顧客忠誠度才是重點!一張圖解釋如何用NPS替你的企業健檢
顧客忠誠度才是重點!一張圖解釋如何用NPS替你的企業健檢
2014.05.22 |

當許多台灣企業還只關注營收成長、利潤率、EPS等營運落後指標時,許多歐美企業早已開始使用一種先進的追蹤長期成長的領先指標-NPS(Net Promoter Score)。

 

誰是真正的顧客?你的利潤是良性還是惡性的?

提倡NPS的始祖Fred Reichheld經常提到「Good Profit, Bad Profit(良性利潤,惡性利潤)」,利潤來自顧客付的錢,但付錢的顧客有時候並非心甘情願,當利潤來自於憤怒的顧客,就是****「****惡性利潤****」。當我們分析NPS時,便可知道我們的利潤是良性還是惡性。

 

什麼是NPS(Net Promoter Score)?

NPS是測量顧客忠誠度的指標,顯現出顧客對於企業的信賴或喜愛程度。NPS的測量是透過詢問:「你會將這間公司(或產品、服務)推薦給朋友或同事嗎?請從0~10做評分」,將顧客分為9~10分的「推薦者」、7~8分的「中立者」,以及6分以下的「批評者」,並將「推薦者」占比減「批評者」占比所得到的數字即為NPS。與顧客滿意度調查相比,NPS更能得到客觀準確的數據。

結合「NPS」和「顧客收益性」兩個維度,企業可以更精準的定義顧客類別,並針對各顧客類別建立因應措施(圖1):

 

圖1  NPS及顧客收益性的6種分類

例如,位於左上方的「批判者」屬於高收益低NPS的惡性利潤族群,雖然有不滿但是無可奈何的繼續使用商品或服務(比如因綁定印表機只好使用該品牌墨水)。對「批判者」必須先消除既有的不滿,以免他們影響別人對商品產生負面觀感。至於中上方的「熱愛者候選人」,我們應該思考如何提升他們的忠誠度,使他們成為真正的「熱愛者」。

 

NPS****對企業銷售的正面效用

相關研究證實,NPS和企業銷售業績有高度關聯性,NPS提升(推薦者增加、批評者減少)對企業銷售有以下四個面向的正面影響:

(1) 重複購買:顧客會再回來購買第二次,或是購買的頻率增加

(2) 單次購買量增加:顧客會同時購買產品的相關配件,使企業銷售額增加

(3) 創造口碑:推薦者說「好」會增加他人的購買意願,批評者說「不好」則會減少意願;隨著社群網路的抬頭,口碑影響力增大

(4) 熱愛者或宣傳者的建設性回饋:可以應用在商品開發、服務改善等;同時增加員工的動力,加強組織的力量

然而,關係到顧客信賴或喜好的NPS指標只有在成熟社會發揮作用。因為在新興市場,商品及價格是否容易入手更重要。隨著社會的成長及商品的多樣化,當所有人都理所當然地能買到商品時,顧客忠誠就會成為商業的重點,這也是目前台灣企業正面臨的考驗。我們建議企業未來在擬定KPI時,不妨考慮將NPS作為定期追蹤的重要指標之一,將可獲得更有用的分析結果。

 

參考來源:
‒ 本文改編自日本「Web擔當者Forum」中,『你的顧客滿意度調查真的有用嗎?真正的顧客導向及NPS指標(作者:遠藤直紀,beBit社長;筆者:河田顯治)』
‒ “The Ultimate Question: Driving Good Profits and True Growth” Fred Reichheld, 2006
‒ “The Ultimate Question 2.0: How Net Promoter Companies Thrive in a Customer-Driven World” Fred Reichheld, Rob Markey, 2012
‒ ロイヤリティリーダーに学ぶソーシャルメディア戦略,高見俊介(著),Firstpress 2011

資訊來源:beBit

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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