跟踪与解读消费者心理的技术使企业与消费者关系更紧密。公司必须花费大量精力记住消费者的偏好，消费者也要花精力教会企业如何记忆。例如，星巴克通过其会员系统记录下顾客喜欢的咖啡种类、甜度等信息，当顾客再次光临时，就能快速准确地为其制作出心仪的饮品☕️。此外，这种记忆必须够智能。你每天都点相同的浓缩咖啡，但是如果天气冷，你会点一杯热拿铁。关系技术要足够强壮，才能学着区分特例。唐·帕博（Don Peppers）与马莎·罗杰斯（Martha Rogers）合著的《一对一企业》（Enterprise One to One）一书中提到：“消费者与企业之间的学习型关系会越来越智能。每一次的互动都能更明确定义消费者的个人需求与品位。”
在当今竞争激烈的商业环境中，客户关系管理（Customer Relationship Management, CRM）已经成为企业成功的关键因素之一。本文将深入探讨如何通过一系列策略来实现从创造客户想要的产品和服务，到记住客户曾经的偏好、猜想客户的偏好，最终达到改变客户偏好的目标。这些任务每一项都要求公司提供更多的产品和服务给客户，进而也提升了客户对公司的参与度。
一、创造客户想要的
（一）定制化服务的魅力
有时这意味着简单的定制——你想要别人没有过的度假经历。就像在一个宁静的小岛上，享受着私人沙滩和专属厨师为你准备的美食，这种独特的体验是无法被复制的。有时这意味着大规模的定制——你想用普通牛仔裤的价格，定制一条贴合自己腿形的牛仔裤🧐。这不仅仅是满足了穿着舒适的需求，更是一种个性化的表达。然而，有时候大规模定制并不是你想要的——时尚产业利用人们效仿他人着装的心理获得收益😎。例如，某款明星同款的衣服一经推出，就会引发抢购热潮。
（二）半定制与精准营销
还有时你想要的是半定制——你和很多人都在阅读《纽约时报》，但是你不一定需要读体育板块或者讣告，你希望读到的不是“个人日报”，而是“你我日报”，一份你与你最亲密的12位朋友所感兴趣的报刊。这就需要企业具备强大的数据分析能力，能够根据用户的行为习惯、兴趣爱好等因素进行精准的内容推荐。例如，今日头条就是通过算法推荐的方式，为用户提供个性化的新闻资讯，让用户沉浸在自己感兴趣的信息海洋中🌊。
为了创造客户想要的东西，用户和制造者之间必须要有大量的信息和信任交流。接口技术必须清楚易懂，使人们能够表达他们的欲望。比如，在一些电商平台的商品详情页面上，会设置详细的参数选择功能，用户可以根据自己的需求选择颜色、尺寸、款式等。同时，必须精准管理生产和交付过程中如噩梦般的物流环节。任何涉及到基本原材料的工作都不像想像的那样容易定制，但可以肯定的是，任何定制方案都离不开网络技术💻。
二、记住客户曾经的偏好
我们做的大多数事情都是重复性活动。我们每天、每周或者时不常地从事相同的任务。那些重复做的事情与那些只做一次的事情具有不同的意义。小事件有大意味。重复输入密码，点咖啡时重述一遍自己喜欢的口味，或者重复解释自己为什么不喜欢浴袍，这些小事都令我们懊恼不已😒。而那些了解我们小怪癖（这些小怪癖也必须被了解）的人容易获得我们的好感，同样，那些了解我们小怪癖的公司也自然会赢得我们的喜爱。
跟踪与解读消费者心理的技术使企业与消费者关系更紧密。公司必须花费大量精力记住消费者的偏好，消费者也要花精力教会企业如何记忆。例如，星巴克通过其会员系统记录下顾客喜欢的咖啡种类、甜度等信息，当顾客再次光临时，就能快速准确地为其制作出心仪的饮品☕️。此外，这种记忆必须够智能。你每天都点相同的浓缩咖啡，但是如果天气冷，你会点一杯热拿铁。关系技术要足够强壮，才能学着区分特例。唐·帕博（Don Peppers）与马莎·罗杰斯（Martha Rogers）合著的《一对一企业》（Enterprise One to One）一书中提到：“消费者与企业之间的学习型关系会越来越智能。每一次的互动都能更明确定义消费者的个人需求与品位。”
关系需要双方的投入，因此其增值速度是单方投资的两倍。替换关系的成本很高，放弃关系就相当于放弃了两倍的投入，你既放弃了对方在关系中的投入，也放弃了自己的投入。换句话说，收获忠诚的成本很低。正因如此，飞行积分与消费积分计划才能取得巨大成功，而这是航空公司与超市共同投资的结果。会员卡副卡是拓展关系的另一个例子：追踪购买记录的成本远小于成为会员的成本——对双方皆如此，因而值得投入去发明其他的方式来推广这种方法。电话公司推出的“朋友圈”也是一种巧妙利用网络关系的试验📱。
三、猜想客户的偏好
为客户定制小众产品只是R – tech的第一步。第二步是智能地记忆客户偏好。第三步是在客户表达喜好前猜测客户想要什么。这是衡量任何亲密关系的标尺。当你真正了解一个人时，你才能夸口说“我知道她一定会喜欢这本书的！”最基础的猜测技术是从客户过去的使用模式中推断其好恶。例如，如果你经常在某个购物平台上购买运动装备，并且浏览了很多关于登山的文章，那么平台可能会推测你即将计划一次登山旅行，从而向你推荐相关的登山鞋、背包等装备🧗♂️。
但是最强大的R – tech是建立在大量其他客户及其与预期需求之间的潜在关系基础之上。这种社会化的R – tech最典型的例子是萤火虫（Firefly）开发的基于网页的推荐引擎（该公司在1998年时被微软收购）。它的原理是：我告诉萤火虫的音乐供应商MyLaunch自己最喜欢的十张专辑，然后MyLaunch比较我与萤火虫上其他50万用户的前十位推荐。接下来萤火虫对我的音乐品味进行归类，将我与其他在专辑选择上有交集的用户归为一类。尽管我与这些用户的某些选择重合，但仍有一些其他用户提到的专辑是我没有听过的。这时，萤火虫会提醒我听那些专辑。相反的，那些重合用户也会知道我推荐而他们没听过的专辑。系统推断我会喜欢哪些专辑，并建议我尝试它们。这个简单的系统出乎意料地有效。我鬼使神差地推荐了大量我喜欢的专辑。系统有许多精细的方法来提升它的有效性。我可以通过为系统推荐给我的音乐打分来教导它。
亚马逊和巴诺（Barnes and Noble）这样的网络书店正在利用类似的R – tech技术推销书籍，帮助读者更精明地消费。亚马逊开发的协同推荐系统基于与你购买行为类似的消费者。根据你和其他人曾经的消费记录，亚马逊建议你：亲，你应该会喜欢这些作品。而且，它通常是正确的。事实上，亚马逊的推荐系统十分有用，以至于它成为亚马逊的首要市场推广工具以及利润增长点。根据公司发言人的说法，因为看到旁边推荐框中的信息而冲动购书的读者数量“颇为可观”。网络逻辑的美妙之处在于这套软件的原理并不依托于人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）。它把每个个体所单独教授的东西汇集到一个分布式的数据集中，在此基础上完成协同工作。很多人教授的东西很弱智，但当所有的东西联结起来，就产生了有用的智能。网络的力量就来自于每个成员愿意分享的细碎信息。
四、改变客户的偏好
客户与供应商之间的你来我往将他们牢牢拴在一起，直到双方的身份差异消失。在前沿领域，拥有专业知识的人员稀缺，这种现象尤为显著。在网络和电商的早期时代，没有人知道客户想要什么，或者供应商应该提供什么。专业知识必须共同开发，共同进化。公司需要培训并教育客户如何表达自己的需求，随后公司又被客户所培训和教育。例如，在在线会议刚出现时，邮箱与聊天应用刚刚兴起时，没有人知道普通电子邮箱与优秀电子邮箱的区别，也没有人知道普通聊天区与出色聊天区的区别。最出色的网络公司们所学到的东西都来自于他们的第一批客户。但是客户对于应该期待什么也缺乏相应的专业知识，他们只能接受公司灌输给他们的愿景以及一次次的跳票。客户和公司互相教育，共同探索什么是可能的。
好的产品和服务相辅相成。现有可能性催生客户的欲望，可能性又由追随客户新的欲望的公司创造。由于网络中的创造是一种联合创造，是一个产消行为，因此在合作创造者之间必然存在多方面的关系。联合创造与产消行为需要以信息对等为基础。信息必须在各个节点之间对称地流动。在工业社会，信息的平衡不可避免地向公司一方倾斜。它们握有高度集中的知识，而客户们只拥有自己的个人体验，最多加上几个朋友的经验。但是网络经济改变了这一格局。复杂性与技术的每一次进步都使得经济行为的重心更靠向个人一端。
公司帮助客户学习并非是让客户变聪明的唯一途径。另一种方式是反转市场中信息通常流动的方向。约翰·哈格尔（John Hagel）是《网络利益》（Net Gain）一书的作者之一。他曾说过，“与其帮公司尽力收集客户信息，不如让客户尽力收集有关自己的信息。”例如，一些新公司能够借助网络机器人比较不同商店的价格。如果网上有30家音乐零售商销售《泰坦尼克号》原声碟，像asJunglee或Jango这类网站就能够从各个供应商处收集价格信息，然后把排名展示给你。但是供应商仍然操控市场。他们对产品进行定价，持有数据，并借此来拉动销售。假如我们反转信息流的方向，就能创造出一个“反向市场”。在“反向市场”中（已经有一些网站在这么做了），客户决定交易条件。如果你说，“我想出价10美元买一张全新泰坦尼克号CD”，然后把你的出价向整个网络广播，接下来就会有供应商找到你。这种机制尤其适用于购买一手高端产品，例如汽车、保险、房屋贷款等等。“我想要贷款12万美元，分30年还清我在圣何塞的房子。有没有人接受？”你指定条件，持有数据，驱动交易的产生。
当然，技术可以把这些谈判过程都转到后台，通过代理等人完成，毋须你来亲自讨价还价。但是关系技术把信息的主导权从供应商那里夺回来，交到客户手中。这使得客户越来越聪明。谁拥有最聪明的客户，谁就能获胜。第三种使客户变聪明的方法，是凝聚客户的集体智慧。20世纪70年代中期，个人计算机刚刚面市，拥护这一潮流的用户组如雨后春笋般在各地出现。任何人都可以参加每月举行的聚会，交换例如如何连接打印机或者升级软件之类的小窍门。所有活动都是非正式、免费且民主的。懂行的人负责教，不懂的可以问问题、记笔记。每个计算机平台在各大城市中都有自己的用户组，连Amigas这样的“孤品”都有相对应的用户组，更不用说视频游戏设备、苹果电脑和基于DOS系统的个人计算机了。一些用户组的规模上万，经营自己的免费软件分享站，拥有几百万的预算。局外人认为这些用户组不过是计算机产业中混乱的体现。用户手册艰涩难懂，用户界面极不友善。批评者称你完全不用在意这些用户组的存在，但事实上，这些用户组在推动计算机技术的发展以及提高用户的知识水平方面发挥了不可忽视的作用💡。
综上所述，从创造客户想要的开始，到记住客户曾经的偏好、猜想客户的偏好，最后改变客户的偏好，这是一个逐步深入的客户关系管理过程。在这个过程中，企业需要不断加强与客户之间的信息交流和技术支持，以适应不断变化的市场需求，从而在激烈的市场竞争中立于不败之地💪。