四、数据分析

经过调研之后，我们得到了数据，以及对这些数据有了一个初步的分类，总共分成：推荐者、中立者、贬低者。

通过这个，我们能得到产品的净推荐值——我们得到了一个非常粗颗粒度的数据。

接下来，我们就可以进一步拆分数据，我们可以再次的细分客户类别，把以前的“推荐型客户”、“中立型客户”、“贬低型客户”再次分为：

推荐型用户（高忠诚度）：

A1正推荐——产生利润的用户

A2负推荐——不产生利润的用户

中立用户（中忠诚度）：

B1正中立——产生利润的用户

B2负中立——不产生利润的用户

贬低用户（低忠诚度）：

C1正贬低——产生利润的用户

C2负贬低——不产生利润的用户

接下来，会进行一个相详细的用户分析，来确定用户画像和针对策略。

1. 正面贡献值（推荐型客户）

这些用户是我们最重要的用户，正推荐的用户被称为“超级用户”，是利润的重要来源。

选择了“正推荐”的这部分用户是最需要被重视的用户。他们虽然可能只是20%的人，但往往贡献了80%的利润（2/8原则），对于这部分用户，所要做的就是维持用户的满意度，留住他们。在这方面需要向航空公司和酒店业学习，他们建立了非常完善的积分会员制度来维系一个忠实会员。

对于“负推荐”这部分的客户而言，我们所需要做的是提高渗透率，优化产品，了解用户为什么不想购买产品，然后说服用户购买你更多的产品，为你提供更多的利润。最重要的是，把他们转换成“正推荐”的客户。

2. 波动贡献值（中立满意型客户）

这些用户是我们可以挖掘和发展的群体，这部分用户具有最大的潜力。

提高“正中立”用户的忠诚度是优先级最高的——针对他们的需求优化你的产品，找到真正能让他们感动的服务和产品点，打动他们，把他们转化成你的铁杆粉丝。

而对于“负中立”客户，建议放弃，或者把资源的投放的优先度等级降低，理由和“负贬低”客户一样。

3. 负贡献值（贬低型客户）

相比较于推荐型用户，第二重要的群体是“贬低型”的用户。

因为这部分用户的口碑很差，大幅度提升了公司的产品运营成本，同时也让其他的用户不想来买你的产品。

对于“正贬低”的用户，表面上看，你好像是从他身上得到利润了，但其实这是得不偿失的。因为这部分的用户对你产品和服务在不停的贬低，消耗掉你巨大的营销资源，并且增加你获取新用户的成本。总体看来，虽然表面上看你赚到了钱，长远来看，其实是非常吃亏的。

那应该怎么办？

我建议最好的办法就是沟通，真诚的与用户进行沟通，找到用户的痛点进行优化，解决问题，努力将这部分用户转化成对你更有利的用户。但是。如果用户的要求超过了你的解决能力，那么建议战略性放弃，将资源投入更有价值的用户上。