【精品】伙伴式客我关系研究与实施

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1、怀烟洪商绍火伴式”客我关系研究与实施怀化市洪江区烟草专卖局（分公司）覃庵肖学文尹重天随着烟草行业电子商务的普及推广和企业人力资源的改革深化，烟草市场的运作与客户多元化需求也随Z发生了改变，烟草企业在完成高增长经济指标同吋，亟待良好的精神文明效益填补巨大的社会负面欠账，我们通过对辖区市场的调研，结合中国洪商文化,率先推出“伙伴式”客我关系新理念，为探索烟草专卖管理服务创新，推进体制改革起到引领和借鉴作用。一、先亲近优质客户窥一斑而知全豹目前,洪江区共有卷烟零售经营户345个，其中70个高端精英客户,占总数的20%强，2012年1-9月份高端精英客户的经营规模占总销售

2、量的49.93%,平均每户月销售量为456.60条，平均单箱值为2.5万元，高于全区平均单箱值1.9万元的31.58%,高于全市平均单箱值1.7万元的47.06%,销售结构拉升凸现，高端精英能挑半壁江山，可谓千军易得一将难求，其经营风格和业内口碑任何时候不可小视。选定20%的精英客户做基础，是确保“伙伴式”客我关系构建成功的关键。因此，把高端精英客户当爱人一样追求，细心磨合，愉快沟通，当种子一样培育非常必要,不可争辩，他们的引领带动作用可以起到事半功倍的效果。（见图1）高端.低端客户销量结构对比示意1、客户基本现状洪江区卷烟零售客户中适合做伙伴基础的有70个，均为

3、高端精英客户,占总数的20%强,其中:①性别比例:男性50.67%,女性49.33%；②年龄阶梯划线占比：30岁以下1.33%>31-45岁40%、46岁-60岁49.3%、60岁以上9.33%；③客户级别占比：A类客户为48%、B类客户为45.3%、C类客户为6.67%。以上数据均按口愿有效原则进行概率测算，即扩大到ABC各级别卷烟零售客户，除了销售数据未进行测算以外，对随机选出的75个被调查对象按要求进行客我关系敏感问题调查。从数据分析可以发现各级别客户在自发自愿前提下对本项目的参与意识和分布情况。（见图2)高端精英客户年龄划线占比示意L20-30H31-45

4、L46-60

5、_60以上（图2）2、客户需求的服务关系服务多元化是客户需求的新动向，为精准起见我们对客户进行无诱导性自愿选择服务关系的成因分析，测试75个对象，观察其内心需求取向。推出四种服务关系，其中选择：主动服务关系37.33%.被动服务关系2%、伙伴式服务关系60%、其他服务关系0。从数据屮可以发现客户在自我服务的同时，更多地希望成为被关注的对象、成为紧密配合的商业伙伴。3、客户对活动频率的期望值客我关系升级速率的变化直接影响项目的进程和质量，研究中我们对卷烟零售客户进行活动频率和期望值统计，测试75个对象，观察其耐受力和期望值，根据掌握的数据调整项目计划，

6、合理高效开展活动。测算活动频率结果为：一月一次16%、一季度一次22.66%.半年一次38.66%.一年一次6.66%、不定期16.02%o不定期方分比值可以作为任意条件分别进行新组合，但新组合的之和都没有超过原基数的最高绝对值，由此可认定原基数测算的变换速率可以采信。从项目的实际推广和完成活动效果来检验，客户参与活动频率应按规模大小來决定，如果硬件设施配套，有优良环境的文化娱乐活动场所，每日都是活动日也不算多，冃前企业诸多条件不足，单从客户的角度而言半年一次与心里预期较吻合。4、客户对公益价值杠力的认可拓展客户的精神空间，发挥好客户自求完善的品质，增强客户的社会

7、参与意识，提高客户对公益价值杠力的认同，引导和帮助客户理解和认识有形和无形的财富价值观。2012年7月至10月我们对卷烟零售客户进行组织发动，倡导参与非经营性的社会公益活动，选择112个客户分两批进行测试，第一组75个为虚拟测试，测试感应程度为：很有帮助33.33%.有些帮助52%、无帮助2.66%.不能确定11.9%。从数据分析客户心中持观望态度的不少，这对“伙伴式”客我关系的推广是一个挑战。第二组45个为预测试，37个为真实测试，于9月底10月初对高端精英客户参济困扶贫送温暖活动进行比照分析，自愿参与者从第一组测试最高值52%.I:升到92%,这是一个喜人的积

8、极信号，原因是我们发挥了协会小组长情感价值链的作用，如果做到无障碍沟通客户对社会公益活动的响应度、认知度和参与度可以更高，甚至达到100%。由此可见，客户的觉悟性和公益性有内在的需求规律和空间，但须引导和推动才能实现。5、客户择友的标准从人的个性到学识技能构成人的基本经验值，经验值大小又作用于人的能量大小，为了解伙伴式基础客户的整体素质，我们对卷烟零售客户进行择友多选条件的分析，测试对象75个，统计结果为：有头脑的30.66%、讲义气的28%、讲感情的25.33%.讲诚信的78.66%、有一技之长的8%、比自己强的4%、比自己弱的8%、客户自市描述的其他类型为0。

9、通过数据分