收集顾客信息

出版者:上海科学技术出版社

作者:国际金融公司中国项目开发中心组 编

页数:95

出版时间:2003-9

价格:10.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787532372171

具体描述

本书是针对选定的目标市场、制定有效的营销工作计划的基础。企业制定营销计划时，首先需要确定其目标客户，并了解他们的购买过程。因为这个原因，我们需要收集客户信息。这些信息提供了如何接近和更有效地服务客户的重要线索。

本书的主要内容包括：获取现有客户和潜在客户信息的重要性；消费者与企业采购者之间的区别；分析影响消费者和企业采购者购买行为的因素。

通过学习本书，您将能够：

理解顾客的购买行为；

识别影响顾客购买行为的四种主要因素；

理解企业采购行为以及消费购买者与企业采购者的区别；

解释企业采购过程中的七种不同角色；

解释影响企业采购行为的四项主要因素。

用户评价

我一直对市面上那些动辄宣扬“大数据时代，精准营销才是王道”的书籍感到厌倦，它们往往只关注“如何投放”，却很少提及“如何建立信任”。然而，这本书真正打动我的地方，恰恰在于它对“隐私边界”的尊重和探讨。作者用了整整三章的篇幅来讨论“信息获取的伦理困境”，这在我阅读过的相关书籍中是极其罕见的。他不是简单地罗列法律条文，而是深入剖析了当今社会环境下，用户心理防线的变化。他举例说明，在某些特定行业，用户更愿意分享深度信息，前提是他们能明确看到这些信息将如何直接改善他们的使用体验，而不是被用于“侧面推广”。这种将心比心、换位思考的写作方式，让我深刻反思了自己过去过于功利化的信息采集策略。读完这部分内容后，我立刻着手修改了我的用户协议说明，试图用更人性化、更透明的方式去获取授权，效果比预想的要好得多，至少，咨询我能否“只收集邮箱”的客户，现在更愿意留下他们的职业偏好。

与其他强调“一招鲜吃遍天”的实操指南不同，《收集顾客信息》展现出一种罕见的、跨学科的整合能力。它不仅仅是一本商业指南，更像是一本社会学和心理学交叉领域的入门读物。我特别喜欢其中关于“非结构化数据”分析的部分。书中引用了人类学中的田野调查方法，教导我们如何从用户的非文字反馈——比如客服聊天记录中的语气变化、退货时留下的简短评论中的情绪波动——中提取出结构化的商业洞察。这一点对我尤为重要，因为我的业务线比较小众，市面上的标准化问卷往往无法捕捉到用户的真实痛点。这本书提供了一套系统的方法论，去“倾听”那些没有被明确说出口的需求。它让我明白，最宝贵的信息，往往藏在那些被主流工具所忽略的“噪音”之中，而如何过滤噪音、提炼金子，才是核心技能。这本书的价值，就在于它把这种“匠人精神”的采集方式，转化为了一套可以学习和实践的流程。

这本《收集顾客信息》的书名听起来非常实用，尤其对于我这种正在尝试建立自己小型电商平台的人来说，简直是沙漠中的甘泉。我原本以为它会是一本枯燥的数据分析手册，里面充斥着复杂的统计学公式和晦涩难懂的术语，但翻开第一页，我就被作者那娓娓道来的叙事风格给吸引住了。他并没有直接跳入技术层面，而是从一个更宏观的角度，讲述了“理解顾客”这件事的哲学意义。书中花了相当大的篇幅去探讨“为什么收集信息比收集多少信息更重要”，这一点我深有感触。在过去摸索阶段，我一味地追求覆盖率，用各种弹窗和注册表单去“围堵”用户，结果反馈寥寥，用户体验也大打折扣。这本书巧妙地用几个生动的案例——比如一家独立咖啡馆如何通过观察顾客点单的习惯来优化菜单，而不是盲目地做市场调查——来阐述“情境化数据采集”的价值。它教会我的不是一堆现成的工具，而是一种观察世界的视角，一种把“数据”视为“人”的延伸，而非冰冷代码的思维转变。那种感觉就像是突然被一位经验丰富的老船长指明了航向，不再只是在风浪中盲目摸索。

老实说，这本书的语言风格非常“接地气”，完全没有那种高高在上的精英指导感。作者似乎非常了解一线工作者的辛酸和困惑，他用的很多比喻都非常生活化，比如将数据孤岛比作“零散的积木，拼不出完整的城堡”，将无效信息比作“餐桌上摆满了不必要的餐具，反而让人无从下手”。这种平实的叙述，使得那些原本听起来很复杂的概念——比如“数据一致性”或“语义标签化”——变得异常容易理解和接受。此外，书中穿插的一些小贴士，比如如何用最少的成本快速验证一个信息假设，或者一个被忽视的渠道如何意外地成为信息宝库，都显得真实而有操作性。它不是那种教你购买天价软件的指南，而更像是一位在实战中摸爬滚打多年、愿意毫无保留分享自己“踩坑经验”的前辈的心得。对于那些刚起步，预算有限，但又渴望专业指导的个体经营者或初创团队来说，这本书的参考价值远超其定价。

这本书的结构安排极具启发性，它并没有按照“初级、中级、高级”的线性模式推进，而是采用了“问题导向型”的章节划分。比如，其中一章直接聚焦于“如何应对信息过载导致的决策瘫痪”，这正是我目前面临的最大困境——我收集了很多数据，但面对海量报表，反而不知道该关注哪一个指标。作者没有提供一套万能的仪表盘模板，而是提供了一套“过滤框架”：首先确定核心业务目标（比如提高复购率而非一次性转化率），然后根据目标倒推所需的信息层级，并为每一层级设置明确的“行动阈值”。这套逻辑非常清晰，像是在迷宫中找到了一个可以循环验证的路线图。它更像是一位资深顾问在陪你梳理思路，而不是一个冷冰冰的说明书。读完这一章，我不再感到被数据淹没，反而有一种“抓住了重点”的掌控感。