迷思1.〉滿意度高 顧客就會掏口袋埋單？
顧客關係最常見的迷思，就是「滿意度」。過去行銷學強調，一百個滿意的舊顧客會帶來二十五個新顧客；一個不滿投訴的顧客，代表有二十個潛在不滿的顧客。許多人因此認為，滿意度高就表示顧客黏著度高，願意為企業的服務或產品埋單。
但實務上經常可以看到，顧客滿意度高，實際上購買率或回頭率低；或是滿意度低，但顧客仍然願意付費的例子。 這是為什麼？
陳啟彰指出，如果在紙上畫出兩個軸，橫軸是滿意度，也就是顧客對你的服務務或產品的感受；縱軸是重要性，也就是說，這項產品或服務對於顧客的重要程度。那麼在這張紙上至少有四個分類：
第一 滿意度高，重要性高
第二 滿意度高，重要性低
第三 滿意度低，重要性高
第四 滿意度低，重要性低
滿意度高、重要度也高的顧客最死忠；但如果滿意度高、重要性低，顧客就算再開心，也沒有購買的迫切性。
也就是說，一昧地提高滿意度並不能提高銷售。然而，不少企業經常收到滿意度問卷結果之後，直接花費大筆資源投注在少數顧客抱怨，來提升滿意度，卻沒有檢視，到底你改善的點是否是最優先的？只看滿意度來改善服務，很容易造成資源浪費。
相對的，企業應該優先將資源投放在「顧客滿意度低、重要性的高」的地方。
迷思2.〉產品功能愈強顧客愈喜歡？
用滿意度作為顧客關係衡量指標，另一個盲點在於，無法鑑別出顧客的痛點與機會點。陳啟彰老師介紹另外兩種工具：「淨推薦值」與「狩野分析」。
狩野分析是日本品質大師狩野紀昭提出來的。在這之前，人們往往認為，功能愈多，顧客就愈高興。沒有品質分類的概念。
狩野分析是理解顧客需求是不是剛需的好工具。將服務分為幾種類型：
1.「基本需求」：意思是一定要有的基本功能、服務；
2.「期望型」：只要這類型功能品質好，滿意度就高；反之亦然。
3.「魅力型」：加分選項，有的話滿意度會提升；沒有的話，顧客也不會怎樣。
4. 「無差異型」：有或沒有這項，顧客不在意。
5. 「不需要」：給了這項功能反而會造成反感。
6. 「有疑問」：一般是指對功能或問卷有疑問。
有了這些概念，面對自己以及競爭對手所提供的服務或是產品，對顧客來說是否真的有必要性、能夠創造差異，就有了分類的準則。接下來當企業想為顧客提供某個產品或服務時，就有盤點的依據。
NPS 淨推薦值找顧客真正感受
至於淨推薦值則是衡量顧客向其他人推薦某個服務或品質的指標，最常用來分析顧客忠誠度。
提問的方法是「從0-10分，你有多大意願推薦我們的商品／服務／品牌給你的親友。」1-6分都是不推薦，7-8分是考慮中， 9-10分才是推薦。這可以讓滿意度回答滿意、但實際上沒有任何想法的中立者，真正地顯露出來。
迷思3.〉沒有盤點服務缺口，就做資訊系統導入
透過滿意度、狩野分析與淨推薦值交錯運用，設法找到「顧客需要、但目前沒有被滿足，而企業可以做到」這樣的服務缺口，是企業數位轉型之前，必須的基本功。
這時，企業再談導入數位工具時，要決定優先以App、官網、電子支付提高顧客體驗，或是B2B企業煩惱應該優先以實體商展或是線上展覽與顧客連結，或是B2B企業要做顧客關係的數據分析，還是製造業要設計產品功能，都可以有更清楚的方向，讓資源更為精準的投入。
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