How to prevent your customers from failing
Notice bibliographique
Résumé
Customers are often involved in the design or delivery of services, and in this respect, they function as coproducers of the service. What happens when customers fail to perform their roles effectively? Customer failure is not uncommon; the authors cite research indicating that customers cause about one-third of all service problems. To study the issue of customer failure and its prevention, the authors conducted interviews with managers and customers in a variety of industries about experiences of customer failure, developed case studies related to the topic and conducted secondary research to identify examples of best practices in customer-failure prevention. From their research, the authors conclude that recovering from instances of customer failure is difficult, in part because the customer and the company may have different views of the causes of the problem. As a result, companies should focus on preventing customer failures. An effective three-step approach is first to collect diagnostic data about where customer failures occur and then to analyze the root causes of cases of customer failure ? whether the root causes are issues of technology, people, processes or the design of the physical environment that customers encounter. The third step is to establish preventive solutions, such as process redesign. The authors cite a number of examples of companies that try to prevent customer failures. For instance, customers of Weight Watchers International Inc. may offer each other encouragement at Weight Watchers?meetings and thus help prevent one another from failing in their weight-loss plans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,017 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».