アメリカTARP社のジョン・グッドマン氏が1970年代
後半に消費者への苦情処理と再購入率の相関を調査した
結果を「グッドマンの法則」として体系化したもの。
日本でも活用されている。この法則は潜在的不満者の
行動と再購入の割合を示したものだ。
▼簡単に解説すると
①企業の商品やサービスに不満を持った人は
満足だった人の約２倍が他の人にその情報を伝達する
（満足 → 5人に言う、不満 → 10人に言う）
↓
②そのうち、不満だった人が実際に企業にクレームを
言う人は不満を持つ人の40％ほどにとどまる
↓
③不満を直接言わない60％人のうち90％は再購入をしない
という事で、言う人は少なく何も言わずに再購入もしない
人の割合のほうが多いということになる。
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この法則は、主にCustomer Satisfaction（顧客満足）
後半に消費者への苦情処理と再購入率の相関を調査した
結果を「グッドマンの法則」として体系化したもの。
日本でも活用されている。この法則は潜在的不満者の
行動と再購入の割合を示したものだ。
▼簡単に解説すると
①企業の商品やサービスに不満を持った人は
満足だった人の約２倍が他の人にその情報を伝達する
（満足 → 5人に言う、不満 → 10人に言う）
↓
②そのうち、不満だった人が実際に企業にクレームを
言う人は不満を持つ人の40％ほどにとどまる
↓
③不満を直接言わない60％人のうち90％は再購入をしない
という事で、言う人は少なく何も言わずに再購入もしない
人の割合のほうが多いということになる。
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この法則は、主にCustomer Satisfaction（顧客満足）
に対して参考とされる手法です。
サービス業務の世界では、この法則が重要視されている。
特に現代で一番厄介なのが”サイレントクレーマー”の存在。
まだ連絡をする人のほうがありがたく、対応次第によって
満足に繋げられる。（脅迫的クレームはまた別の話・・）
また、1人不満を言う人が居れば実際には10人近く同じ
不満を抱えている人が存在すると言うことになる。
今は、その貴重なクレームの声を集め、いかに顧客満足を
高めるかを様々な企業が手探りで模索しているのが現状だ。
ただ、これは企業と消費者の間の法則だけだと思われがち
だが、よく考えると色々なことに当てはまる。
会社の中で何か思う事があっても、直接言う人は少ない。
例え本人に言ったとしても解決の糸口が見つからなければ
その人はもう話すことはないだろう。言うことは案外、勇気もいる。
今現在の人工知能レベルでは概ね過去のデータを解析して
傾向を見つけ出し、その状態が生まれるタイミングを予想。
現在の人間よりデータ処理速度が速いだけで導き出される
結果にはまだ大差がない。
今は手探りでヒトがこのような法則を見つけ出しているが
将来は全てのものがデータ化されるとこのような傾向も
すぐに分かるようになるだろう。
しかも、良い声と悪い声の両方を正確に。
でも、分析が進み最終的に不満ゼロの時代になったとして
果たして質や精度を高める欲求を人は持続できるのか・・
サービス業務の世界では、この法則が重要視されている。
特に現代で一番厄介なのが”サイレントクレーマー”の存在。
まだ連絡をする人のほうがありがたく、対応次第によって
満足に繋げられる。（脅迫的クレームはまた別の話・・）
また、1人不満を言う人が居れば実際には10人近く同じ
不満を抱えている人が存在すると言うことになる。
今は、その貴重なクレームの声を集め、いかに顧客満足を
高めるかを様々な企業が手探りで模索しているのが現状だ。
ただ、これは企業と消費者の間の法則だけだと思われがち
だが、よく考えると色々なことに当てはまる。
会社の中で何か思う事があっても、直接言う人は少ない。
例え本人に言ったとしても解決の糸口が見つからなければ
その人はもう話すことはないだろう。言うことは案外、勇気もいる。
今現在の人工知能レベルでは概ね過去のデータを解析して
傾向を見つけ出し、その状態が生まれるタイミングを予想。
現在の人間よりデータ処理速度が速いだけで導き出される
結果にはまだ大差がない。
今は手探りでヒトがこのような法則を見つけ出しているが
将来は全てのものがデータ化されるとこのような傾向も
すぐに分かるようになるだろう。
しかも、良い声と悪い声の両方を正確に。
でも、分析が進み最終的に不満ゼロの時代になったとして
果たして質や精度を高める欲求を人は持続できるのか・・
人は不完全だから面白みがあるのかもしれない^ ^