企业如何判断B2B 推荐计划的可行性?

B2B推荐计划基于客户的积极体验,通过净推荐值(NPS)调查评估客户忠诚度,确定推荐者。保持与客户的紧密联系,提供售后支持和定制服务以提高满意度,从而促进更多的推荐。PartnerShare的SDK可以帮助追踪和分析客户的推荐意愿。

B2B 推荐计划是一种营销策略,鼓励使用满意的客户通过正式流程向其他企业的决策者推荐您的品牌。

据福布斯报道,78%的B2B营销人员认为 B2B 客户推荐计划是高质量潜在客户的来源启动B2B推荐计划,将会自动跟踪您的客户所做的推荐,并在完成拉新注册或交易自动奖励您的客户。而且由于 B2B 采购通常规模较大且销售周期较长,因此值得信赖的推荐具有很大的分量。可以说,推荐营销在 B2B 领域更为重要

那么企业如何判断B2B 推荐计划的可行性?以下列出了启动 B2B 推荐计划所需的基本要素

值得分享的好产品

如果客户对您的公司有积极的体验,会与他人分享您的产品或服务。那么如何判断客户是否满意并有意向推荐您给其他企业?

  1. 查看您的客户保留率
  2. 在线查看您的客户评论
  3. 进行净推荐值 (NPS) 调查,以衡量您的哪些客户最有可能向他们的同行推荐您的产品或服务。目前,PartnerShare的SDK上线帮助您全方面了解客户的推荐意愿

净推荐值(NPS)=(推荐者数/总样本数)×100%-(贬损者数/总样本数)×100%

确定您的净推荐值是直截了当的:在顾客访问或交易完成后弹出:“您愿意将xxx推荐给朋友或者同事吗?

 

根据愿意推荐的程度让客户在0-10之间来打分,然后根据得分情况来建立客户忠诚度的3个范畴:

推荐者(得分在9-10之间):是具有狂热忠诚度的人,他们会继续购买并引荐给其他人。

被动者(得分在7-8之间):总体满意但并不狂热,将会考虑其他竞争对手的产品。

贬损者(得分在0-6之间):使用并不满意或者对你的公司没有忠诚度。

NPS的得分值在50%以上被认为是不错的,如果NPS的得分值在70-80%之间则证明你们公司拥有一批高忠诚度的好客户确定可能与他人分享您的品牌的最佳客户(或推荐人)后,在启动 B2B 推荐计划时直接与他们联系。

强大的客户群

您的忠实客户是您最好的拥护者。从一开始就致力于与他们建立持久的关系这在 B2B 领域尤为重要

完成销售后,不要让客户独自一人探索产品保持沟通渠道畅通,并在购买后为他们提供支持深入了解每个客户的业务倾听他们的需求和担忧收集他们的个人反馈,包括您做得好的地方和可以改进的地方。

这将帮助您为每个客户提供定制服务,改善他们的整体体验,并让每个客户都感到有被高度重视。培养这些稳固的关系可以提高客户满意度,这是促进更多推荐的关键。

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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