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1、想提高客户满意度,就是一句话,降低客户的期望值
主动服务胜过被动服,这里面有一句话,服务问题的大小什么决定的呢?是服务的态度和速度决定服务问题的大小。有的时候我们经常说客户投诉的时候,往往是赢得品牌的最佳时机。客户一投诉,如果你态度很好,速度很快的话,你会发现客户有问题,也就变得很宽容。中国人是全世界最好的客户。
西方企业如果消费你的产品不行,直接告你上法院解决了,但中国的客户你会发现他不管多么生气,多么投诉,只要你快速就来了,态度非常好,然后满脸都是笑容,满脸都是歉意。说了承认自己的错误,你会发现中国人什么特点?会一下变得异常宽容,然后说没事,你赶紧帮我修好就行了。甚至你说修好之后过两天又坏了,这时候又生气来了,态度又很好,你会发现他气也就没了。
修了三次之后,其实第四次不坏的时候,客户还很想念你了。其实你看这东西不坏了,坏了还可以见见这人,因为中国人你会发现后来的情谊就上来了。所以你会发现,在我们中国的企业发展过程当中,经常会出现什么事,就把坏事变好事的事特别多。实际上,有了这样的一个坏事,由于打交道的频率加强,其实自然就变成了好事。背后是什么?是你的服务的态度和服务的速度直接决定问题的大小。
中国人还有一个特点,如果他投诉你了,“你根本不关心我。”中国的特点三个字,别逼我,逼急了我什么事都干得出来,那这事就不行了。中国人的特点是,我一开始是很尊重你的,投诉你的时候我其实态度很好,你不理我。三个电话过后,五个电话过后,你看中国人什么特点?那咱就说说,我找个地方好好论论这个事,这时候你态度好也没用了。所以一定要了解,那你在投诉的过程当中一定要重视公司一定要什么电话都可以没有,但不能没有投诉电话。
其实向你投诉的是什么潜台词,凡是向企业进行投诉的。其实客户嘴上没说,内心的想法是我希望你更好吗?要不然他怎么能投诉你。不希望你更好,我连投诉都不投诉你。然后我让别人去传播,那这不就更大的问题。这是理念。服务是细微之处,见品质毫厘之差定乾坤。越细节的行为越能够折射服务的品质。所以,品质从什么抓起?从细节抓起,因为细节才是一个品质的折射,就像一个人的品质如何?其实是从哪折射的?细节折射的。
敲门敲几下,进屋了之后是不是把门带好,坐是什么坐姿,站是什么站姿,你会发现这些细节都能够折射一个人的什么呢?品质。
最后一句话服务就是跟客户的什么赛跑,期望值赛跑。就是刚才咱讲的承诺,所以要想提高客户满意度,就是一句话,降低客户的期望值。降低期望值还要塑造价值,这两者之间是矛盾。
有的人塑造价值,把一说成十。我直接说骗人,把一说成一不合格,把一说成一点三叫沟通技术,叫营销技术。实际上拼的都是这零点三。因为任何一个商品在营销的过程当中和服务的过程当中,都需要塑造价值。都需要有塑造价值的成分,这是我们在讲服务的时候说了一下这个理念。
那服务的两大敌人,第一叫自以为是,第二叫缺乏同理心,一句话,自以为服务的挺好,只有被服务的人才有评价服务的权利。就像只有被爱的人才有评价,爱的权利。所以跟老婆说我已经多爱你了,你不能这么说,她是这么认为的吗?她要不是这么认为的,你这爱就有问题。只有被爱的人才有评价,爱的权利,只有被服务的人才有评价服务的权利。
缺乏同理心是指缺乏换在对方的角度去思考问题。自以为服务的很好,这是两大敌人。服务的基本原则,守则,我就不在这里详细描述了。
简单说,第一,客户绝对不会有错。第二,如果发现客户有错,也一定是我看错了。第三,如果是我的错,我没看错,一定是因为我的错才让客户犯的错。第四,如果是客户自己的错,只要她不认错,那就是我的错。第五,如果客户不认错,而我还坚持是他的错,那还是我的错。第六,总之,客户绝对不会错,这句话没错。
这段话实际上重点告诉是什么到底是客户,把客户的结算应该真正放在什么样的位置上?我曾经见过一个非常有智慧,品行非常高的一个大师。我也曾经问过他一个词,我说什么叫商道呢?虽然你不是从事商业的,我能不能问一问什么是商道,他其实就用了一个行为,给了我一种感悟。
他身边拿起个小石子,前面有个小池塘,然后往池塘里扔了一个石子,然后就眼睛看我。你会发现身教胜过言传吧,开始让我感悟,然后眼睛看着我。我这个行为你明白了什么叫商道吗?我当时就比较粗浅,我还以为这网平静的水面扔一个石子是什么意思呢?我说,这意思就是不能让它太平静,是要把它搅合乱是这个意思吗?实际上,人家又开始拿一个石子,又扔一下。你再想想。其实最后我慢慢明白了什么叫商道。
石子就相当于是客户,整个水面就相当于是你的市场。其实,只要经营好你这个客户,投下去过后,你会发现,不管多小的石子都会泛起涟漪。事业是怎么大的,是因为你有一个客户把它沉淀下来了,然后他给你有非常大的传播,其实慢慢的才能变成什么?事业越来越大的,所以哪怕有一个客户,一定要开始什么?发自内心的尊重他,爱戴他。因为这样的话呢,企业才能够具备最基本的基业长青的理念,
你会发现所有的百年老店,几百年的企业,他都是什么,他都是把客户放在非常重要的位置。最近一些事出问题的事件包括什么,地沟油,什么馒头这一系列的事情实际上是根本不把客户当成客户,纯粹利益驱动的趋势。道德沦丧,背后早晚都会出问题。包括世界新闻报。其实背后是什么呢?是不符合商业的规律。
真正企业的高管团队和经营者一定要了解商业背后当中最本质的东西,因为你承载的是什么?承载的是社会价值。
说服务说客户说了一点,实际上你怎么样才能基业常青?实际上是什么,是你真正服务好你的客户?这个事才能好。
2、期望值是什么意思:PV值是什么意思(p值和p value一样吗)
当我们谈论p值时,我们在谈论什么?
此变量的p值小于0.05,因此此变量很重要
.
你真的知道你在说什么吗?这个p值是什么鬼?为什么小于0.05很重要?什么叫重要?
最后.
这一次,我们来谈谈到底什么是P值。
在讨论p值之前,我们先抛硬币举个例子。
硬币有两面。在概率上,我们知道双方的概率都是50%(1/2)。所以,作为一个正常的硬币,如果我们无限期的投下去,结果会是每边50%。但是,如果我想知道我手里的硬币是不是正常硬币,有没有被篡改,在实际操作中是无法无限次投掷的。所以只能用有限的结果来判断“一枚硬币是不是普通硬币”这个问题的答案。
在统计学上,做这个检验的时候,我们通常会设置一个零假设(也叫零假设),这个零假设通常被称为H0。另一个假说,与虚无假说相反的假说。如果证明虚无假说是错误的,就可以推导出对立假说。
在抛硬币的例子中,我们可以设置
H0:手中的硬币是普通硬币。
H1:手里的硬币被篡改过
如果手里的硬币是普通硬币,我们知道正面和反面出现的概率分别是50%,那么如果我把硬币抛10次,正面和反面会出现5次。五头五尾是我们抛10次硬币的期望值。
现在开始抛硬币,有三头七尾。这个结果是我们投掷硬币10次的观测值,也就是实际结果。
通过分析期望值和观测值的差距,可以判断硬币是否正常。期望值与观测值之差的判断方法是卡方检验。
图1卡方计算公式
上图是卡方的计算公式,其中O代表观察值,E代表期望值。你觉得这和方差公式差不多吗?是的,实际上方差是一组数据与其均值的比较,而chi-suaqre是一组数据与另一组数据的期望值的比较。
那么在抛硬币的例子中,卡方(卡方)=(3-5) 2/5 (7-5) 2/5=1.6。
图2抛硬币实验:观察值与期望值对照表
计算卡方,那么如何判断测试结果?现在,跟我一起拿出卡方分布表(见图2 )~
图3卡方分布表
上图是卡方分布表,左上角的表示错误拒绝H0假设的概率(即原假设实际成立,但我们计算的结果错误判断原假设不成立的概率)。n代表自由度,即自变量个数减1。在这个例子中,自变量的数量是2(前和后),因此自由度是1(2-1=1)。
当然,你也会看到不同于上图的卡方分布图,比如图3。P是,也就是P(当H0为真时拒绝H0)(其实就是P值),df代表自由度。
图4卡方分布表
假设置信度为95%,错误拒绝H0的概率为0.05。解释是,我们有95%的概率确信测试结果是正确的,有5%的概率错误地拒绝零假设。(我们总说P值和0.05一样,其实不一定是0.05。可以根据具体情况设置不同的值,但大部分时候用0.05。)
参考卡方分布表(图4),找到1所在的行(我们计算的卡方自由度是1),发现1.6在1.323到2.706之间。查表显示其P值在0.25-0.1之间,大于0.05,所以我们不能拒绝H0。换句话说,H0认为,那枚硬币是一枚普通的硬币,不存在操纵。
图5卡方分布表(卡方=1.6)
通过观察卡方分布表可以发现,卡方越大,其P值越小。举个极端的例子,如果我抛一个硬币10次,正好5个正面5个反面,那么此时的卡方为0(观测值与期望值一致),此时的p值远大于0.095。没有理由拒绝H0。H0假设成立,即硬币是一个普通的硬币。
图6卡方分布表(卡方=0)
总而言之,
p值的作用:p值是判断H0假说是否成立的依据。因为期望值是基于H0假设的,如果观测值与期望值一致,就意味着检验现象越接近零假设,就越没有理由拒绝零假设。如果观测值偏离期望值,零假设越站不住脚,就越有理由拒绝零假设,从而推导出相反假设的成立。
p值的计算:计算卡方分布,计算自由度,查卡方分布表。
总的想法是,
假设H0和H1互斥,计算H0为真时的期望值,统计实际观测值,从期望值和观测值得到卡方(chi-square),再通过卡方查表得到P值。根据p值和(1-置信度)的比较,如果p值,拒绝)H0
推出H1成立;如果p-value>α,则接受(accpet)H0,推出H1不成立。最后再划重点,把开头的几个问题再解释下。
【这个p-value到底是个什么鬼?】p值可通过计算chi-square后查询卡方分布表得出,用于判断H0假设是否成立的依据。
【为什么小于0.05就很重要?】大部分时候,我们假设错误拒绝H0的概率为0.05,所以如果p值小于0.05,说明错误拒绝H0的概率很低,则我们有理由相信H0本身就是错误的,而非检验错误导致。大部分时候p-value用于检验独立变量与输入变量的关系,H0假设通常为假设两者没有关系,所以若p值小于0.05,则可以推翻H0(两者没有关系),推出H1(两者有关系)。
【很重要是什么意思?】当p值小于0.05时,我们就说这个独立变量重要(significant),因为这个独立变量与输出结果有关系。
相关问答:相同数据用不同统计软件计算的p值一样吗?
你好!道理上讲,只要算法一样,得到的结果应该是相同的,精度肯定会有不同,也可能会相同。算法不同,P值就可能不同了。
希望对你有所帮助,望采纳。
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