순 추천 지수: 실제로 측정하는 것과 이 수치로 할 일

NPS는 비즈니스에서 가장 널리 사용되는 지표 중 하나이자 가장 널리 오해되는 지표 중 하나입니다. 그 수치가 실제로 말해주는 것 — 그리고 하지 않는 것이 여기에 있습니다.

2003년, Fred Reichheld라는 컨설턴트가 Harvard Business Review에 기사를 발표했습니다. 대부분의 고객 만족도 설문조사는 너무 길고, 너무 드물며, 실제 비즈니스 결과와 너무 단절되어 있다고 주장했습니다. 그의 대안은 단일 질문이었습니다: 0에서 10까지의 척도에서, 친구나 동료에게 우리를 추천할 가능성이 얼마나 됩니까? 그는 결과 지표를 순 추천 지수라고 불렀고, 다음 20년 동안 그것은 아마도 고객 경험에서 가장 논의된 수치가 되었습니다.

4명의 스타트업에서 Apple에 이르는 회사에서 NPS를 추적하는 것을 찾을 것입니다. 또한 그 예측 력을 의문시하는 연구자들에게 강력하게 비판받는 것을 찾을 것이고, 작업 팀이 고객이 가장 행복할 때를 잡기 위해 설문조사의 시간을 조용히 기록하는 것을 찾을 것입니다. NPS에 대한 진실은 열성주의와 회의주의 사이의 어딘가에 있습니다. 그것은 실제 제한이 있는 유용한 도구입니다. 대부분의 조직은 완전히 무시하거나 그보다 더 의미 있게 취급합니다.

이 기사는 두 가지 실패 모드를 모두 지나가려고 시도합니다.

점수 계산 방법

역학은 간단합니다. 0에서 10까지의 척도에서 추천할 가능성을 평가하도록 고객에게 요청합니다. 그들의 답변에 따라, 당신은 그들을 세 그룹으로 정렬합니다.

추천자 — 9 또는 10으로 점수를 매기는 사람들 — 이론상 열정적인 옹호자입니다: 실제로 당신을 추천하고, 자신의 사용을 확대하고, 이탈할 가능성이 가장 낮은 고객. 비추천자 — 0에서 6까지 — 당신에게서 멀어지도록 적극적으로 경고할 수 있는 불만족한 고객입니다. 7 또는 8로 점수를 매기는 중립자는 만족하지만 열정적이지는 않습니다. 그들은 경쟁자의 제안에 취약합니다.

계산에서 중립자를 제외하는 것은 NPS의 보다 직관에 어긋나는 설계 선택 중 하나입니다. 논리는 중립자가 어느 방향으로든 의미 있게 성장을 주도하지 않는다는 것입니다. 그것이 경험적으로 참인지는 논쟁의 여지가 있지만, 중립자에서 추천자로의 변화가 당신의 점수를 전혀 움직이지 않는다는 것을 이해하는 것이 중요합니다 — 비추천자가 추천자로 변환되는 경우 (또는 그 반대)만이 실제로 중요합니다.

좋은 점수가 무엇처럼 보이는가

이것은 NPS가 산업별로 매우 다르기 때문에 팀이 자주 혼동하는 곳입니다. 통신에서 축하할 원인이 될 점수 — 악명 높게 불만족한 고객의 산업 — 고객 소프트웨어에서 우려의 원인이 될 것입니다. 여기서 기대치가 더 높고 전환 비용이 낮습니다. 점수를 일반 벤치마크와 비교하는 것보다는 업계 평균과 비교하는 것이 훨씬 더 중요합니다.

그러나 모든 벤치마크보다 더 중요한 것은 시간이 지남에 따라 당신의 추세입니다. 6개월 동안 14에서 28로 올라간 28의 점수는 의미 있고 긍정적인 무언가를 말해줍니다. 62에서 45로 떨어진 45의 점수는 뭔가 잘못되었다는 것을 말해줍니다. 45가 고립되어 존경할만한 것처럼 보일 지라도 말입니다. 방향이 절대 수치보다 더 중요합니다. 특히 통계적으로 강건한 샘플을 아직 감당할 수 없는 소규모 팀의 경우 특히 그렇습니다.

점수보다 더 중요한 질문

조직이 NPS로 하는 가장 큰 실수는 목적지가 아닌 출발점으로 취급하는 것입니다. 그들은 설문조사를 보내고, 수치를 수집하고, 대시보드에 놓고, 계속 진행합니다. 점수는 그곳에 있으며, 분기별로 약간 개선되거나 약간 감소하며, 제품이나 서비스가 실제로 어떻게 작동하는지 변화 없이 생성하지 않습니다.

NPS가 후속 질문으로 설계된 이유는 수치 자체만으로는 거의 실행 가능한 것을 말하지 않기 때문입니다. 당신의 고객이 종합적으로 행복하거나 불행한지 여부를 말해줍니다. 왜, 구체적으로 어디서, 또는 무엇을 할지는 말하지 않습니다. 후속 질문 — 일반적으로 "당신의 점수에 대한 가장 중요한 이유가 무엇입니까?"와 같은 — 실제 통찰력이 사는 곳입니다.

당신이 대량으로 개방형 응답을 읽을 때, 숫자 점수가 나타낼 패턴이 나타납니다. 당신은 비추천자가 단일 통증 지점 주위에 군집되어 있음을 발견할 수 있습니다 — 예를 들어, 온보딩 프로세스 또는 누락된 통합 — 추천자는 일관되게 특정 기능 또는 지원 팀의 질을 언급합니다. 그것은 당신이 행동할 수 있는 정보입니다. 점수는 문제가 있다고 알려줬습니다. 응답은 어디를 봐야 하는지 알려줍니다.

설문조사를 보낼 때 — 그리고 하지 않을 때

설문 시기는 결과에 과도한 영향을 미치며, 신중하게 생각하지 않는 팀은 정보를 제공하기보다는 칭찬하는 데이터를 끝냅니다. 고객이 원하던 것을 성공적으로 완료한 직후에 설문조사를 보내세요 — 성공적인 온보딩, 해결된 지원 티켓, 완료된 구매 — 그리고 당신은 그 긍정적인 순간을 반영하는 점수를 얻을 것이며, 당신과의 전반적인 관계를 반영하지는 않습니다. 가입 후 임의의 간격으로 보내거나, 알려진 버그가 사용자에게 영향을 미치는 기간 동안 보내면, 당신은 다시 뭔가를 얻습니다.

보편적으로 올바른 케이던스가 없지만, 몇 가지 원칙이 유지됩니다. B2B SaaS 제품의 경우, 활성 사용자에게 보낸 분기별 설문조사가 잘 작동하는 경향이 있습니다 — 의미 있는 추세를 잡을 만큼 자주, 고객이 설문 피로를 개발하지 않을 정도로 드뭅니다. 전자상거래 및 소비자 제품의 경우, 구매 또는 배송 후의 거래 트리거가 더 합리적입니다. 서비스 비즈니스의 경우, 경험이 여전히 신선할 때 완료된 계약의 한 주일 이내에 보내는 것이 일반적으로 가장 유용한 순간입니다.

가장 중요한 세그먼트

집계 NPS는 드러내는 것만큼 숨깁니다. 당신의 파워 사용자, 거의 활성화되지 않은 사용자, 엔터프라이즈 계정, 무료 플랜 사용자를 모두 평균화하는 단일 조직 차원의 점수는 거의 확실히 모두에 대해 의미 없는 것을 말해주고 있습니다. 보다 가치 있는 실천은 NPS 데이터를 분할하고 각 그룹을 별도로 보는 것입니다.

파워 사용자 — 매일 당신의 제품에 있고 핵심 기능을 사용하는 — 은 항상 가끔 사용자보다 높은 점수를 가질 것입니다. 그것은 합리적입니다. 당신이 알고 싶은 것은 가끔 사용자가 가끔 사용하는 이유이며, 낮은 점수를 매긴 사람들이 무엇을 바꿀지 말할 수 있는지 여부입니다. 계획 유형, 회사 규모, 산업 또는 고객이 당신과 함께한 기간별로 분할하면 일반적으로 매우 다른 인구와 매우 다른 관심사를 표시합니다.

가장 실행 가능한 세그먼트는 종종 중립자입니다: 7 또는 8로 점수를 매긴 고객. 그들은 불행하지 않습니다 — 그들은 열정적이지 않을 뿐입니다. 무언가가 그들을 완전한 옹호에서 되돌리고 있습니다. 몇 가지 중립자 고객과의 직접 대화를 "8에서 10으로 이동하려면 어떤 것이 필요합니까?"로 요청하는 것이 소규모 팀이 이용할 수 있는 가장 높은 수익 고객 조사 활동 중 하나이며, 시간 비용만 듭니다.

루프 마감: 응답 수집 후 할 일

NPS 세계에서 "루프 마감"이라는 문구는 응답한 고객에게 직접 후속 조치를 하는 것을 의미합니다 — 특히 비추천자 — 그들이 말한 것을 인정하고 가능한 곳에서 그것에 대해 뭔가를 하기 위해. 이 단계는 대부분의 조직이 부족한 곳입니다. 설문조사가 나가고, 데이터가 분석되고, 점수가 슬라이드에 들어가고, 응답할 시간을 들인 개별 고객은 다시는 듣지 않습니다.

이는 놓친 기회이자 비추천자에게 작은 무례함입니다. 3점을 주고 일부 세부 사항으로 설명한 고객은 당신에게 선물을 주었습니다. 아무도 그것을 인정하지 않으면, 당신은 당신이 실제로 답에 관심이 없었다는 신호를 보냈습니다 — 수치만 원했습니다.

비추천자의 경우, 후속 조치의 목표는 그들을 현장에서 추천자로 변환하는 것이 아닙니다 — 그들의 경험을 더 깊이 이해하고 가능한 곳에서 불만족을 야기한 것을 해결하는 것입니다. 회사의 누군가로부터 진정한 개인 응답을 받는 많은 비추천자는 기본 제품 문제가 아직 해결되지 않았더라도 회사에 대한 인식을 의미 있게 업데이트할 것입니다. 들림을 받는 행위가 중요합니다.

추천자의 경우, 간단한 확인 — 감사 이메일 또는 그들의 경험을 공개적으로 공유할 의사가 있는지 묻는 질문 — 수동적 옹호를 활동적인 추천으로 바꿀 수 있습니다. 당신을 9 또는 10으로 점수하는 추천자는 이미 당신을 추천하는 경향이 있습니다. 실제로 그렇게 하도록 작은 밀어주기 — 그들의 열정이 측정되는 순간에 — 거의 아무것도 비용이 들지 않으며 가끔 사례 연구, 검토 또는 다른 잠재 고객의 도입으로 변환됩니다.

NPS의 정직한 제한

NPS의 균형 잡힌 처리는 일부가 심각하기 때문에 진정한 비판을 인정해야 합니다. 가장 중요한 것은 문화적 변화 문제입니다. 연구는 극단적인 점수를 제공할 의사 — 9 또는 10 대 7 또는 8 — 국가 및 문화적 맥락에 따라 크게 다양하다는 것을 일관되게 보여주었습니다. 미국의 고객은 독일이나 일본의 고객보다 전체 보드에서 더 높은 점수를 매기는 경향이 있으며, 이는 실제 만족도와 무관합니다. 40개 시장에서 전 세계 제품을 실행하는 경우, 단일 NPS 수치는 부분적으로 고객 경험뿐만 아니라 문화적 응답 스타일을 측정합니다.

또한 NPS가 실제로 주장하는 것을 예측하는지 여부도 있습니다. Reichheld의 원래 연구는 높은 NPS 점수를 수익 성장과 연결시켰습니다. 이후 연구에서는 초기 주장이 제시한 것보다 관계가 훨씬 약하고 산업 의존적이라는 것을 발견했습니다. NPS는 대부분의 연구에서 고객 만족도와 상관관계가 있지만, 다른 만족도 지표보다 비즈니스 결과를 더 잘 예측하는지는 진정으로 경합니다.

이것이 NPS가 쓸모없다는 의미는 아닙니다 — 이는 때로 더 날카로운 도구를 요구하는 맥락에서 사용되는 둔탁한 악기라는 의미입니다. 현재 아무것도 고객 만족도를 측정하지 않는 팀의 경우, NPS로 시작하는 것은 상당한 개선입니다. 몇 년 동안 NPS를 실행하고 고객 행동을 더 정확하게 이해하고 싶은 팀의 경우, Customer Effort Score, 이탈 예측 모델 또는 제품 사용 데이터와 같은 추가 지표를 계층화하면 훨씬 더 풍부한 그림을 제공합니다.

처음부터 NPS 실천 구축

당신이 0에서 시작하는 경우, 가장 중요한 것은 단순하게 시작하고 일관되게 유지하는 것입니다. 먼저 조사할 고객 세그먼트를 선택하십시오 — 가장 활동적인 사용자 또는 가장 최근의 새로운 고객 집단. 표준 NPS 질문과 단일 개방형 후속이 있는 설문조사를 작성하십시오. 이메일을 보낼 수 있는 모든 설문조사 도구를 사용하십시오 (Typeform, Google Forms 및 소규모 팀에서 작동할 십여 개의 다른 설문조사가 작동합니다). 달력 알림을 설정하여 3개월 후에 같은 방식으로 다시 실행합니다.

결과를 실제로 어떻게 사용할지에 대한 명확한 그림을 가질 때까지 전용 NPS 소프트웨어에 투자하지 마십시오. 위험은 결과를 읽고 행동하는 습관을 설정하기 전에 플랫폼을 구성하는 시간을 소비하는 것입니다. 스프레드시트 및 공유 폴더의 개방형 응답 폴더는 처음 6개월 동안 모든 대시보드보다 더 많은 것을 당신을 가르칠 것이며, 팀이 분기별로 검토합니다.

각 라운드 후 자신에게 묻는 질문은 항상 같습니다: 점수는 무엇이고, 어느 방향으로 추세하고 있습니까? 비추천자가 말하는 것이 무엇이고, 패턴이 있습니까? 추천자가 말하는 것이 무엇이고, 우리가 더 많이 하고 있습니까? 우리가 지난 번에 응답자에게 후속 조치를 했고, 그 대화에서 무엇을 배웠습니까? 모든 4가지 질문을 분기별로 명확하게 대답할 수 있다면, 당신은 기능적 NPS 실천을 가지고 있습니다 — 사용 중인 도구에 상관없이.