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代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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AI正以驚人速度重塑世界樣貌,金融產業也不例外。國泰金控作為台灣最大的金融控股公司之一,不僅積極擁抱創新變革,更透過開放分享促進產業共好:在「2025國泰金控技術年會」中分享「GAIA 2.0技術框架」,揭示多代理(Multi-Agent)雲端協作架構,讓AI從知識問答助理進化成可以自主推論、規劃與協作的夥伴,拉開以人為中心的金融科技新世代序幕。

以GAIA 2.0技術框架為基礎,加速集團應用百花齊放

GAIA是國泰金控為實現AI即服務(AI as a Service)提出的關鍵技術框架,歷經一年的發展,不僅成功建立超過200種資料類別的知識庫、彙整50多種生成式AI模型的Model Hub、設有70道安全防護檢查點的AI護欄。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

舉例來說,為深化集團員工運用AI提升工作效率,我們打造員工AI助手—Agia,協助同仁進行知識查詢、資料摘要等任務,提升效率與生產力;另外,透過AI自助開發平台—GAIA Studio,讓員工以No Code工具,連結內部知識庫,並以視覺化介面或Prompt快速自主開發,打造業務場景所需的生成式AI服務與工具。GAIA Studio 上線三個月已有28個部門自助開發超過40支內部應用AI服務(包含行銷文案、各類產品知識、趨勢摘要等)。

在技術面,具體作法是透過GAIA 2.0框架下的四個模組,包含負責統籌AI Agent任務分配與協作流程的「Agent Core核心框架」、提供安全自主運作環境的「Agent Workspace可控環境」、連結Agent間共通語言的「Agent Protocol串接協定」,以及集中管理AI工具與元件的「Agent Marketplace整合市集」,以加速AI Agent應用研發與部署。

梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

國泰金控
國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
圖/ 數位時代

國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

國泰金控
產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
圖/ 數位時代

總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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