重生之我在云都偷心三千次

安妮娜美

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第985章 市场应对,稳定客户群体

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科研负责人站在门口,手里那份补充报告的纸角微微卷起,像是被反复摩挲过。林晚没有接,只是盯着主控屏上刚跳出的数据流——那条来自“恒通中转”的运输记录正闪烁着橙色预警光。

她听见对方:“系统开始索要外部数据了。”

这句话像一块石头投入深井,没有激起回响,却让空气沉了几分。林晚没回头,只抬手调出另一组界面,将三类客户标签拖进优先回访框。她的指尖在屏幕上划过,动作稳定,仿佛刚才那句话只是日常汇报中的一行备注。

“我知道了。”她,“你把测试日志归档到x-0982,加密等级升至三级。”

科研负责人顿了一下,转身离开。脚步声在走廊尽头消失前,林晚已经拨通了市场团队的视频通道。

十分钟后,六张脸出现在通讯面板上。有人刚擦过脸,脸颊还泛着水汽;有人领口歪斜,显然从床上被叫起来。林晚没等他们调整坐姿,直接开口:“现在所有人听清楚,我们不追技术源头,也不比算力高低。我们要做的只有一件事——守住人。”

会议室里没人话。一名女主管低头翻看提案文档,手指停在“老客户专属优惠”那一栏,迟迟没往下划。

林晚看着她,轻轻闭了下眼。

“心灵洞察之镜”开启的瞬间,对方脑海里的念头清晰浮现:“送折扣券?他们连算法都能重构,这点恩惠根本留不住人。”

林晚睁开眼,声音没变:“上季度我们收到多少条关于响应速度的投诉?”

女主管愣住:“不到百分之二。”

“那售后满意度呢?”

“九成以上五星。”

林晚点头:“他们的产品再快,能快过我们一个电话就上门的速度吗?技术可以抄,参数可以堆,但十年积累的服务网络,不是靠几块芯片就能复制的。”

她扫视一圈:“我们要让客户记住——买的是安心,不是参数。”

会议室气氛松动了。有人开始记笔记,另一名男成员主动提出:“我们可以按消费频次和历史服务记录做分层运营,对高价值客户启动一对一管家服务。”

“可以。”林晚,“但别只盯着高端客户。价格敏感型用户最容易动摇,也最容易回头。一旦他们发现新品的实际体验不如预期,就是我们最好的召回时机。”

她调出客户流失趋势图:“接下来三,所有老客户登录App时,自动弹出专属服务入口。内容分三类:已购用户的免费延保升级、近三个月未复购的定向返现券、以及正在使用竞品的匿名回访邀请。”

“回访?”有人问,“直接问他们是不是买了新产品?”

“不。”林晚摇头,“问题要软。比如‘最近有没有尝试其他品牌的产品?如果有,最打动你的地方是什么?’‘用了之后,有没有哪一点让你觉得不如原来方便?’重点不是拉人回来,是听清他们为什么走,又失望在哪里。”

她顿了顿:“尤其是中途放弃使用的客户。他们才是最有价值的情报源。”

一名年轻成员举手:“如果客户不愿意透露细节怎么办?”

“那就用选择题。”林晚调出问卷模板,“选项设计要有引导性。比如‘操作复杂’‘售后响应慢’‘功能不符合预期’,但最后一项必须是‘其他,请填写’。很多人会在最后写真实原因。”

她下令:“启用独立加密通道,所有反馈数据直传我这里,命名规则统一为‘R+编号+类型’。不得使用真实姓名或企业名称,避免信息泄露。”

会议继续推进。优惠方案细化到发放节奏、推送时段和触发条件;客服团队开始培训应对话术;技术支援组同步准备远程诊断工具包,确保老客户遇到问题时能在十分钟内接入人工服务。

林晚全程没打断,只在关键节点提问。每当某人发言时语气迟疑,她便悄然凝视其双眼,捕捉那些未出口的顾虑。

有龋心品牌形象会被低价策略拉低,她便反问:“你觉得客户更在意面子,还是解决问题的速度?”

有人质疑回访效率太低,她提醒:“一个真实的负面反馈,抵得上一百次内部推演。”

还有人提议加大广告投放,她否决:“现在打宣传战等于替对手引流。我们不做对比,不提名字,只强化自己的优势——稳定、可靠、随时在场。”

会议结束前,林晚最后强调:“这不是短期促销,是信任保卫战。每一个留下来的人,都是我们反击的支点。”

通讯面板逐一熄灭,大厅重新安静下来。她靠在椅背上,手指轻揉太阳穴。刚才连续两次使用“心灵洞察之镜”,精神负担明显加重,视线边缘有些发黑,但她没停下。

主控屏左侧滚动着优惠发放实时数据:三分钟内,已有两千多名老客户领取了专属服务包。右侧则是首批回访问卷的摘要流,一条条关键词自动归类——“充电时间长”“语音识别不准”“找不到售后入口”。

她逐条查看,在“找不到售后入口”这条标记了星号。

新产品主打智能交互,却忽略了基础服务通道的设计。这是个漏洞,也是突破口。

她调出城南工业区的地图,目光落在几处供电异常的厂房位置。调查组还没传来消息,但物流线程已经开始输出新线索。恒通中转的账户流水显示,过去一周有三笔大额转账来自离岸支付平台,收款方关联了一家注册在郊区的空壳公司。

她正准备进一步追踪资金路径,平板突然震动。

一条系统提示跳出来:

【R-0037 提交成功】

【用户类型:价格敏感型转移者】

【反馈内容:机器反应是快,但每次推荐的东西都不是我真正想买的。它好像知道我会选什么,可我不知道它怎么知道的。】

林晚的手指停在屏幕上。

这句话和科研团队提到的“行为偏好学习”完全吻合。

对方不是在优化产品,是在训练用户。

她立刻调出该用户的消费画像:三十岁女性,自由职业者,过去两年累计购买联盟产品十七次,平均复购周期四个月,从未参与过任何促销活动。

这样一个习惯稳定的客户,竟然在新品上线两周内就完成了转移。

明吸引力足够强,但体验并未完全满足预期。

她迅速在回访名单中加急标注这一例,并设置自动提醒:一旦该用户再次登录App,立即触发专属客服接入流程。

然后,她将这份问卷单独导出,加密后归入x-0982文件迹

主控台另一侧,市场团队发来最新简报:首轮优惠活动上线两时,老客户活跃度回升百分之十八,流失率下降五个百分点。

不算惊人,但趋势向好。

她喝了口凉透的茶,重新打开客户分层模型界面。

下一步,要把那些徘徊在边缘的用户一个个拉回来。

她的手指刚触到键盘,屏幕右上角忽然弹出一条紧急通讯请求。

来源是调查组代号t-3。

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