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钱包分配法则 只有1%的人知道的营销秘诀

2 九五品

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作者蒂莫西·凯宁汉姆、莱尔赞·阿克索伊、卢克·威廉姆斯、亚历山大·博耶 著

出版社中国人民大学出版社

出版时间2017-09

版次1

装帧平装

上书时间2024-07-17

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品相描述:九五品
图书标准信息
  • 作者 蒂莫西·凯宁汉姆、莱尔赞·阿克索伊、卢克·威廉姆斯、亚历山大·博耶 著
  • 出版社 中国人民大学出版社
  • 出版时间 2017-09
  • 版次 1
  • ISBN 9787300246888
  • 定价 49.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 32开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 224页
  • 字数 130千字
【内容简介】

现如今,企业动辄会投入上百万资金,以期掌握和分析那些所谓的能反映业绩增长的先行指标,诸如客户满意度、净推荐值等。然而,若是这些衡量客户忠诚度的参数改进后,业绩依旧未能增长,结果又将会如何?这一问题跳出了人们的思维定势,也是本书的作者所开展的里程碑式研究的核心。最初,他们将探索的答案发表在《哈佛商业评论》和《斯隆管理评论》上,很快就在商界掀起巨大波澜,并荣获“颠覆性创新奖”,彰显出划时代的意义和价值。
 研究结果证明,仅对客户满意度与净推荐值进行投资还远远不够,这类投资往往收效甚微,甚至会产生负面效应。本书开创性地提出了一种系统性方法——钱包分配法则,并对其进行了严苛考验,证明的确能够奏效,且操作起来十分简便,高管与经理们可以精确地计算出顾客腰包里的钱究竟有多少流向了竞争对手的口袋。利用本书的快速入门指南及其他资源,读者就能识别出哪些客户体验管理方案能有效地改变客户的支出分配,从而对其加以投资。

【作者简介】

蒂莫西·凯宁汉姆(Timothy Keiningham) 益普索满意度与忠诚度研究所全球首席战略官。益普索是一家专注于客户体验、满意度及忠诚度的专业服务公司,在全球80多个国家有1100多名专家级员工。蒂莫西在众多一流的管理学期刊如《哈佛商业评论》《斯隆管理评论》,以及**学术期刊如《市场营销》《营销科学》,发表了众多论文,并荣获了十余项久负盛名的奖项,其中包括:入选美国运筹学和管理学研究协会营销科学分会评选的过去25年间*具影响力的20篇论文;两次荣获美国营销科学研究院/《市场营销》授予的H.保罗?罗特奖;入选Emerald管理学评论数据库所评选的优秀引用文献“50强”。

 莱尔赞·阿克索伊(Lerzan Aksoy) 美国福德汉姆大学商学院营销学教授,是客户满意度与忠诚度测量及管理领域公认的**专家之一。2007年被国际青年商会评选为土耳其**青年科学家并荣获十大杰出青年的称号。2012年获得土耳其商业及管理学界*负盛名的奖项“2012年管理荣誉奖”,此项终身成就奖授予对全球管理学做出杰出贡献的研究者。

卢克·威廉姆斯(Luke Williams) 益普索满意度与忠诚度研究所副总裁,负责统筹规划公司研究项目。在《华尔街日报》《服务研究》《商业研究》《营销管理》等刊物上发表大量论文。

 亚历山大·博耶(Alexander Buoye) 美国福德汉姆大学商学院营销学副教授,曾任益普索满意度与忠诚度研究所高级副总裁。在《哈佛商业评论》《史隆管理评论》《华尔街日报》《服务研究》《服务管理学报》《商业研究》等刊物上发表众多文章。被服务科学前沿会议评选为*佳实践者。

【目录】

第一章天啊,你的营销都做错了
增长如此之难
市场份额到底受何影响
可靠指标不过是个传说
满意度 ≠ 市场份额
满意度 ≠ 钱包份额
研究数据带来错觉
沃尔玛的经典败笔
重要的启示
第二章好了!发现钱包分配法则
发现者的初心
满意展相对排名决定钱包份额
确定排名的方式
对钱包分配法则的严苛测试
钱包分配法则追踪什么指标?
为何钱包分配法则会有效?
运用钱包分配法则的三个步骤
钱包分配法则的战略问题
如何提高排名
法则应用实例
重要结论
第三章实践钱包分配法则
打磨一副新镜片
运用钱包分配法则
重要结论
第四章不以牺牲盈利为代价
钱包分配法则并非灵丹妙药
收入 ≠ 利润
一时收益,长远受累
令客户愉悦却令企业亏钱
将满意度、钱包份额、营业收入与利润挂钩
第五章对业绩增长而言,真正重要的新指标
相信科学数据而不是传说
不可或缺的新营销指标
与客户满意度结合
两个关键问题
新游戏规则
第六章坚持两大规则就能美梦成真
规则1:确保数据的正确性
规则2:设定正确的业绩标准
下一次颠覆
附录A快速入门指南
何为钱包分配法则?
钱包分配法则战略
发现能够提高钱包份额的机会
信用合作社产业应用实例
结论
附录B常见问题
何时适宜使用钱包分配法则?
钱包分配法则能与所有满意度指标配合使用吗?
是否应使用某种首选的测量方式来确定品牌排名?
如何确保排名表中没有漏掉任何一位竞争对手?
与钱包分配法则相关的指标中哪一些必不可少?
钱包分配法则为何能起作用?
相对净推荐值有用吗?
钱包份额不就是一个有关品牌覆盖(即渗透度)的函数吗?

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