这是一个关于如何制定应对赞助商变更策略的博客。但因为是我，所以我想首先谈谈量子力学和因果决定论。请随意跳过商业策略，但如果您有兴趣，请继续阅读！ 数据、决定论和恶魔 物理学家皮埃尔-西蒙·德·拉普拉斯 其 1814 年的《概率论哲学论文》中设想了一种假设的智力，它可以“了解推动自然运动的所有力量，以及组成自然的所有项目的所有位置”， 并以此推断出宇宙的整个历史和未来。这种智力被称为“拉普拉斯恶魔”。 换句话说，根据拉普拉斯的说法，对所有未来事件和行为的完美预测只是一个信息问题。一切都是“确定的”，因此，如果你有足够的信息，或者在这种情况下，所有的 信息，你就有了宇宙的完美图景——过去、现在和未来。 在大数据、机器学习和商业智能时代，我们对客户有着非常确定的看法。有多少次您听到对您没有预料到的事情的反应，“好吧，我们只是没有正确的数据”，或者“数据就是问题！” 或者相反，如果你可以获得更多更好的数据，你就可以像解决复杂的算法一样“解决”你的客户问题。 在某种程度上确实如此，在 Gainsight，我们投入巨资寻找更准确的方法来从尽可能多的来源收集数据、综合数据并从中得出有意义的见解，从而帮助我们预测未来的客户行为。
无论我们变得多么复杂
每个 B2B 公司都要处理的一件事几乎总是成为客户决定论的一个问题：赞助商变更。 顾客混沌理论 赞助商变更是指对产品的购买和所有权最直接负责的人员离开其公司转而从 菲律宾电话号码列表 事其他工作时发生的情况。当这种情况发生时（最终会 发生在你的大多数客户身上），它更有可能损害你们的关系而不是帮助它——事实上，它最有可能结束你们的关系。 而且你无法预测它。你只能做出反应。 冒着过度简化牛顿热力学第二定律的风险，它基本上指出系统内部的熵（或随机性）会随着时间的推移而增加。考虑随机性的另一种方式是将其视为信息的缺乏。我的意思是，如果拉普拉斯恶魔确实知道宇宙中所有粒子在给定时刻的性质、状态、位置和能量等，它就无法完美地推断出它们未来的状态，因为熵（随机性）在随着时间的推移系统。 我不会在这里深入讨论量子不确定性。但拉普拉斯妖早在量子理论出现之前就已经存在了。为了使复杂的主题变得过于简单，亚原子粒子不一定具有其状态的确定信息 – 并不是它们只是未知，而是信息不存在：真正的随机性。
随着时间的推移
熵就像宇宙中的熵会在您的客户关系中增加。每个客户的自然倾向都是流失。您可以非常熟练地预测和指导客户进行更新和扩展，但随机性始终潜伏着。 应对执行发起人变更的六种策略 如果您跳过了物理知识，欢迎回来！由于赞助商变更的“随机”性质，这是最难准备的客户风险，也是我看到许多 芬兰电话号码列表 组织都在努力应对的风险。 我希望通过这篇文章中的这六个实用技巧来改变这一点。 1. 识别联系人 制定发起人变革手册的第一步是了解您的客户中的人员以及他们与您的公司以及彼此之间的关系。许多公司仅在帐户级别进行了解客户的操作。人们的处理方式更加临时。但最佳操作实践是拥有用于映射和跟踪与人的交互的系统。 在 Gainsight 中，这称为 Person 对象。通过这个对象，我们可以记录信息（联系信息、LinkedIn 页面、公司、经理等），以及最重要的是，他们在关系中作为赞助商或支持者或作为购买决策影响者等的角色。 8. 编辑详细视图 这听起来非常基础和基本，但我不再感到惊讶的是，很少有 B2B 公司没有理解和记录这些极其重要的信息的流程。
