ZD至顶网CIO与应用频道 07月21日 评论消息: 如果企业真的想维持客户忠诚度,仅仅把它当做一个独立的项目是不可行的。维持客户忠诚度需要战略调整、长远规划及财务和文化上的承诺。
独立项目不能赢得客户忠诚度
·客户忠诚度项目大同小异。很多消费者会加入忠诚度计划,但大多数商家的忠诚度计划很难与竞争者区分开来。
·……而消费者期待不同的价值。忠诚度是一种行为,也是一种情绪。想要获得客户忠诚度的公司需要着重长远发展而不仅局限于一个项目。主要强调交易式忠诚度和着重“锁住”客户而不是回馈客户的项目并不可行。
评估现有忠诚度策略
使用Forrester自我评估表格来衡量贵公司忠诚度项目的优点
·你的客户忠诚度策略是否提供成功的蓝图。策略部分会帮助贵公司评估您解决客户忠诚度问题的途径。
·你掌握的数据是否为客户理解建立基础。数据部分可以助您评估公司数据收集及管理方
式。
·你的绩效管理评估是否有效鉴定成败。绩效管理部分可以帮助贵公司评估您的市场划分、测量手段及最优化策略。
·你的项目设计是否能建立系统化的付出与获得模型。项目设计部分只适用于已有忠诚度项目的公司,它可以帮助贵公司评估财务模型及忠诚度项目的架构,其中包括如何管理消费者隐私及组织影响。
·你的项目执行是否能实现你的设计。项目执行部分只适用于已有忠诚度项目的公司,它会帮助您评估执行灵活及个性化项目的能力。
持续的消费者参与是检验客户忠诚度项目的最佳实验。会员互动评估帮助您站在消费者的角度上在参与周期内评估您忠诚度项目:从注册到账户管理再到获得积分、认可及回馈兑换。
将Forrester成熟度模型与贵公司的执行方式结合
Forrester按照企业在客户忠诚度策略上的成熟度从高到低将企业分为4个类型:
·忠诚度传奇。在这一阶段的公司对客户忠诚的原因有深刻的了解,同时懂得利用多方面计划来发展强大的客户关系。他们对客户的了解植根于强健的数据收集、管理及分析能力。
·忠诚度领导者。在这一阶段的公司在他们的忠诚度项目中解决影响忠诚度情绪及行为层面上的问题。他们有严格的数据管理操作并收集定性和定量数据来引导策略发展和客户理解。
·忠诚度学徒。在这一阶段的公司主要着重于增加交易性的忠诚度。这种忠诚度策略是独立于商业和营销范畴外的,它通常是通过一些市场调研被验证的。
·忠诚度落后者。在这一阶段的公司的客户忠诚度项目仅停留在表面功夫上,缺少系统的解决方案。他们的数据管理能力尚未成熟,他们也不会利用客户数据及分析来改进策略。
释放出潜在的忠诚度传奇
当忠诚度计划开始后,很少公司能到达忠诚度传奇的层次。因此客户洞察专业人士需要通过使用Forrester自我评估及成熟度模型,从而清晰了解未来忠诚度项目发展的重点方向。
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。