NPS净值推荐

NPS净值推荐，本图整合网络及个人理解，对NPS做一次详细的解读与分析，希望可以帮助到大家。

NPS （Net Promoter Score） 净值推荐

背景及意义

提出

2003年 贝恩咨询公司的弗雷德·赖克尔德（Fred Reichheld）在其发表于《哈佛商业评论》的文章《The One Number You Need to Grow》中首次提出了NPS（Net Promoter Score，净推荐值）的概念，其主要目的是为了客观了解用户对产品的忠诚度

2006年 Fred Reichheld出版《终极问题:创造良性利润,促进成长》系统介绍NPS

2011年 出版《终极问题2.0 ：客户驱动的企业未来 》把NPS发展为客户体验管理指标体系

根据弗雷德团队针对400多家公司的持续研究，发现在许多领域NPS与公司的平均增长率存在非常强的相关性，这也让其迅速成为诸多名企用来提升用户满意度的工具。

含义

NPS是一个用来衡量用户对产品是否真的满意的指标

它的核心是调研用户是否愿意将这个产品推荐给其他人，从而看出用户对产品的满意度，进而反应出公司的持续增长力

意义

在使用得当的情况，NPS不仅能够指引产品的迭代方向，助其巩固优势和弥补弱点，同时还能为用户运营提供策略依据，通过提升产品体验来满足更多用户的需求，进而实现良性且持续地用户增长。

当你与客户的工作发生交叉引用时，NPS可以用来推断客户实际上使用感到高兴的情况。可以利用这些“行为模式”的见解来指导你的客户使用产品。因此，NPS可以指导新手入门和产品开发，帮助减少客户流失并提高留存率。

对NPS不同的看法

负面

11点量表实际上并不是最有效的衡量标准，7点量表得出的结果更加准确

使用全部问题比单个问题要可靠得多，将NPS结果与其他度量指标结合起来可以产生更好的概况

NPS作为衡量客户忠诚度的单一标准，是远远不够的

正面

NPS可以帮助品牌评估客户忠诚度，以及他们向朋友推荐的可能性

有助于评估客户流失、取消订阅或不复购的可能性

NPS是当前客户满意度的良好指标，也是潜在客户流失的风险信号

可以通过细分客户群体来查看不同群体的忠诚度如何

这是一种定量的方法，可以随着时间的变化，动态监控和比较分析分数的差异

NPS还可以依据客户选择的分数，进一步向客户询问开放性的问题获取定性反馈

NPS主要内容

NPS主要影响环节

用户获取

用户留存

推荐传播

NPA使用场景

与其他度量指标和数据结合使用时，NPS提供了一种简单而强大的方法来捕获客户当前对产品的感觉

任何想要衡量客户满意度和忠诚度的SaaS公司都应尝试使用NPS

测量问题

标准的NPS问题

你有多大可能把我们（或这个产品/服务/品牌等等）推荐给朋友或同事？请从0-10分打分

受访者以0~10分来表示，0分表示“完全不可能”，10分表示“非常可能”

根据需要会后续提供一个开放性问题

询问给出某个分数的具体原因，了解更详细的信息有助于采取行动来改进产品

后续问题常用范例： a)您选择x分的主要原因是什么？ b)我们如何才能提高你的分数？ c)您最重视和使用哪些产品/服务功能？ d)您在我们这里令你失望的经历是什么？ e)我们怎样做才能使您更满意？

注意：设置后续问题对于客户来说不一定是友好的，严重的情况还会激怒客户，导致停止填写或恶意填写

解决方式：把后续问题设置为“可选”

3种NPS测量体系

战略NPS

（Analytical NPS）：全局体验战略规划

战略NPS是通过描绘用户的体验旅程，里面包括了线上线下销售、on-boarding、400客服、产品使用、维修、退换货、其他增值服务等关键体验场景，进而通过问卷调研、定量分析，了解当前体验旅程中各体验的表现以及用户的关键痛点，找出问题的症结后进行优先级排序，以便后续的战略布局和执行。

场景NPS

（Transactional NPS）：关键触点的体验变化

为避免用户流失和负面口碑产生，在关键交易场景上设计NPS反馈机制的方法被称为场景NPS。企业利用这种机制即时地了解用户在单次互动下的NPS 高低。 若发现某用户在完成某次交互后NPS分数过低，可以立刻触发警示，生成工单，由相关人员进行及时跟进。了解贬损原因，主动采取应对措施，完成补救，例如国内的滴滴打车、美团等平台，用户在平台上提交投诉后，企业客服部门会在极短时间内响应，联系用户解决问题。

关系NPS

（Relationship NPS）：整体体验良好反馈

关系NPS 是体验优化一段时间后，以季度或年度的频次，定期追踪用户对于企业品牌、产品及服务的整体观感，可用于确保优化方案成果的验证及竞品调查比较。若在过程中发现关系NPS成长停滞不前，必须启动战略NPS，从全域高度诊断问题症结，重新思考体验战略的布局。

作为一种过程跟踪的衡量指标，确保执行过程与最终结果达到满意效果

NPS过程

如何测量收集NPS

收集数据工具

提供NPS网页调查的程序

金数据、腾讯问卷

提供NPS嵌入集成调查的程序，可快速集成在自家产品上

360NPS、Qualtrics、Medallia

收集数据方式

嵌入自家产品的NPS调查

嵌入自家产品内进行NPS调查， 通常会以弹窗(pop-up)或悬浮按钮的形式出现

优势

可以引起客户的关注，在客户与产品进行互动时，进行简短的调查会变得更容易一些。通常使用这种方式，可以收集到更多的数据。不过这也意味着你需要针对自家产品内的特定触点定制NPS调查，依据具体的客户行为和场景触发调查。

劣势

有时候会分散客户在使用产品时的注意力。如果你的客户正在进行一个连续性的任务，而你设置的NPS调查却中断了他的操作，那么客户的可能会产生负面的情绪，最终的调查结果也会产生较低的分数。

消除负面影响方式

可以通过设置触发规则来抵消在自家产品内进行NPS调查的影响，如，客户访问一定数量的页面、页面停留时间或完成特定任务后才触发。这样，调查就不会陷入困境，能够减少甚至解除对客户的负面影响。

邮件形式的NPS调查

把调查嵌入邮件中，也可以只发送指向调查的URL链接

优势

邮件对客户的侵入性比较小，除非你是每天使用邮件来轰炸客户，否则他们并不会介意接收包含调查的邮件。客户可以在自己闲暇的时间填写调查，这样对他们来说是低负荷的，并不会分散他们的注意力。

劣势

这种形式必然无法收取更多数量的数据，并非每个客户都会打开邮件并填写调查表，这样的流程会导致收集较少数量的反馈，对于决策输出来说，数据量支持是远远不够的。

更适合的形式

邮件形式更适合追踪嵌入自家产品NPS调查的后续问题：如果客户给你的分数是（9~10）高分，可以通过系统自动向他们发送一份邮件，感谢他们对于你的支持，并邀请他们提供定性反馈。

如果客户给你的分数是（≤6）低分，还可以通过邮件立即跟进询问，客户具体不满意的状况，以及如何改进可以争取客户后续的推荐。这样你不仅可以知道造成低分的原因，还能体现你很在乎每个客户的不同看法。

NPS计算

NPS=[(推荐者数-贬损者数)/总样本数)]*100%

人群分类指标

推荐者（9-10分）

中立者（7-8分）

贬损者（0-6分）

NPS分数划分

NPS得分区间表示为-100到100

NPS＜0，则表明的公司需要马上开始着手提升客户满意度

NPS≥0会被认为是“良好”的分数

NPS＞30会被认为是“优秀”的分数

可根据各行业基准制定适合自己的分数划分，举个栗子：

行业基准

不同的行业会有不同基准，而且各行业的平均分数差异很大

从Retently在2021年的NPS基准报告中，B2B Software & SaaS的NPS平均分数为30

如何锚定分数

如果是为了击败SaaS公司，那需要锚定的分数就是30。当然将自己与其他更好分数的行业比较只会让你走的更远。

0~30分的区间对于SaaS行业而言虽是可接受的分数，如果你目前低于行业平均分，说明还有可以提升的空间。70分以上，意味着你的客户非常喜欢你的品牌/产品/服务，这属于“圣杯”指标。

NPS的使用

使用NPS数据改善产品

先从客户最常访问的模块开始，然后看看把客户反馈的内容整合进未来的产品路线图中，有时候需要在反馈内容的字里行间深入挖掘，才能了解客户真正的痛点

如果未来规划中存在与客户反馈重叠内容，则表明你可以优先在这些模块进行改善

如果不确定批评者说的是什么，可以通过邮件和电话联系，并表达他们的想法很有可能会对产品有帮助，希望能进一步了解

跟进批评者

通过定期与他们进行交谈，这是一个跟进和询问他们为什么如此评分的机会。或者你也可以发送一份简短的邮件，说你看到他们对产品不完全满意，你想了解并改进它

大多数客户会欣赏你以客户为中心的态度，重视他们的意见并愿意花时间聆听他们的想法，他们会很乐意为你提供所需的信息

至于对服务不满意的「批评者」和「中立者」客户，我们会根据不满意的原因采取不同处理方式：操作上“提供相应客服支援与教学内容替客户解决问题”；功能上“提供替代方案，并将客户建议回报给产品开发团队，作为未来功能规划上的参考”；不满意则“主动追问客户以厘清需求脉络”

使用忠实客户进行推荐

可以在NPS=9的客户中提取评论和案例研究，NPS=10的客户提取推荐理由

需要联系他们，想办法获得他们同意你使用这些内容。通常最好是让客户成功团队参与进来，因为他们与客户已经建立起牢靠的关系，客户成功团队会知道如何有效的说服客户。

也可以尝试系统自动化的方式来完成。通过定义自动化程序任务，当客户提交NPS=10的时候，系统就自动发送一封邮件，以获取客户的授权。由于此类型的客户通常有高度意愿将产品推荐给亲朋好友，因此我们也邀请客户在社交媒体留下评论作为口碑，协助我们将产品推广给更多人。

NPS分析

用户分类

推荐者

忠诚度最高的用户，也是最为重要的用户。

他们不仅为产品贡献了大部分利润（参考2/8原则），且能充当产品的推广大使，在推荐新用户和产品口碑传播方面发挥重要作用。

中立者

他们是处于摇摆立场的人，喜欢你的产品，但是并不会足以让他们愿意冒着影响声誉的风险去推荐。

这些用户成为推荐者的潜力巨大，所以是最值得挖掘和发展的群体，针对他们的反馈需要认真分析，并通过产品迭代满足他们的需求，这才能为产品提供源源不断的增长力。

贬损者

不大可能向他人推荐产品，不会坚持使用或重复购买，同时可能会传播产品的负面信息，阻止其他潜在用户接触并购买产品。

针对这些用户主要是搞清楚其贬损产品的真正原因，如果能够改进，则尝试对其挽回；如果用户期望值过高，则建议战略性放弃，将资源投入到更有价值的用户身上。

当更多的贬损者转为中立者，更多的中立者转为推荐者时，产品的用户增长自然就会进入快车道内

NPS分值评价

通常情况下，NPS分数越高，用户推荐度也就越高，为产品获取新客户的可能性就越大，公司的持续增长力就越强

分析方式

理论绝对值

位于不同区间的NPS能反映出用户对产品的整体印象

低于0分：产品体验糟糕，存在大量问题需要解决

0~30分：良好，存在改进空间

30~60分：优秀，客户满意度较高

超过60分：非常好，可通过用户推荐积攒良好口碑

行业相对值

参考行业的NPS均值以及竞争对手的得分情况等，不同行业间的NPS差别较大（比如电商行业与催收行业），所以在评价NPS时也需结合行业相对值

自我对比

不管是理论绝对值还是行业相对值，都只能发挥部分的参考作用，最重要的标准还是与自己过往的分数进行对比

比如与上个季度的分数进行比较，如果分数有所提高，就表明优化调整的方向是正确的

比如与上个季度的分数进行比较，相反如果分数明显下降，那就需要重新评估调整方向及措施

NPS的分析

NPS与产品使用情况分析进行交叉引用

从客户使用产品的情况中分析数据本身是是很有价值的，结合NPS数据进行交叉引用，可以更加凸显客户行为背后的数据价值

通过将NPS数据添加到产品分析中，你可以从确定客户的关键使用模式开始。比如批评者实际上在使用过程中没有发现产品的关键功能，所以给了低分；比如推荐者会有特定的行动。

举栗子说，你看到低分值的NPS客户每天都有登录，但他们并没有使用可以提高满意度的关键功能。这种情况下，你可以采取行动，给他们发送邮件，内容包括：a)称赞他们或感谢他们对产品的支持；b)依据他们的使用模式给予个性化的建议。

细分NPS数据

找出推荐者、中立者和批评者所在的群组中都有哪些客户，他们在产品使用上表现出哪些关键模式

举个栗子，你可能发现大多数批评者都出现在订阅SaaS企业版计划的客户中，这暗示了企业版的计划可能存在价格或特定功能使用上的问题。

通过对客户的细分，查看每个组推荐者、中立者和批评者的构成情况

举个栗子，你可能发现某种类型的客户（产品经理/设计师）更可能是推荐者，这暗示了你的产品与他们的需求最为相关。

后续问题的分析

由于后续问题属于定性数据，所以需要更多的工作量进行解读。

分析文本内容最有效的方法之一就是将其进行分类。你可以通过创建不同的语料库（标签或关键词）来执行此操作，当回答中提及某些功能时，则可以通过功能语料库进行分类；如果回答中讨论了产品的易用性，那么就可以把它分类到易用性的语料库中。

大多数回答会被同时划分到多个分类，因此需要使用多个语料库标记。

在流量红利逐渐消失的当下，各大互联网平台都无可避免地走上精细化运营的道路，并开始高度关注“持续提升用户体验”的重要性，这也让NPS有了更大的用武之地