如何系统地让老客户自愿推荐B端产品？

企业对净推荐值（Net Promoter Score，NPS）关注程度开始走高，这是在留存率指标之后，又一个能够对企业中长期发展产生较大影响的指标。

NPS以极其简单形式向用户提问，如「您愿意向您的亲朋好友推荐某某产品吗？（0-10分，10分表示非常愿意，0分表示非常不愿意）」。按照评分划分客户推荐意愿类型，通常9-10分为推荐者，7-8分为被动者，0-6分为贬损者。

NPS在调查客户的推荐意愿时，对to C和to B业务企业通用。本文主要就to B企业如何开展客户推荐进行分析。

对于B端企业的产品，客户的口碑推荐将很大程度影响自然增长的新客和老客户的续费情况，其原因是客户需要对使用产品服务支付较高成本，如果支付后无法满足企业业务需要，即浪费了时间和资金，也面临企业业务从旧产品转移到新产品的潜在转移成本。这时，如果身边有亲朋好友同事推荐程度，或者是线上看到了评论、评级，将很大影响客户的决策。

CHINA INSIGHT数据统计，75%的中国消费者在使用或购买产品时更信赖家人和朋友推荐。结合我们自身的工作生活经历，熟人关系的推荐确实更容易受到的我们的青睐。

01 客户对产品进行推荐背后原理

我在企业做项目时，习惯经常用NPS或者CSAT满意度问卷形式收集客户的使用体验变化，直观的统计数据配合其他途径收集起来的反馈，能够比较有效地理解客户当前对产品的满意程度和客户推荐产品的意愿程度，也方便我和团队改进产品和服务不足的方面，提升产品整体的体验。

当收集尽可能多的反馈后，理解客户向他周边人推荐产品的真实意愿，就更加直观。尽管客户愿意推荐的原因多种多种，但其背后的基本道理却很一致。

1. 产品服务体验令人满意

客户从B端企业取得了某个产品或者某项服务，满足了客户的实际需求，这是是一个好的开始。对于软硬件产品，产品整体使用流畅程度，核心功能的易用性、稳定性和安全性，将影响客户的基本体验。对于服务，产品售前咨询，售中培训和实施，售后解决速度和专业度，将强化客户对产品的好感度或者反感度。

这里涉及一个定义：什么好的产品和服务？企业产品服务的绝对满意度和相比竞争产品的相对满意度，其满意度处于中上游水平，就是好的产品和服务。

2. 认同企业的文化理念

企业依靠优秀的产品和服务，还不足以让客户推荐企业产品。客户必须认同企业文化理念。如果企业的企业文化价值出现了负面信息，包括内部人事关系、承担社会责任、对客户的态度、企业对外的言论以及政策的影响，客户对产品的推荐意愿度也会下降。

曾经C端产品搜索巨头某度的医院广告一度令用户反感，尽管该公司后续对搜索做了调整，用户也很长时间对该公司的产品表现出厌恶。不仅如此，该公司的员工也倾向于不对外宣称自己的工作单位身份，因为这会令该员工受到其他人的指责。

得益于搜索巨头的搜索结果精准度，用户又离不开该产品，对比可使用的其他竞争产品后（Google除外），仍然会使用该产品，但不会向周边亲友同事推荐该产品。这就是企业文化理念出现了非正面因素时，用户推荐产品的意愿程度将显著下降。换做B端产品，其结果也是如此。

企业不仅要对产品和服务的体验负责，也要对企业自身理念负责，消费者认为企业各方面都没有问题，才可能开始推荐。

3. 推荐产生信用价值和收益收入

客户会谨慎地向亲朋好友推荐产品，因为推荐产生的结果代表了客户个人的信用价值。比如，客户A向认识的甲企业高管推荐企业沟通工具slack，甲企业高管用完以后对产品赞不绝口，想到这是客户A推荐的，就会认为客户A帮助自己一个大忙，且认为客户A值得信赖，对客户A的好感度也进一步加强。甲企业高管还可能进一步推荐给其他人，提升自己的社交信用价值。这就是“自来水”口碑的良性循环推动产品销售。

客户既从自身的社交价值出发，也从自身能够从推荐产品获得的收益出发。企业的推荐奖励将刺激客户向亲朋好友推荐。在产品体验没有差到令人不可接受的前提下，推荐奖励能有效影响客户的推荐意愿。不过，这不代表推荐成交效果，合适的推荐奖励产生的推荐成交效果，还依赖于产品服务体验和企业文化理念。

在产品服务体验、企业文化理念、推荐产生社交价值以及推荐获得奖励收益多个方面都让客户满意时，客户推荐意愿度将极大提升。

02 企业衡量客户推荐情况的方式

在了解了客户推荐产品意愿的原理后，B端企业需要通过各种途径获取客户的推荐意愿度，基本的方式有NPS问卷、CSAT满意度问卷，更为全面的收集方式还包括客户对产品的反馈和投诉，客户对产品评价言论，企业主动关怀尽调的结果。

1. NPS业务体验量化指标

NPS问卷能够快速地收集客户对产品整体的推荐意愿。但NPS也有自身的缺陷，即只能反映产品的整体体验情况，无法有效细分反映到更小环节的体验情况，此时需要针对单个环节功能或服务进行CSAT满意度调查。并且，在时间维度上，NPS反映中长期情况，单个环节的CSAT满意度调查则能反映短期的情况。如此，NPS和满意度的结合将对了解客户体验更为有效。

我个人实践过程的中，还会按照不同标签的客户进行NPS问卷，这个企业可以根据实际需要做出调整。

2. NPS问卷针对产品整体体验

通过客户日常使用的界面，上线“您愿意向您的亲朋好友推荐某某产品吗？“，并标示10分代表”非常愿意“，0分代表”非常不愿意“。客户在0-10中任何打分，且只有一道问题。

考虑到想通过NPS进一步了解客户打出分数的原因，可以对NPS的分数进行下一步问题。

如客户打出7-8分，下一步提问：什么原因阻碍了您向他人推荐呢？；针对客户打出0-6分，下一步提问：您会提醒亲朋好友不要使用某某产品吗？“什么原因阻碍了您向他人推荐呢？““您是否愿意我们联系您了解具体的情况？”这种进一步挖掘客户的设置弊端是问题多一些，可能会减少客户参与打分的意愿。

特别要注意的是，由于B端产品决策者和操作者可能不是同一人，尽可能根据企业已用的客户信息数据，有差别化的开展NPS调查。

3. CSAT针对单个环节体验

企业在对单个环节进行满意度调查时，可以从五个方面进行入手，分别是软件使用、硬件使用、实施服务、售后服务、活动服务。

软件、硬件使用可以细化到某个功能，特别是一些核心功能、刚上线的新功能，在客户用完功能后，即时弹出满意问题，如“您对某某功能满意吗”，提供三个选项“非常满意，一般，非常不满意”。

在实施服务上，可以在企业员工为客户提供服务后，通过短信、公众号、APP等下发满意度调查，也可以通过电话回访，收集实施服务的情况。

在售后服务上，当服务快要结束或已经结束，可以通过与实施服务类似的方式，收集售后服务的情况。

企业容易忽视的是针对客户开展的各类活动满意度，如有活动优惠力度，活动的频次，活动的参与难度等，也可以进行满意度调查。

4. 客户对产品反馈和投诉

B端客户在遇到无法处理的问题后，通常会通过企业官方渠道、企业员工联系B端企业，或者通过直接的反馈入口反馈，要求提供售后处理。注重客户的反馈和投诉，也是收集客户推荐意愿的重要渠道。

对于企业来说，官方的统一售后渠道需要制定统一问题处理标准，包括处理流程、处理时效、数据留存等。客户也可能会通过企业的员工反馈问题，尽可能安排能够直接闭关处理的员工处理，而不能直接完成的员工，需要按流程流转到其他部门进行处理。

5. 客户对产品评价的言论

产品的体验将影响客户对产品的评价，客户自身的评价将通过他线下与他人沟通传播，也会社交平台、媒体平台和社区平台以个人言论的形式进行传播。借助文本采集技术，企业能够收集客户在线上发表的各类言论，之后可以进行文本的情感分析。

6. 企业主动关怀尽调结果

针对KA客户，企业一般会安排专人跟进，此时负责KA的员工，可以线下拜访、线上聊天的形式，了解KA客户对产品的满意度和向他人推荐的意愿程度。为了解决数据收集真实有效与专项员工维护自身利益之间的冲突，需要特别注意专项员工的工作考核方式。

针对推荐意愿度底或高的客户，可以通过进一步通过电话、短信等形式，以针对性问题和开放性问题收集客户更为真实的想法。

03 分析客户推荐的侧重点

企业通过多种形式收集一堆的数据，有效的分析方法将还原事实。

NPS的简单计算方式，NPS=推荐者%－贬损者%。当NPS的数值越高，代表客户对产品的好感度越高，老客户转介绍给新客户的概率也更可能发生。然而NPS的结果也只能代表一部分客户，其原因在于并不是所有的客户都会参与NPS问卷，还有很多客户的推荐意愿度，企业是不清楚的。

因此，在数据分析时，需要对数据进行交叉分析。可以从五个方面出发：

1. 对客户反馈进行归类。按类型数据数据化，建立图标趋势，直观地反映类型分布情况。
2. 对客户人群进行画像。按基本的画像模型，建立客户画像，有针对性的了解客户反馈情况。
3. 对具体问题进行分解。对问题层层分解，可以联系客户进一步了解情况，也可以按照业务常见原因进行关联分析，将问题真正地分析到底。
4. 对问题重要性进行定级。客户反馈的问题多种多样，满意度程度也不尽相同，由于企业有限的人力资源，必须进行优先级划分，按顺序解决问题。
5. 对客户言论进行人工或智能文本分析。受限于企业技术能力和客户言论量级，我在对企业客户言论进行分析时，基本是人工分析。如果企业能够提供文本分析能力，也可以通过这一工具实现目的。

数据交叉分析有效解读了数据，便于企业发现不同的问题，同时数据分析始终要有重点关注的方向。抓住主要的问题，后续的优化工作也更有针对性。我个人实践的总结，有四个方向供参考。

1. 影响客户推荐的产品关键原因

了解客户推荐意愿度跟哪些产品、服务关联系高，这可以从推荐意愿度高或已经推荐的客户中了解原因。有时企业自身得出结论可能与实际情况并不一致，为了优化企业对核心功能和服务的认识，找客户了解情况是必要的。

推荐意愿度底也可能提供有效反馈，分析客户吐槽、抱怨的言论和反馈的实际问题，找到影响客户推荐的关键功能和服务。

2. 客户对竞争产品的关注度

B端企业从对客户的反馈中，也能清晰他们对竞品的态度。对于无法提供差异化或更好体验的企业来说，关注竞品对客户的吸引力尤为重要。尤其是存量市场之间的博弈，企业提供的服务稍有差距，客户就很容易被竞品切走。

企业自身需要关注竞品的最新动态，也要从这些调查中，了解客户对竞品的看法。对于竞品，企业的看法不重要，重要的是客户是否愿意接受。

3. 产品和服务的优化方向

产品和服务的优化方向来自一个个真实的问题，做好问题的数量级统计，问题的重要程度，问题反映的趋势程度，都是数据分析的需要关注的方向。

4. 改善体验对提升业务收入的作用程度

企业为了提升客户推荐意愿度，最终目的在于提升企业收入和利润。衡量改善哪些体验维度，会对企业收入产生帮助，产生多大的帮助。如果纯粹是为了优化体验，不能带来实际的效果，那么企业不如不做。

04 提升客户净推荐值的方法

企业对客户实施问卷调查，目的为了通过数据反馈，进行闭环的改进与优化，以便提升客户的推荐度和满意度。

1. NPS、CSAT数据化，针对性解决问题

数据的背后不是冷冰冰的数字，而是一个个真实的问题。企业将NPS、CSAT数据化，找出各个环节的问题和重点优化方向，需要企业内部主动根据实际情况对产品和服务进行改善，有效地提升客户体验。按客户NPS分析结果，可得出三类情形。

1）产品推荐意愿度高的客户

调动客户参与感：

对于产品推荐意愿度高的客户，核心是维系客户的认可度、忠诚度，以及邀请客户参与产品建设，多询问客户想法和意见，让客户成为企业内部的体验官。

以这样的方式维系该类型客户的原因在于客户有被重视的需要，该类客户推荐意愿度高，反映对产品的功能、服务等各位方面都认可，但要长期让客户忠诚，就需要调动客户的参与感，使用客户成为企业的一份子，一旦达到利益绑定，该类客户将长期成为企业的宝贵财富。

除此之外，必要的客户活动奖励、年度关怀奖励、线下互动分享、协会等也能维系客户的推荐意愿。

2）产品推荐意愿度中性的客户

客户对产品推荐意愿度保持中性，说明产品基本能满足客户的需求，但并没有超预期。企业需要重视该部分客户，引导该类客户朝着推荐意愿度高的客户转变。其核心在于通过沟通了解客户需求，通过推荐奖励机制实现推荐目的。

与客户沟通需求：

客户未能表现满意或不满意，并不代表该类客户没有建议和想法，企业需要通过访谈、实地观察、多频次的问卷，了解该类客户的需求。尤其是他们对于竞争对手产品的关注度，竞品的在该类客户的心理的满意度，将决定该类客户的续费率。

对客户实行奖励机制：

利益刺激是客户进行推荐的有力方式。企业设定常规固定的推荐奖励机制，以及不定时推荐奖励，对客户的推荐行为进行直接的奖励，以实现企业产品的推荐增长。

对于推荐奖励，通常可以通过产品回报周期计算奖励金额，能够在保证成本可控，后续利润可循环的前提下执行，对产品推荐意愿度中性的客户来说，这样的方式非常值得推荐。

针对推荐奖励获得排名靠前的客户，必要是可以转成到产品推荐度高的客户群体进行维护。

3）产品推荐愿意度低的客户

通常客户倾向于对产品评价保持中立，但客户对企业产品进行负面评论时，一定意味着客户体验有不如意的地方。针对该类客户，缓解客户的情绪是一种措施，及时有效、及时解决客户问题是最终措施。

及时主动回访客户：

客户进行意愿评分，可以询问客户是否愿意被回访，针对愿意被回访的客户，及时电话、微信跟进，以开放式聊天，了解客户的真实需求，在约定的时间内给到客户一个满意的答复。以我个人经验，客户的问题如果能够及时、专业得到解决，客户对产品并不会进行负面评价，反而有可能对产品的好感度有所提升，其中的关键在于处理时效和处理专业程度。

跟踪优化情况：

在针对不同类型、不同环节的问题进行优化后，需要进行二次或者多次跟踪优化的效果。针对客户推荐意愿度低的客户，可以选择在一定时间段后再次进行问卷调查，对比优化前后的变化。

针对CSAT满意度的处理方式，和NPS基本一致。

2. NPS、CSAT系统化，发挥整体作用

单次的NPS问卷、CSAT满意度调查，可能会对企业产品带来短暂的变化，但对于客户来说，良好的产品体验和服务必须是长期的。企业必须从意识层面、战略层面、执行流转层面，联动企业内部各位部门和各个环节，将NPS、CSAT系统化，发挥整体作用。

1）企业内部对提升客户推荐意愿度达成共识

不管是NPS还是CSAT反馈，反馈的结果必定涉及多个方面，会牵涉到企业各个部门。此时如果企业内部没有对这些指标达成共识，在优化该类问题时将进展缓慢，甚至无法执行。

因此，企业高管或者内部有影响力的成员，需要将目标进行全员告知，并提供对应的目标分解实行方案，同时优化内部处理流程。

2）建立客户体验环节数据埋点

企业对客户的体验的了解程度，依赖于客观的数据。企业针对产品环节，服务环节，需要进行可量化的数据统计方式。如客户首次咨询、注册、体验、使用等环节，都可以进行数据埋点追踪。对于无法通过技术手段进行数据统计，可以通过满意度来跟踪反馈。

3）进行客户体验数据收集

数据埋点和满意度反馈将产生数据，对数据进行清洗和归类，便于后续分析。

4）进行客户体验分析和优化

数据分析的方面参考上文提到的五个方面，问题归类、客户画像、问题分解、问题定级以及情感分析，及时、专业地解决客户当前问题和优化体验路径。

5）构建企业体验数字化平台

企业通过不断地的数据统计，积累了一定的数据和解决方案，企业将有能力和条件构建企业体验数字化平台。客户体验的数字化，不管是提升客户NPS，还是改善CSAT都有极大的帮助，从而提升企业良性收入和利润，这是每个企业最希望看到的结果。

总归就是“人类只会奖励那些对用户好的公司”。

作者

大军，微信公众号：大军读财，；3年C端金融行业增长经验，4年B端支付行业留存变现经验。

本文作者@大军读财 。

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