净推荐值:它实际衡量的以及如何处理该数字
NPS 是商业中最广泛使用的指标之一,也是最被误解的指标之一。以下是该数字真正告诉您的内容——以及它没有的内容。
2003 年,一位名叫 Fred Reichheld 的顾问在《哈佛商业评论》上发表了一篇文章,辩称大多数客户满意度调查的时间太长、频率不足,而且与实际业务结果脱节。他的替代方案是一个简单的问题:在 0 到 10 的比例上,您向朋友或同事推荐我们的可能性有多大? 他称生成的指标为净推荐值,在随后的二十年中,它成为了客户体验中最讨论的数字。
您会发现它在从四人初创公司到 Apple 的公司范围内跟踪。您还会发现研究人员对其预测力提出的强烈批评,以及操作团队通过同步调查以在客户最快乐的时刻捕获他们而默默地操纵它。关于 NPS 的真相介于热情和怀疑之间。这是一个有真实局限性的有用工具,大多数组织要么完全忽视,要么将其视为比其更重要。
这篇文章试图超越这两种失败模式。
分数如何计算
机制很简单。您要求客户在 0 到 10 的比例上评估推荐的可能性。根据他们的回答,您将他们分为三组。
被动者完全从计算中排除。分数范围从 −100 到 +100。
推动者——那些评分 9 或 10 的人——在理论上,是您的热情倡导者:那些真正向您推荐的客户,那些扩大自己使用的客户,以及最不可能流失的客户。贬低者——0 到 6——是不满的客户,可能会主动劝阻他人。被动者,评分 7 或 8,感到满意但不热情。他们容易受到竞争对手的攻击。
将被动者排除在计算之外是 NPS 中最直观的设计选择之一。理由是被动客户在任何方向上都不会显著驱动增长。这在经验上是否为真是可以商榷的,但值得理解,因为这意味着从被动者转向推动者的转变根本不会移动您的分数——只有贬低者转向推动者(或反之)才真正重要。
这个数字不是洞察。这个数字是去寻找洞察的邀请。重要的是当您问他们为什么时您的客户所说的。
什么是好的分数
这是团队通常感到困惑的地方,因为 NPS 在不同行业之间差异很大。在电信行业——一个客户臭名昭著的不满意的行业——会是庆祝的原因的分数会是消费软件中关注的原因,那里的期望更高且转换成本很低。将您的分数与行业平均值进行比较,比与一般基准进行比较要重要得多。
| 分数范围 | 分类 | 它所表明的 |
|---|---|---|
| 低于 0 | 差 | 贬低者多于推动者。需要解决的重要客户体验问题。 |
| 0 – 30 | 可接受 | 积极的领地,但有改进的余地。大多数组织都在这里。 |
| 30 – 70 | 良好 | 推动者明显多于贬低者。真正客户忠诚度的标志。 |
| 上面 70 | 优秀 | 世界级。由 Apple 和某些 B2B 软件产品等公司实现。 |
然而,比任何基准更重要的是您一段时间内的趋势。从 6 个月前的 14 上升到 28 的分数告诉您意义重大和积极的东西。从 62 下降到 45 的分数告诉您有问题,即使 45 在孤立中看起来是尊重的。方向比绝对数字重要,特别是对于无法承担统计上稳健的样本的小型团队。
比分数更重要的问题
组织对 NPS 犯下的最大错误是将其视为目的地而不是起点。他们发送调查、收集数字、将其放在仪表板上,然后继续。该分数就在那里,每个季度略有改善或略有下降,而不会在产品或服务的实际运作方式中产生任何变化。
NPS 用后续问题设计的原因是数字本身几乎告诉您任何可操作的内容。它告诉您您的客户总体上是快乐还是不快乐。它不会告诉您为什么、具体在哪里或如何处理。后续问题——通常是"您的分数的最重要原因是什么?"——是实际的见解所在。
当您大规模读取开放文本响应时,没有任何数字分数会出现的模式出现。您可能会发现贬低者围绕单一痛点聚集——比如,入职过程或缺少的集成——而推动者始终提及特定功能或支持团队的质量。那是您可以采取行动的信息。分数告诉您有问题。回复告诉您在哪里看。
何时发送调查——何时不发送
调查时间对结果的影响超乎寻常,不认真思考这一点的团队最终会得到奉承而不是通知的数据。在客户成功完成他们想做的事情后立即发送调查——成功的入职、已解决的支持凭证、已完成的购买——您将获得反映该积极时刻的分数,而不是他们与您的总体关系。在注册后任意间隔发送它,或在已知错误影响用户的时期,您会得到不同的东西。
没有普遍正确的节奏,但一些原则成立。对于 B2B SaaS 产品,发送给活跃用户的季度调查往往效果很好——足够频繁以捕获有意义的趋势,足够不频繁以至于客户不会开发调查疲劳。对于电商和消费品,交易触发器在购买或交付后更有意义。对于服务业务,在完成的参与后一周内发送,当体验仍然新鲜时,通常是最有用的时刻。
不要仅在积极的接触点之后发送 NPS 调查——成功解决的支持凭证、已完成的入职电话、产品启动庆祝活动。这是团队意外膨胀分数的最常见方式之一。测量关系,而不是时刻。 有良好入职但随后为期三个月的客户不是推动者。
最重要的细分
总体 NPS 隐藏的东西和揭示的东西一样多。将您的电源用户、几乎不活跃的用户、您的企业帐户和您的免费计划用户平均在一起的单个组织范围的分数,对所有人而言几乎肯定都说了一些无意义的东西。更有价值的做法是分段您的 NPS 数据,并单独查看每个组。
电源用户——那些每天都在您的产品中并使用其核心功能的人——几乎总是比偶尔的用户具有更高的分数。这是有道理的。您想知道的是为什么偶尔的用户是偶尔的,以及那些得分很低的人是否可以告诉您什么会改变这一点。按计划类型、公司规模、行业或客户与您在一起多长时间进行分段,通常会出现具有非常不同的关注点的非常不同的人口。
所有部分中最可操作的通常是被动者:评分 7 或 8 的客户。他们不满意——他们只是不热情。有些东西阻止他们充分倡导。与一小部分被动客户进行直接对话,询问"从 8 到 10 您需要什么?"是可供小型团队使用的最高回报客户研究活动之一,并且成本为零,除了时间。
关闭 NPS 回复循环需要协调——有人需要拥有与贬低者的后续行动,标记主题到产品团队,并跟踪所提出的问题是否得到解决。在 FabricLoop 中,该工作流程存在于共享组中:调查回复进来,为每个贬低者对话创建任务,来自这些对话的笔记被反馈到产品讨论线程中。调查工具和实际上可以对其采取行动的人之间什么都没有丢失。
关闭循环:收集回复后该怎么办
NPS 世界中的"关闭循环"意味着直接跟进做出回应的客户——特别是贬低者——承认他们所说的内容,并在可能的情况下对其进行处理。这是大多数组织失败的一步。调查进行、数据被分析、分数进入幻灯片,那些花时间告诉您某些内容的个别客户再也没有听说过。
这既是一个错失的机会,对于贬低者来说,也是一个小小的不尊重。得分为 3 的客户并在某些细节中解释了为什么给了您一份礼物。如果没有人承认,您已经发出信号表明您不是真的对答案感兴趣——只是数字。
对于贬低者,后续的目标不是立即将他们转变为推动者——这是更深入地理解他们的经历,并在可能的情况下解决导致不满的原因。许多收到来自公司某个人的真实、个人回应的贬低者将显著更新他们的看法,即使底层产品问题尚未解决。被听到的行为很重要。
对于推动者,简单的确认——感谢电子邮件或一个问题,询问他们是否愿意公开分享他们的经历——可以将被动倡导变成主动推荐。评分为 9 或 10 的推动者已经倾向于推荐您。在他们热情被衡量的时刻进行小小的推进以实际这样做,成本几乎为零,偶尔会转换为案例研究、评论或介绍给另一个潜在客户。
NPS 的诚实限制
任何关于 NPS 的平衡处理都必须承认真正的批评,因为其中一些是严重的。最重要的是文化差异问题。研究一直表明,给出极端分数的意愿——9 或 10 对 7 或 8——在国家和文化背景下差异很大。美国客户往往比德国或日本的客户在整个董事会范围内评分更高,与实际满意度无关。如果您正在四十个市场上运行全球产品,单个 NPS 人物将部分衡量文化反应风格,而不仅仅是客户体验。
还有一个关于 NPS 是否真的预测了它声称要预测的内容的问题。Reichheld 的原始研究将高 NPS 分数与收入增长联系起来。后来的研究发现这种关系要弱得多,取决于比最初主张更多的行业。NPS 在大多数研究中确实与客户满意度相关,但它是否是比其他满意度指标更好地预测业务结果的指标是真正有争议的。
NPS 衡量单个时间点推荐的意愿。它不衡量实际推荐行为、这些推荐的质量、客户生命周期价值或流失概率。将其视为任何这些的代理将导致您走上歧途。将其用作多个输入中的一个,而不是关于客户健康的单一事实来源。
这都不意味着 NPS 是无用的——这意味着它是一个钝器,正在被有时需要更锐利工具的背景下使用。对于目前不使用任何东西衡量客户满意度的团队,从 NPS 开始是一个重大改进。对于多年运行 NPS 的团队,并希望更精确地理解客户行为,分层附加指标(如客户努力评分、流失预测模型或产品使用数据)将提供更丰富的图片。
从头开始构建 NPS 实践
如果您从零开始,最重要的是保持简单并保持一致。首先选择一个客户群进行调查——您最活跃的用户,或最近的新客户队列。使用标准 NPS 问题和单个开放文本后续编写调查。使用任何可以发送电子邮件的调查工具(Typeform、Google Forms 和其他十几个工具对小型团队都很好)。设置日历提醒以在三个月内以相同方式再次运行它。
在手动运行至少两到三轮并清楚地了解如何实际使用数据之前,不要投资专用 NPS 软件。风险是花费时间配置平台,然后才能建立关于阅读和采取行动结果的习惯。电子表格和共享文件夹的开放文本回复,每季度作为团队审查,在前六个月将向您教授的内容远超任何仪表板。
每轮之后要问自己的问题总是相同的:分数是什么,它在哪个方向趋势?贬低者在说什么,有没有模式?推动者在说什么,我们在做更多吗?上次我们与被访者进行了后续行动,我们从这些对话中学到了什么?如果您每个季度都能清楚地回答这四个问题,您有一个可运行的 NPS 实践——无论您使用什么工具来运行它。
运行 NPS 调查与基于它实际改进您的产品之间的差距几乎总是一个组织问题,而不是数据问题。在 FabricLoop 中,团队将其 NPS 结果固定到共享组,以便它们同时对产品、支持和领导团队可见——而不是埋在某人的电子邮件或无人打开的文件夹中。当贬低者回复中的主题成为产品任务时,推理的链条就在那里,附加到卡片。
