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但要充分运用口碑的巨大功效，企业必须首先抛弃5种常见的误解。
哈里·
波特，折叠式单脚滑板，克莱斯勒的PT巡洋舰，以及电影《女巫布莱尔》——这些都是近来口碑造就的成功案例。
但许多高层管理者和市场经理却未能正确认识口碑现象，他们往往抱有一些常见的误解。
在这篇文章中，作者勒妮·
戴伊探讨了误解背后的事实。
误解一：
只有奇异新锐的产品才值得利用口碑。
这是错误的。
某些看似最不可能利用口碑的产品，比如处方药，也能制造响亮的口碑。
误解二：
口碑是自然产生的。
戴伊认为其实不然。
口碑越来越成为精明营销策略的产物，公司为此培养先锋，限量供应产品，利用名人效应，借助排行榜的力量，并发起面向铁杆消费群体的营销活动。
误解三：
口碑最好始自你最好的客户。
事实上，反主流文化通常有更强的口碑制造能力。
误解四：
要从口碑中得利，你必须先下手，快下手。
其实，效仿型公司也能从口啤中获得巨大利益，只要他们知道何时应该进入、何时应该观望。
误解五：
需要媒体和广告来创造口碑。
但实际上过多或者过早的媒体和广告介入会使口碑在尚未点燃之际就被掐灭。
戴伊还指出，随着全球化和品牌扩散的发展，口碑也许将主导市场格局。
事实上，那些无力控制口碑的公司也许很快就会发现，口碑正在逐渐控制着他们。
ZT网络时代的口碑营销术
正像阿尔文·
托夫勒在《财富的革命》中描述的那样，我们正在进入一个崭新的世界，一个由互联网搭建起来的信息世界。
RSS订阅、博客、维基百科、社区网络、在线媒体……这些丰富的获取信息的渠道，使得购买行为变得越来越复杂，权力的天平已经从商业机构开始向个人倾斜。
我们现在习惯的购买模式已经变成了——先“Google一下”，看看其他的消费者或者机构有着怎样的评价和试用感受。
一个糟糕的网友评价可以让商家几千万元的广告费顷刻化为乌有。
口碑营销，这个曾经看似有点落伍的营销概念，也正因此突然变得火热起来。
根据美国PQMedia近期调查研究的数据表明，全美2008年企业对口碑营销的支出增长14.2%至15.4亿美元，而且预计未来5年，还将在此基础上复合增长超过14.5%，大有赶超对传统营销模式的投入规模的架势。
从某种意义上说，到2009年，哪个企业如果还在对口碑营销存在迟疑的话，那这家的公司营销总监可以算得上是真正的“OUT”了。
与此同时，一些观点超前的营销专家们已经开始关注这片曾经寂静的领域。
美国著名营销专家罗希特·
巴尔加瓦之前在接受采访时曾表示，如今令大部分营销人员开始感到恐惧的是，当互联网加速了“个人”观点的传播后，顾客对你的公司的看法只有一部分在你的掌握之中。
更重要的是，这些看法很容易就被别的顾客看到，因此重新重视营销在人际之间的传播迫在眉睫。
而定位理论的创始人之一的里斯，也公开表示，在如今更加个性、高效、透明的信息传播空间里，原有的大规模营销方式正在变得落伍，注重对于潜在核心顾客的服务和营销才是真正的解决之道，因为只有他们才会更好地注解品牌的本质。
与这些理论紧密相关的，则是众多企业目前已经积极开展的各种层次的“口碑营销”尝试，无论是今年年初索尼笔记本结合邮件、达人使用和会员专区的口碑营销实验，还是相宜本草坚持多年的明星产品网上社区推广的口碑营销实践，或是老牌厂家天士力药业邀请患者为其主打产品所做的现身说法的口碑营销尝试，都似乎让我们感受到了这种古老的营销模式在这两年散发出来的活力和热度。
口碑营销爆红的背后
虽然没有人去编写口碑营销的历史，但可以肯定的是，从商品社会开始，这种营销模式其实早已经被商家所广泛采用。
早在100年前的美国，可口可乐就曾经以自己“可以提神醒脑的魔力药水”的形象获得劳工基层的青睐，最终成为了美国的国民饮料，其中口碑营销也算是居功至伟。
而在2009年这个互联网高度发达，信息喧闹的平坦世界里，再来谈口碑营销似乎是有点返璞归真了。
但问题是，谁才能真正影响消费者的购买行为呢？
ThomasCrampton是奥美360度数字影响力团队的亚太区总监，在成为公关高手之前，他曾经是《纽约时报》的著名记者。
因为工作的缘故，他走遍了世界上大多数的城市，并到过亚洲的每一个国家。
在他的团队的调查中，他发现亲人和朋友以及拥有共同兴趣的专业人士的推荐，往往是人们做出购买决定的真正原因。
其他的包括电视、报纸、楼宇、电影植入式广告，基本上往往是受到大众排斥的。
与此呼应的是，美国品牌专家马丁·
林斯特龙做过一个有趣的实验，在对20多个不同的汽车公司所制作的60多条广告进行研究之后，他发现这些广告惊人地雷同，都有如下的场景：
一辆崭新铮亮的、似乎无人驾驶的汽车在沙漠中突然来了个急转弯，然后扬起了一片尘土。
人们通过这些广告根本无法区分这些品牌来自何处，有哪些区别。
而也许让这些广告制作人感到汗颜的是，仅以中国国内为例，家庭轿车购买的主要选择权其实往往掌握在妻子手中，而女性似乎很难从以上的广告中得到她们想要的信息，她们其实更加关注汽车的价格以及款式。
从上世纪90年代开始，营销理论界曾经就营销的精细化和精准化展开过详细的探讨，但彼时很多公司依然对大手笔的投放感到一如过往的安心，而殊不知随着经济的不断发展，人们更加追求个性和自我释放，对于以往那种航空导弹式的宣传模式早已经感到无比厌烦。
克林顿总统的高级顾问马克·
佩恩在自己的著作《小趋势》里幽默地刻画了当代社会不同细分类型的生存模式，这五彩斑斓的生活模式构建出了新型的社会生态部落群，每个人属于自己的同时也属于这些色彩斑斓的部落群，我们要向他们营销产品，似乎必须首先得明白这些部落群是如何独一无二地存在着。
口碑营销的爆红正是由于它回归了人们的部落属性，在真实和虚拟的空间中，孜孜不断地抢夺着目标受众的注意力，从而达到精准到个人的说服力。
IESE商学院的JuliVillanueva教授表示，与传统口碑相比，互联网口碑有着极大的不可预测性和快速的传播速度。
人们有散布某种东西的需求（发送者动机），也有得到某种东西的需求（接收者动机）。
当这两种动机同时被触发，口碑将变得非常有效。
这也是口碑营销能在新网络时代爆红的主要原因。
成功网络口碑的秘密
从信息传播的角度来看，口碑营销不仅十分有效，其力量也可谓难以预估。
有专家将它和病毒营销的某些特质进行对比，发现其实两者有着一定意义上的类同之处，即快速传播、抢夺注意力、难以测算后果等等。
而如果品牌仅仅以追求知名度为主，而忽视美誉度和产品营销的本质，后果往往会朝着反方向发展。
前段时间的贾君鹏事件的幕后推手，正是一位网络营销公司的负责人，他们挖了一个很深的大坑，回帖量超过500万，但除了引得一些关注和调侃之外，其无聊经济的本色一览无余，并不能获得真正的口碑效应。
国内一家化妆品企业遇到了类似的尴尬。
这家公司的营销负责人曾多次断言中国的化妆品市场是因为本土品牌营销做得太差才会被洋品牌所占领。
听到这样的言论，估计很多人都会受到一定程度的鼓舞。
根据我们的观察，这家公司也在新旧媒体上做了大量的广告，聘请了很多美容专家和达人来推荐他们的产品。
但遗憾的是，由于其产品本身添加的纯植物成分过多，很容易导致人体过敏。
结果正当这位以销售为己任的老兄准备大干一场的时候，却发现品牌的忠实会员开始大量流失。
原因很简单，就是有很多使用者在发现过敏反应后开始在网上发帖，表示对该产品品质的质疑，甚至发起了“贴吧”专题来专门讨论这个问题，其后的结果不用说大家也可以知道了。
实际上，如何聪明地学会利用各种渠道为自己的产品好好做口碑营销，已经成了时下销售总监们最关注的核心议题。
美国著名的口碑营销专家马克·
休斯曾经归结过几条秘诀，现在看来依然十分有效，其中包括：
用新奇的引人注目的事情启动交谈；
善于利用媒体，吸引相关的报道；
制作真正能获得关注的广告；
做伟大的编剧，为产品编写漂亮的幕后故事等等，而现在恐怕还要加上邀请产品专家撰写相关的博客，在社交网站上发布有趣的促销信息或是将没有播出的有趣广告视频放到YouTube上面等等这些新兴手法。
但马克最终强调的一条口碑营销的核心理念，却很少被人们真正关注，那就是在这些华丽的技术手段之外，你还需要时时监督你的产品和公司。
马克表示，监督你的产品对口碑营销来说至关重要，它是口碑的命脉，你必须提供令人们赞叹、且继续赞叹的产品或服务，符合人们的期望，并以优异的服务为支柱，否则其他的那些漂亮的做法只是枉然。
从这个角度来看，雷明顿产品公司的董事会主席维克托·
基亚姆的话真的如雷贯耳，这位成功的企业家表示：
“营销的第一个原则是要有优异的产品，营销的第二个原则是绝对不要忘记第一个原则。
”
由此褪去种种复杂的模式和光环，口碑营销的本质也许就是让你的客户成为你产品的义务宣传员，而让他们成为这样的狂热粉丝的背后推力，还是产品本身的吸引力。
没有真正优秀的产品，一切口碑传播不过是企业家用来愚人愚己的无聊手段罢了。
口碑值多少钱
V.Kumar/J.AndrewPetersen/RobertP.Leone
作者V.库马尔/安德鲁·
彼得森/罗伯特·
莱昂内
现在，应用于客户关系管理的技术已经相当成熟。
通过数据库，公司可以知道每个客户的购物数量和购物频率；
如果辅之以详细的个人信息，并应用统计学模型，公司不但可以预测每个客户可能会在何时再次光顾，而且可以预测客户会通过何种渠道购买何种商品。
管理者可以利用这些数据，估算出每个客户潜在的终身价值（lifetimevalue），并决定是否要继续联系这些客户，以及何时、以何种方式进行联系，从而尽可能地实现——甚至增加——这些客户的价值。
不过，贝恩咨询公司（Bain）的弗雷德·
赖希黑尔德（FredReichheld）提醒我们注意，任何一名客户的价值都不仅仅来自他所购买的商品。
在当今这个人与人之间联系十分紧密的年代，客户在你这里的体验，以及他们在别人面前对你的评论，同样会在很大程度上影响你的收入和利润。
正因为如此，很多公司会花大力气，激励客户成为自己的推销员。
比如，移动电话运营商斯普林特PCS公司（SprintPCS）就宣布，老客户每推荐一名新客户，就可以得到20美元的话费优惠；
而被推荐者如果真的签约成为新客户，也将得到10美元的话费优惠。
同样，在线经纪商史考特证券（Scottrade）也有类似的政策，无论你是推荐者还是被推荐者，史考特都会免去你的三笔交易费用，每笔交易费用为7美元。
因此，在理想状态下，如果公司想知道一名客户的全部价值，就应该对该客户推荐新客户的能力进行评估，当然，这些新客户是能为公司带来利润的客户。
但是，在评估客户的推介能力（referralpower）时，大部分公司基本上都是调查客户是否愿意向他人推荐。
在宏观层面上，这种评估方式并无不妥之处，因为正如赖希黑尔德指出的那样，此类评估结果确实与公司的利润增长呈现出正相关的关系。
但问题是：
大多数人的良好意愿仅仅是良好意愿而已，不会转化为行动。
我们曾与一家电信公司和一家金融服务公司的管理人员合作，选择了他们的部分客户（电信公司9,900名，金融服务公司6,700名）作为研究对象。
首先，我们调查了这些客户是否有推荐的意愿，然后对他们的行为以及他们所推荐潜在客户的行为进行了一段时间的跟踪研究。
在两家公司的客户样本中，表示愿意向他人推荐公司业务的人数比例都很高，但是真正采取行动的人数比例却低很多。
在金融服务公司的客户中，尽管有68%的客户表示会向别人推荐这家公司，但是只有33%的人付诸行动。
而在电信公司的客户中，高达81%的人表示会向他人推荐这家公司，但实际上只有30%的人做到了。
不仅如此，客户推介真正带来新客户的比例在两家公司都很小，金融服务公司仅占14%，而电信公司更低，只有12%。
而且，在那些的确成为公司新客户的人中，仅有11%为金融服务公司带来了利润，为电信公司带来利润的新客户比例更低，仅为8%。
很明显，如果一家公司能够准确地锁定那些可能推荐高利润新客户的客户，将会比竞争对手取得更高的营销投资回报。
下面，我们将介绍公司可以如何评估客户的推介价值。
有了上述两家公司的数据，我们将会证明，客户的推介价值远远大于一般客户的终身价值。
我们也将说明，给你带来最多业务的客户（也就是那些终身价值最大的客户），通常并不是你最好的营销者。
换句话说，对你最忠诚的客户并不是最有价值的客户。
我们还将运用上述两个样本的研究结果来说明，如果公司更好地了解客户的价值有多大，就可以更准确地确定营销活动的目标，从而从营销投资中获取超额回报。
评估客户的价值
相对来说，估测客户的终身价值（customer'
slifetimevalue,CLV）是比较简单的。
我们假设玛丽是FirmCo公司的客户。
那么，玛丽将要购买的所有产品给FirmCo公司带来的价值，就等于她所购商品给公司带来的营业利润减去公司对她进行营销所花费的成本。
没有人真正知道玛丽将来会从FirmCo购买多少东西，但是我们可以分析她过去一段时间内的购物行为，找到她的购买模式，然后利用复杂的统计模型将该购买模式投射到未来的一个时间段，从而对她未来的购物量进行预测。
我们用预测的购物量给公司带来的利润减去营销成本，所得数字的净现值（netpresentvalue），就是玛丽的CLV。
我们这里说的营销成本，既包括争取玛丽成为公司客户的成本，也包括在将来一段时间内用于挽留她的预算成本。
我们正是用这一方法计算上述两组样本的CLV的。
我们以月为单位，分析每一位客户的交易情况，然后利用其带来的月平均利润（已减去营销成本），推算一年时间内每位客户的CLV。
通常，以一年的时间长度推算出来的数字，大约等于一名客户整个终身价值的一半，尽管这会随行业不同而不同。
我们之所以要计算一年的CLV，就是要与推介值的估算保持时间长短上的一致性。
计算玛丽的客户推介值（customer'
sreferralvalue,CRV），要比计算她的终身价值更加复杂。
在通过营销活动促使玛丽推荐新客户后，我们首先必须估测她将会成功推荐的客户数量。
就像计算她的CLV一样，我们要研究她过去的行为，但是这次研究的时间段必须大于一个月，以确保她推荐客户的数量在一定范围内波动，只有这样才能建立合适的统计模型，并保证预测的准确度。
对于不同行业来说，用于观测的时间长度是不同的。
我们发现，对于电信行业来说，最佳的观测期为三个月，而对于金融服务公司来说，这个时间段则为六个月。
此外，我们还要评估我们激励玛丽推荐客户的营销活动能保持多长时间的影响力，也就是说，我们还需要确定，玛丽推荐客户的行为在多长时间内确实是由当初的营销活动引发的。
根据我们的经验，这类营销活动的影响大约可以持续一年。
所以，正像计算客户的CLV时一样，为了谨慎起见，我们只把开展营销活动一年之内玛丽推荐的客户计算在内，尽管这样做可能会在预测客户的推荐行为时产生一定的误差。
下一步，我们必须估测在那些被推荐来的客户中，有多少人即使不经过玛丽的推荐仍然会成为FirmCo的客户。
这一区分很重要。
假设有一位名叫约翰的新客户。
一种情况是，如果没有玛丽的推荐，约翰就不可能成为公司的客户，那么玛丽的推介值就应该包括约翰所带来业务的价值。
我们把这类推介称为“一类推介”。
但还有一种情况，即使没有玛丽的推荐，约翰仍然会成为公司的客户，我们把这类推介称为“二类推介”。
如果是这种情况，那么玛丽的CRV就只应该包括公司在获得约翰这名客户时省下的营销成本，因为公司在获得他时并没有进行直接的营销活动。
要估算玛丽推荐的客户中有多少属于二类推介客户，我们只需直接问他们，如果没有玛丽的推荐，他们是否会购买FirmCo的产品或服务。
我们对两组样本客户所推荐的客户进行了类似的调查。
我们估计，平均下来，每位客户推荐的一类客户和二类客户，比例大体相等。
随着在线业务不断增加，而在线调查又变得更为有效，公司将不仅能够弄清这两类被推荐客户的平均比例，甚至可以知道每位客户所推荐一类客户和二类客户的比例。
很明显，玛丽的推介值等于她所推荐的一类客户的现值（presentvalue）加上她所推荐的二类客户的现值。
假设没有玛丽的推荐，约翰就不会成为Firmco的客户，那么，玛丽对约翰的一类推介值基本上就是约翰的CLV，也就是约翰给公司带来的利润扣除公司对他的营销成本之后的现值，时间以一年为限。
不过，这样一来就产生了一个问题：
尽管公司在争取约翰时营销成本相对更低，但约翰的CLV不一定高于或低于玛丽的CLV。
也就是说，尽管Firmco当初通过昂贵而又低效的直接营销才争取到玛丽这位客户，而仅仅通过激励手段就促使玛丽推荐了约翰这位客户，但是约翰最终可能比玛丽买得多，也可能比玛丽买得少。
当然，在获得约翰这位客户之后，挽留住他的营销成本与挽留玛丽的成本是一样的。
正如我们前面提到过的，二类被推荐客户的价值，仅仅为所节省营销成本的现值。
请注意，如果此类被推荐客户的营销成本高于用其他方法获得客户的营销成本，他们就会对公司不利。
（关于CLV和CRV的计算公式，参见副栏“估测客户的终身价值和推介值”）
估测客户的终身价值和推介值
实现客户群（customerbase）价值最大化的关键，是确定每位客户的价值有多少来自他的购物行为（终身价值），有多少来自他推荐新客户的行为（推介值）。
两种价值都是用现金流贴现法（discountedcashflow）计算。
客户的终身价值（CLV）等于他为公司所创造利润的现值减去公司对他进行营销所付出成本的现值，用公式表示如下：
评估结果的启示
为了弄清CRV估值对客户总体价值产生多大的影响，我们将把我们的价值计算公式应用到两组样本中的每一名客户。
我们根据两组客户的历史数据，计算出消费量、消费频率以及公司挽留客户的营销成本等三方面的预测值，并进而估测出金融服务公司客户的CLV为144美元，电信公司客户的CLV为245美元。
虽然这两个数字也不算小，但是它们都远低于两组客户的推介值。
通过对客户过去的推荐行为进行分析，我们发现，在出台一个鼓励推介的方案之后，每名客户在观测期内平均会推荐4名客户，其中一半为一类被推荐客户，另一半为二类被推荐客户。
假设观测期为一年，经过计算，我们发现金融服务公司每名客户的CRV为257美元，电信公司客户的CRV更是高达1,049美元，这两个数值均显著高于客户的CLV。
其实，这些数字还低估了客户真正的推介值，因为被推荐来的新客户又会推荐其他客户，而这也应该归功于最初的推荐者。
在我们的假想例子中，我们不但询问了约翰是否是因为玛丽的推荐才选择了FirmCo公司，而且还询问了他自己是否向别人推荐了FirmCo公司。
假设他又向另外两个人推荐了这家公司，那么他的推荐行为也应该部分归功于玛丽。
现在我们假设，在玛丽推荐的所有一类客户中，约翰具有代表性。
这意味着，在每一个时间段内，玛丽为公司推荐两名新客户，而这两名新客户又会在下一个阶段各自推荐两名新客户（共四名）。
当玛丽推荐的两名新客户在这一阶段各自推荐两名新客户时，玛丽自己又在继续推荐其他两名新客户。
那么，在两个时间段内，玛丽共为公司带来了八名新客户，其中四名是她直接推荐的，四名是她间接带来的。
由于每一位新客户都会不断推荐两名新客户，玛丽的累计推荐总数在每个阶段都将呈现出几何级数的增长，一直延续到年底。
当我们假设一类、二类被推荐客户的比例保持不变时，我们发现在四个观测阶段中，金融服务公司客户的CRV会迅速膨胀到4,632美元，而电信公司客户的CRV则为6,305美元。
然而，考虑到本文的写作目的，我们决定在预测客户CRV时采取谨慎的态度，因此在下面的论述中，将不把间接推荐计算在内。
假如客户的终身价值和客户推介值之间仅仅是一种正相关的关系，那么从管理的角度看，区分二者便没有多大意义，因为任何能够增加CLV的举措都会立即可以转化为更高的CRV。
但是，当我们研究不同CLV水平的客户的具体推荐行为时，却发现CLV较高的客户并不一定拥有较高的CRV，因此，用CLV来代表客户全部价值是靠不住的。
正如副栏“言行差距”所显示的那样，在电信公司的客户样本中，高CRV客户和高CLV客户完全不相同。
因此，对这家公司来说，任何客户分类方案都必须既考虑到客户的终身价值，又考虑到客户的推介值。
言行差距
令人吃惊的是，该电信公司最忠诚的客户并不是最积极的宣传者。
而那些最乐于为公司推荐新客户的客户，其客户终身价值明显偏低。
要做到这一点，最明显的方法就是建立一个2×
2的矩阵，将客户归入四个不同的区域。
我们就是这样研究电信公司的样本的。
（参见副栏“客户价值矩阵”）在CLV和CRV两个指标上得分都很高的客户，我们称之为“冠军”（Champion）；
CLV得分高但是CRV得分低的客户，被我们称为“富裕者”（Affluent）；
那些CLV得分低但是CRV得分高的客户，被称为“宣传者”（Advocate）；
而两个指标得分都很低的那些客户，被我们称为“吝啬者”（Miser）。
我们发现，客户在这四个区域中的分布是相当平均的。
这一矩阵清楚地表明，对于这家电信公司来说，很多CLV较低的客户与那些CLV最高的客户几乎拥有同样的价值：
宣传者的平均CLV只有180美元，而富裕者的平均CLV高达1,219美元，但是尽管如此，宣传者的平均总价值却只比富裕者低418美元。
这是因为富裕者的平均CRV只有49美元，而宣传者的平均CRV则高达670美元。
此外，在这个例子中我们还可以看到，虽然冠军的CLV平均值高于该指标的中位数（median），但是比起富裕者，他们的平均CLV（370美元）却相对偏低。
这一事实进一步说明，CLV和CRV两个指标之间没有多大的关系。
将知识应用于实践
像客户价值矩阵这样的客户分类方法是否有价值，要取决于依据这种方法制定的战略是否发挥作用。
为了检测这一分类方法的价值，我们针对富裕者、宣传者和吝啬者三类客户的具体需求，开展了三次营销活动，每次活动为期一年，并且绘制出了活动前与活动后相应的客户价值矩阵。
显然，到了年底，每次营销活动都对各自目标领域的客户产生了重大影响。
我们对两家公司的样本客户都开展了营销活动，最终得到了类似的结果。
下面，我们看看这些营销方案是如何在我们的电信公司发挥作用的。
（参见副栏“我们带来的变化”）
客户价值矩阵
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