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凈推薦值(Net Promoter Score, NPS) 到底是什麼?

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凈推薦值(Net Promoter Score, NPS) 到底是什麼?

最近在做電商代營運顧問的時候,常有人在問我什麼是凈推薦值Net Promoter Score, NPS,我在網路上查了一下資訊,所以小編特別寫了一篇文章,希望可以讓大家更了解凈推薦值到底是什麼。Net Promotor Score(NPS)是個衡量客戶忠誠度的指標,這是每間公司唯一且最重要的需要知道的指標,NPS的數值代表客戶有多願意推薦產品給朋友或同事,此數值越高表示公司未來越有可能成長。

  1. 選擇凈推薦值方法來進行研究是對的嗎?

要做的研究到底是為了發現產品最新版本中存在的問題,還是為了作為一種KPI考核指標,還是為了提升公司整體的體驗情況。滿意度和凈推薦值還是非常不同的兩種方法,早先的時候我總想把兩種方法做個融合,將滿意度模型結構與凈推薦值融合在一起,這樣可以把凈推薦值像滿意度一樣,更加結構化的發現影響用戶推薦的因素。

但是經過一段時間之後發現,滿意度和凈推薦值是完全不同的概念。比如用戶對產品是推薦的,但是對產品的滿意度卻是低的。比如下表。

在某次大版本的改變後,做了一次滿意度調查,順便也增加了凈推薦值問題。結果發現,越高級的用戶對產品新版的滿意度越低,但是凈推薦值確是越高的。也就說明,老用戶對你的產品是持推薦態度的,但是對你新改版的版本滿意度低,尤其是顛覆式改版後,勢必會影響老用戶原來已經形成的使用習慣。如果單純的采用凈推薦值,是不是就不能夠發現這種差異的存在了。

  1. 既然決定要做,首先要做好界定

(1)調查推薦範圍的界定

很多公司並不是只有一個產品,而且各產品的用戶群也並不是完全獨立的,如果要針對某個產品進行凈推薦值調查,一定要做好產品界定。在該產品渠道上進行調查,同時突出顯示問題中對該產品的說明。就算是這樣,也很難保證用戶是否正確的理解你需要他評價的對象究竟是你這個產品還是你的公司。尤其是對單個產品下各業務線產品進行調查時,這種影響很難消除。所以,通常不建議對細分業務進行凈推薦值調查,對業務線1進行凈推薦值調查,用戶群1、2、3都是他的用戶,但是又同時是其他業務的用戶,那麽用戶在評價是,勢必會收到其他業務的影響,且這種影響用戶自己也很難發現。

(2)凈推薦值研究周期的界定

凈推薦值和滿意度一樣,單看數值的絕對值意義並不能帶來任何的作用,而是要通過多維度、持續的對比,發現某些方面的提升和下降,進而找出需要改進和保持的方向,所以通常是做周期性調查。但是一定要對研究對接人或者匯報人提前做說明,凈推薦值與滿意度一樣,並不適合頻繁的使用。周期最好控制在一個季度或者半年期,如果每個月都進行調查,一是時間太短,用戶無法顯著感受到差異性;二是也會引起用戶疲憊,如果是電話調查的方式,也會對用戶造成打擾,尤其是產品用戶量不大的情況下。

  1. 得到凈推薦值之後該怎麽做?

首先要看得到的凈推薦值處在一個什麽範圍內,如果是負分,肯定是一個不良的範圍,如果是六七十分,那麽應該算是不錯的範圍。

另外,如果有行業數據可以與行業進行對比,也可以與競品公司進行對比,看看為什麽會存在差異。

其次,單看數值肯定是無法找出問題的原因,雖然能夠了解自己處於一個什麽樣的水平,起到對比的作用,但是我們還是需要以提升凈推薦值為目的,找出影響推薦值的問題和方面,以做針對性的解決方案,逐步的提升凈推薦值。

  1. 關於樣本的問題

(1)多少樣本是合適的?

通過多次凈推薦值的調查經驗來看,通常幾十份的樣本量時,獲得的數值準確度相對要低,而且多次調查的數據波動較大,對於這種波動不容易做出解釋。隨著樣本量的增大,數據趨於穩定,趨勢趨於平緩。

(2)需要進行抽樣嗎?

在一次匯報中,我有提到公司產品的凈推薦值。這次調查中,接受調查的用戶以老用戶的占比高,新用戶的占比低,這也符合產品平常活躍用戶的分布情況。但產品所有用戶的分布是新用戶的比例高,老用戶的比例低。匯報中老闆說了一句,應該分層看一下。意思是調查用戶中老用戶多,肯定推薦值就高。當時我也做出了解釋,而且在研究報告中也有關於用戶分層分析的部分,不知道我的解釋有沒有讓老闆明白。

過後我也做了反思。當時只是把調查結果直接拿來展現,沒有做嚴謹的分層抽樣。

凈推薦值的採集應該是針對產品的活躍用戶人群,新用戶雖然占所有用戶的比例大,但是活躍的用戶還是老用戶的比例更多。新用戶可能大多數都不活躍或者只來過一次兩次,甚至對產品都不了解,所以並不能按照產品所有用戶的分布比例來進行抽樣,還是要以活躍用戶的比例來進行抽樣。本身凈推薦值也是採集那些了解產品、使用過產品的用戶對產品的態度。應該先調取一個時間段範圍內的活躍用戶,統計不同維度用戶(會員等級、註冊時間、資歷等)的比例分布,可以是一個也可以是多個維度,然後對調查結果進行同比例抽樣,這樣就會嚴謹很多,雖然多數情況下結果差異不會很大,但更讓人感受到你的專業性。

所以,我們還是需要把事情做細一些,尤其是做研究,希望這次的介紹大家可以更理解什麼是凈推薦值(Net Promoter Score, NPS)。

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