重生之我在云都偷心三千次 第985章 市场应对，稳定客户群体

科研负责人站在门口，手里那份补充报告的纸角微微卷起，像是被反复摩挲过。林晚没有接，只是盯着主控屏上刚跳出的数据流——那条来自“恒通中转”的运输记录正闪烁着橙色预警光。

她听见对方说：“系统开始索要外部数据了。”

这句话像一块石头投入深井，没有激起回响，却让空气沉了几分。林晚没回头，只抬手调出另一组界面，将三类客户标签拖进优先回访框。她的指尖在屏幕上划过，动作稳定，仿佛刚才那句话只是日常汇报中的一行备注。

“我知道了。”她说，“你把测试日志归档到x-0982，加密等级升至三级。”

科研负责人顿了一下，转身离开。脚步声在走廊尽头消失前，林晚已经拨通了市场团队的视频通道。

十分钟后，六张脸出现在通讯面板上。有人刚擦过脸，脸颊还泛着水汽；有人领口歪斜，显然从床上被叫起来。林晚没等他们调整坐姿，直接开口：“现在所有人听清楚，我们不追技术源头，也不比算力高低。我们要做的只有一件事——守住人。”

会议室里没人说话。一名女主管低头翻看提案文档，手指停在“老客户专属优惠”那一栏，迟迟没往下划。

林晚看着她，轻轻闭了下眼。

“心灵洞察之镜”开启的瞬间，对方脑海里的念头清晰浮现：“送折扣券？他们连算法都能重构，这点小恩小惠根本留不住人。”

林晚睁开眼，声音没变：“上季度我们收到多少条关于响应速度的投诉？”

女主管愣住：“不到百分之二。”

“那售后满意度呢？”

“九成以上五星。”

林晚点头：“他们的产品再快，能快过我们一个电话就上门的速度吗？技术可以抄，参数可以堆，但十年积累的服务网络，不是靠几块芯片就能复制的。”

她扫视一圈：“我们要让客户记住——买的是安心，不是参数。”

会议室气氛松动了。有人开始记笔记，另一名男成员主动提出：“我们可以按消费频次和历史服务记录做分层运营，对高价值客户启动一对一管家服务。”

“可以。”林晚说，“但别只盯着高端客户。价格敏感型用户最容易动摇，也最容易回头。一旦他们发现新品的实际体验不如预期，就是我们最好的召回时机。”

她调出客户流失趋势图：“接下来三天，所有老客户登录App时，自动弹出专属服务入口。内容分三类：已购用户的免费延保升级、近三个月未复购的定向返现券、以及正在使用竞品的匿名回访邀请。”

“回访？”有人问，“直接问他们是不是买了新产品？”

“不。”林晚摇头，“问题要软。比如‘最近有没有尝试其他品牌的产品？如果有，最打动你的地方是什么？’‘用了之后，有没有哪一点让你觉得不如原来方便？’重点不是拉人回来，是听清他们为什么走，又失望在哪里。”

她顿了顿：“尤其是中途放弃使用的客户。他们才是最有价值的情报源。”

一名年轻成员举手：“如果客户不愿意透露细节怎么办？”

“那就用选择题。”林晚调出问卷模板，“选项设计要有引导性。比如‘操作复杂’‘售后响应慢’‘功能不符合预期’，但最后一项必须是‘其他，请填写’。很多人会在最后写真实原因。”

她下令：“启用独立加密通道，所有反馈数据直传我这里，命名规则统一为‘R 编号 类型’。不得使用真实姓名或企业名称，避免信息泄露。”

会议继续推进。优惠方案细化到发放节奏、推送时段和触发条件；客服团队开始培训应对话术；技术支援组同步准备远程诊断工具包，确保老客户遇到问题时能在十分钟内接入人工服务。

林晚全程没打断，只在关键节点提问。每当某人发言时语气迟疑，她便悄然凝视其双眼，捕捉那些未说出口的顾虑。

有人担心品牌形象会被低价策略拉低，她便反问：“你觉得客户更在意面子，还是解决问题的速度？”

有人质疑回访效率太低，她提醒：“一个真实的负面反馈，抵得上一百次内部推演。”

还有人提议加大广告投放，她否决：“现在打宣传战等于替对手引流。我们不做对比，不提名字，只强化自己的优势——稳定、可靠、随时在场。”

会议结束前，林晚最后强调：“这不是短期促销，是信任保卫战。每一个留下来的人，都是我们反击的支点。”

通讯面板逐一熄灭，大厅重新安静下来。她靠在椅背上，手指轻揉太阳穴。刚才连续两次使用“心灵洞察之镜”，精神负担明显加重，视线边缘有些发黑，但她没停下。

主控屏左侧滚动着优惠发放实时数据：三分钟内，已有两千多名老客户领取了专属服务包。右侧则是首批回访问卷的摘要流，一条条关键词自动归类——“充电时间长”“语音识别不准”“找不到售后入口”。

她逐条查看，在“找不到售后入口”这条标记了星号。

新产品主打智能交互，却忽略了基础服务通道的设计。这是个漏洞，也是突破口。

她调出城南工业区的地图，目光落在几处供电异常的厂房位置。调查小组还没传来消息，但物流线程已经开始输出新线索。恒通中转的账户流水显示，过去一周有三笔大额转账来自离岸支付平台，收款方关联了一家注册在郊区的空壳公司。

她正准备进一步追踪资金路径，平板突然震动。

一条系统提示跳出来：

【R-0037 提交成功】

【用户类型：价格敏感型转移者】

【反馈内容：机器反应是快，但每次推荐的东西都不是我真正想买的。它好像知道我会选什么，可我不知道它怎么知道的。】

林晚的手指停在屏幕上。

这句话和科研团队提到的“行为偏好学习”完全吻合。

对方不是在优化产品，是在训练用户。

她立刻调出该用户的消费画像：三十岁女性，自由职业者，过去两年累计购买联盟产品十七次，平均复购周期四个月，从未参与过任何促销活动。

这样一个习惯稳定的客户，竟然在新品上线两周内就完成了转移。

说明吸引力足够强，但体验并未完全满足预期。

她迅速在回访名单中加急标注这一例，并设置自动提醒：一旦该用户再次登录App，立即触发专属客服接入流程。

然后，她将这份问卷单独导出，加密后归入x-0982文件夹。

主控台另一侧，市场团队发来最新简报：首轮优惠活动上线两小时，老客户活跃度回升百分之十八，流失率下降五个百分点。

不算惊人，但趋势向好。

她喝了口凉透的茶，重新打开客户分层模型界面。

下一步，要把那些徘徊在边缘的用户一个个拉回来。

她的手指刚触到键盘，屏幕右上角忽然弹出一条紧急通讯请求。

来源是调查小组代号t-3。