的薪酬机制

创客直接面对顾客 , 发现顾客需求 , 创新产品与服务以满足顾客需求。海尔提供支持平台服务并给予投资—如此 , “ 双创 ” 自有源头活水。

很多企业也在致力成为海尔这样的创客平台化的公司 。较为成功的有谢元德先生创立的盛隆电气 , 该企业打造了 “ 群体老板制 ” 。

五、用预型工具收集数据

面对市场需求 , 快速响应是中小企业第一时间能想到的 。一旦发现识别的需求有误 , 就应及时改正 , 不能自欺欺人 。这也是如今企业在宣传中宣称的 “ 听劝 ” — 网友提的需求多数还是真切的 , 即使有时候这些需求看起来有些莫名其妙 , 但只要企业正面响应线上顾客需求 , 就是采取了最好的策略。

中小企业使用跟随战略能够降低错误识别顾客需求的风险 。如果确实想突破 , 以企业的创新产品和服务满足顾客的需求 , 那么一定要亲自收集数据 , 而不要被二手数据左右 。说到亲自收集收据 , 阿尔贝托 ·索维亚在《 做对产品》[3] 中提到的预型工具的 IBM 案例 , 实在是令人印象深刻 。IBM 都如此 , 何况中小企业呢?

数十年前 , 互联网时代还没有到来 , 个人电脑也还没有普及 , IBM广为人知的是它的大型计算机和打字机。在那个年代 , 打字还是只有少部分人擅长的事情 , 比如秘书、作家以及一些计算机程序员 , 大多数人

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则是用一根手指缓慢而低效地打字。 因此 , 很多公司都非常依赖专业打字员。 而聘用这些打字员需要高昂的成本 , 还需要为之配备洗手间及提供休息时间 , 偶尔还需要为他们提供免费的百吉饼和咖啡。

IBM 有着得天独厚的优势 , 可以利用它在计算机技术和打字机市场的领先地位来开发语音转文本的计算机 。 这项技术让人可以对着麦克风说话而无须打字 , 却能看见他们的指令如魔法般出现在屏幕上。由于该技术可以减少对专业打字员的需求甚至最终取代他们 , 因 此 IBM 可以赚很多钱 , 但前提是 IBM 能够成功开发出这项技术且 目标用户愿意使用。

在空想之地 , 除了打字员群体以外 , 大多数人应该都会非常喜欢这个创意 , 因为很多人都想使用计算机 , 却不想去学习打字 。 而且 ,在大多数人期待在不远的将来能够看到的科技中 , 除了可以飞行的汽车 , 就是能够理解人类交流信息的计算机了。

但在决定投入长达 10 年的时间以及耗费巨资进行研发之前 , IBM公司想要确定 , 它的 目标顾客即商务人士不只是在空想之地里感兴趣 ,而是在了解和使用这项技术之后仍然会积极地应用它 。 最好的方法就是让他们使用该技术的原型版本 , 但这会面临一个巨大的问题。

在那个年代 , 计算机的性能远不如现在强大 , 其价格更昂贵 , 而语音转文本的功能需要消耗大量算力 , 已经超过了当时计算机的性能。此外 , 即使有足够的处理能力 , 准确的语音转文本翻译也是一个难以突破的计算机科学难题 , 而人类在这些方面才刚刚取得一些进展 。 换句话说 , IBM 虽然距离构建一个像样的原型还差十万八千里 , 但它仍然需要一样东西来验证有关其目标市场的一个关键假说。

对此 , IBM 的研究员提出了一个绝妙的方案 。他们搭建了一台模拟工作站 , 配备了一个机箱、一台显示器和一个麦克风 , 但没有键盘。他们告诉几位潜在顾客说他们有一台革命性的语音转文本计算机的原型机 。 然后 , 他们给准顾客提供了一些基本操作说明 , 并邀请他们使用这项新发明。

人们满怀疑虑但又很激动地拿起麦克风开始说话 : “ 亲爱的琼斯先生 , 谨此回复您的来信 … … ” 仅仅几秒钟的延迟后 , 信件的文本就出现在了显示器上。

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所有用户都很震惊 , 不敢相信这是真的 , 但它确实就这样发生了。

然而 , 实际上根本就不存在这样一台语音转文本的机器 , 连原型也没有。房间里的机箱其实是一个 “ 傀儡 ” 。在隔壁房间里 , 有一名熟练的打字员正在倾听麦克风里用户的声音 , 然后还是采用老办法— 用键盘把听到的话语和命令输入电脑 。 打字员在键盘上输入的内容都会显示在用户屏幕上 , 使得用户相信这就是一台真正的语音转文本输出的机器 。这的确是一种非常聪明的做法。

IBM 从这个试验中学到了很多东西 。 大多数身处空想之地的人最初被这项 “ 技术 ” 震撼到的时候 , 都坚信自己会购买和使用这样一台语音转文本的计算机 。但他们在使用该系统几个小时后就改变了主意。即使由人类打字员模拟的这种方式快速且具有近乎完美的呈现效果 ,但使用语音向计算机输入多行文本也是过于笨拙且存在多方面问题的。比如 , 说不了几小时 , 人的喉咙就会痛 。 另外 , 说这么多话也会使工作环境变得很嘈杂 , 而且这种方法也不适合输入机密信息。

IBM 的这个创意的确挺巧妙的 , 但我们该如何评价它呢? 配备打字员的语音转文本装置并不是一个很合适的原型 , 除非有人打算创造一种微型打字员 , 将他们塞进电脑机箱里 , 然后通过软盘驱动器卡槽“ 喂 ” 他们奶酪和饼干 。IBM 并没有一个语音转文本系统的原型 , 它只是假装有这样一个原型 。 而且它需要伪装 , 因为一旦测试用户知道或是怀疑接收语音的是人而不是电脑 , 他们的行为表现就会大为不同。

随后 , 很多企业纷纷效仿 , 将创新前期错误识别需求的风险尽可能地降低。