Spend a lot of time talking to customers face-to-face. You’d be amazed how many companies don’t listen to their customers.（多花時間與客戶面對面交談——你會驚訝多少公司根本不聽客戶說話。） —— H. Ross Perot，EDS 創辦人

走在拖拉機後面#

作者父親經營農機製造業，從不直接賣農具給農夫——農機跟汽車一樣經銷售網銷售。但他從未踏進任何經銷商辦公室，作者從小週末跟父親在田裡走：

• 父親手拿錄音機，走在拖拉機後面
• 聽農夫描述「下完雨後在厚泥地操作收割機是什麼感覺」
• 農夫不是「客戶」（dealer 才是），但父親理解客戶與終端用戶的差別——這就是 walk behind the tractor

作者忘記教訓的代價#

數十年後，作者共同創辦全國最大的非危險液體廢棄物運輸公司，跨入餐廳油脂分離器清洗業務：

• 推銷時主打：現代化卡車、整潔制服、有自家處理場因此價格較低
• 連鎖餐廳總部聽了很喜歡，簽下大量合約
• 然後抱怨開始

實際操作問題：

• 清洗油脂分離器要拖水管、開吵雜的幫浦、打開時臭得要命
• 公司要求司機在「上班時間」與店長碰面確認
• 那正是備餐與客流尖峰時段
• 餐廳店長根本不在乎便宜幾塊或制服整潔——他們的品質定義是「客人不在時來、進去出來都快、別被注意到」

公司的品質定義與終端用戶的定義完全脫鉤——他們忘了走在拖拉機後面。

Lake Wobegon 效應#

NPR 廣播劇《A Prairie Home Companion》中虛構小鎮 Lake Wobegon 每集開頭：「這裡所有的孩子都在平均之上。」當然，數學上不可能。

1981 年研究：93% 的美國駕駛自評「優於平均」——這個現象因此得名。

對應在公司領導者身上#

Bain 的研究：

• 80% 的公司領導者相信自己提供卓越的客戶體驗
• 只有 8% 的客戶同意
• 換言之，你對自己產品品質的評估極可能誇大

三種讓我們搞錯的偏誤#

1. 過度依賴方便、熟悉的資料#

NPS（Net Promoter Score，2001 年發明）只問一題：「1–10 你會推薦這個產品的可能性？」

• 80% 客服部門使用，但根據哈佛商業評論，這對「客戶是否會留下」是糟糕的預測
  • 不滿意客戶中只有 28% 打算離開
  • 滿意客戶中卻有 20% 打算找新供應商
• 一家健康照護公司用 NPS 綁高階獎金，作者改善軟體穩定度與品質後，NPS 幾乎沒動

小樣本與選擇偏誤#

• 多數 NPS 報告其實只有 3% 客戶回應——樣本太小
• 即使大樣本也有問題：對 rideshare 司機評分時，5 星或 1 星的人特別會去填——選擇偏誤

2. Observer-Expectancy Effect（觀察者期望效應）#

作者朋友（資深 CEO）告訴他用 Yelp 衡量品質：

• 公司的 Yelp 評價：68% 優、23% 很好
• 並不是 Yelp 真的可靠
• 而是全公司想相信自己很棒，所以選了會給他們想要答案的指標

3. 過度依賴個人直覺#

史丹佛 David Larcker 與 Brian Tayan 的案例：

• 大型速食連鎖確信整體員工流失率是客戶滿意度的關鍵——告訴史丹佛團隊不必看別處
• 史丹佛仍堅持研究，發現真正關鍵的是店長流失率，而非整體員工流失
• 公司多年集中精力降整體流失，該投入店長留任的資源全錯位

這些偏誤都不是故意的——這正是危險所在。認知偏誤是無意識的思維誤接線。

跟招聘 reference check 一樣，要在「選擇候選人」時做、而非「確認選擇」時做。同理，要避免品質測量的偏誤，必須建立護欄——從跟客戶回家開始。

Follow Them Home：跟客戶回家#

Scott Cook 把 Intuit 打造成每年 20 億美元營業利潤的公司（TurboTax、QuickBooks、Mailchimp）。他稱自己的方法為 follow them home——他版本的 walk behind the tractor。

By observing our customers in their “natural habitat,” we’re able to glean what they like, what they don’t like, what challenges they may encounter, and how they use the product.

• Cook 不是發明軟體、網際網路或會計系統的人
• 他是耐心、敏銳、不懈的觀察者——觀察客戶實際如何使用產品
• 知道要加什麼功能、刪什麼、把精力集中在哪
• Intuit 的 CFO 把「follow them home」列為主導市場的主因

Paul English（Kayak 創辦人）說 Intuit 與 Scott Cook 影響他極大。他剛起步時每天親自接半小時客服電話。

結論：摒棄一切替代品#

Ignore what your team tells you. Cast aside your instincts and assumptions. Disregard the experiences of your friends. Don’t talk to the folks at the company headquarters, and pay little heed to the latest marketing survey. If you want to stay ahead of the competition, you must follow your customers home and observe your product or service being used.

Power of Verbatim：聽客戶逐字說#

亨利・福特（Henry Ford）若用 SurveyMonkey 問「你對現有交通方式滿意嗎？」，今天我們可能還在騎馬——客戶會說「Give us faster horses.」

Tom Feeney 與 Safelite Autoglass#

Safelite 是 75 年老公司，在乏味的擋風玻璃替換業務中。Feeney 在 Safelite 工作 20 年（多數是面對客戶的角色）才升任 CEO。

升任後他放下自己的意見，要團隊直接和終端用戶談：

We decided to stop worrying about the numerical NPS and instead pay attention to what the customer’s verbatim [comments] told us … This is a fuller, more textured way to be looking at our business through our customers’ eyes.

兩個發現#

這些不可能在問卷中發現——沒有人會想到去問「想不想在手機上追蹤技師物理狀態？」。

點子必須來自先逐字傾聽。

Feeney 應用 power of verbatim，10 年內銷售翻倍。

找市場的角落（Find a Corner of the Market）#

哈佛 Michael Porter 指出：商業不是贏者全拿。多數產業裡，多家競爭者各贏不同市場。

• Toyota 與 Tesla 都贏在電動車市場——因為他們的客戶對品質有不同定義
• 兩者都成功是因為避免成為所有客戶的所有東西

今日資訊近乎即時流通，競爭對手能即刻匹配你的價格、用社交平台挖你的明星、從田納西到塔斯馬尼亞採購原料、透過遠距工作存取全球人才。

正面對決所有人幾乎不可能建立可持續的競爭優勢。

獨立書店復興的故事#

• 在 Barnes & Noble、Amazon、Kindle 三重打擊後，獨立書店相繼倒閉
• 2010 年起獨立書店數量成長 50%
• 哈佛 Ryan Raffaelli 的解釋：他們找到自己的市場角落——社區、策展、聚會（community, curation, convening）
• 不在價格、便利性、可得性上跟 Amazon 競爭，而是滿足 Amazon 與 Kindle 給不了的需求

Moneyball：用分析找被忽視的角落#

• 2000 年初奧克蘭運動家隊（Oakland A’s）資源遠不如紅襪、洋基
• 總經理 Billy Beane 找尋被低估的球員特徵
• 發現上壘率（on-base percentage）比打擊率更能預測得分能力
• 因此能招募被市場忽視的球員、獨享一個人才池
• 結果是 12 年來最佳賽季 + 進入季後賽

一家英國銀行的應用#

• 多數銀行用 ATM 普及度等傳統指標競爭客戶
• 這家銀行鎖定重視「偵測、嚇阻、快速解決詐欺」的客戶族群——一個被忽視的市場
• 不試圖滿足所有人，主宰一個有獨特品質定義的市場

客戶執著實作清單#

1. 留意 Lake Wobegon 效應——領導者誇大自己的品質感受
2. 不要過度依賴方便、熟悉的資料
3. 避免會給你想要答案的指標——Observer-Expectancy Effect
4. 留意 NPS 等問卷的小樣本與選擇偏誤
5. Follow them home——觀察客戶在自然棲地使用產品
6. Power of verbatim——逐字傾聽，超越表單與評分
7. 找市場的角落——用 Moneyball 思維找競爭對手忽略的客戶群