CRM咨询手记之二：双满意必须要找到平衡点

客户世界 | 2015年7月12日 | 文库 | 评论已关闭 | 1352

||2005-03-31

　研究客户关系管理不能不读的一本书，那就是《服务利润链》。我是先接触到书的部分内容，后来才看到整部书的。

　　在很长时间内，管理学界的大师们纷纷讲述着关于对待客户的“奇闻轶事”，例如：对待客户要像对待上帝那样虔诚；要提供超出客户预期的产品和服务；要么降低运营成本，要么寻求差异化；第一条、客户永远是对的，第二条、如果客户错了请参见第一条，等等。然而这些故事设计的既不合逻辑，同时也缺乏可信的数据，当你回到企业现实世界中的时候，你会发现大师们讲的那些动听的故事是没有办法效仿的。为什么这些大师们的建议难以付诸实施呢？原因在于他们的建议脱离了企业运营的实际背景；在不成立的假定的基础上提出建议；注重事物的表面而忽略了事物内在的原因；将服务局限于前台，忽略了服务的其他方面；过于重视过程质量，而忽略了结果。

　　出于“拨乱反正”，避免大师们的故事“继续误导世界”的目的，赫斯克特、萨赛、施莱辛格合作推出了《服务利润链》这本书。从20世纪80年代中期开始赫斯克特通过大量观察，提出了“战略服务观”，他认为，企业要想获得高利润，要么以市场为重，要么以运营为重。如果企业能够同时重视市场和运营的话，那就能成为长胜将军。战略服务观包含了一个重要的观念，即为客户创造的服务效用给企业带来的价值，一定要超过企业为此付出的成本，而不是不计成本地为客户提供超出其预期的服务。

　　萨赛的研究发现，长期以来被人们首肯的市场份额是取得利润原动力的观点存在一定的错误，通过收集到的第一手资料他们发现，客户忠诚度是与获取高利润密切相关的因素。

　　施莱辛格是法国一家面包连锁店的副总裁，是个实干家，他在综合赫斯克特和萨赛成果的基础上，采用激励措施鼓励他的下属充分发挥想象力，为客户提供不同的服务，以赚取超额的利润。他总结的观点被称为“能力循环”。其思想是：满意的员工一般具有更高的忠诚度和生产率。前台员工的满意表现在他们渴望为客户服务，为了更好的服务，他们需要得到培训和支持；如果他们为客户提供了更好的服务，企业应当给予奖励。

　　服务利润链的思想认为：利润、增长、客户满意度、客户忠诚度、客户获得的产品和服务的价值、员工能力、员工满意度、忠诚度、劳动生产率之间存在着直接、牢固的关系。例如：利润和客户忠诚度；员工忠诚度和客户忠诚度；员工满意度和客户满意度。在服务过程中，他们之间的关系是自我增强的，即客户满意度和员工满意度是相互作用的。

　　没有想到的是，在成都蓝光集团我看到了《服务利润链》的思想被视为企业的宗旨，“客户满意是我们的第一目标，尊重和关心员工的个人利益。”当时的战略中心总经理孙铮告诉我说，那是蓝光集团总裁杨铿提出来的，蓝光内部把它称作“双满意”，而蓝光实施CRM战略的目的就是落实“双满意”。

　　通过何种途径如何解决“双满意”，同时又如何掌握和平衡二者之间的“度”是需要不断探索和实践的，没有一种现成的模式可以套用。员工满意度是美国西南航空公司的致胜法宝，然而，9?11之后，他们遇到的问题就是：“员工不知足”。西南航空公司7,200名乘务员要求大幅提高工资和修改工作条例。比如，他们很讨厌在连续的两次航班之间也要对座舱做扫除，而过去这却是西南航空公司在行业内最高的员工生产率的体现。如果由于满足员工的要求而牺牲掉生产率的话，西南航空公司的竞争力就会出现问题，业绩可能就会下降。

　　 04年11月我和万科总经理郁亮谈起员工满意度的时候，他说：“万科倡导适度的员工满意度，因为万科是一家上市公司，必须将股东和投资人的利益放在前面，没有股东和投资人的信任，你可能连工作的机会都不会有了，所以我们强调员工的适度满意。”

　　蓝光已经认识到客户满意度对企业的重要性，但是各个业务板块自己独立做客户满意度调查的做法却是不值得提倡的。IBM公司以往都是由各个业务部门自行其事地做自己的客户满意度调查，在IBM公司内部一共有339种不同的客户满意度调查。除了由于调查方法的不同而造成的很难得到一个相同的观点之外，既便是同一个调查样本也会由于是不同的销售人员所为而呈现出不同的观点来，后来IBM对客户满意度调查进行了整合。在《谁说大象不能跳舞》一书中郭士纳说：“今天，我们只有14种综合客户满意度调查，它都由一个独立的研究机构管理。调查人员也是公司外部人员（而非公司销售人员），而且我们还会每年会见大约10万名客户和非客户人群。我们的客户满意度调查也会在全球55个国家中用15种语言来进行，而且，调查人员还会把我们公司的客户满意度与我们的竞争对手的客户满意度之间进行比较。更重要的是，这些调查数据还会没半周就成为我们的公司发展战略和战术中的一部分。”

　　蓝光集团不妨学学IBM，将各个业务板块的客户满意度调查整合在集团统一进行，这样的调查才可能公正，其数据也才能有价值。

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