「用户体验创值」NPS：一个关乎用户体验的重要指标，你得知道

在当今的互联网行业，️几乎每家公司都声称“以用户为中心”，但真正理解这一理念的含义却并非易事。很多时候，公司过度依赖AB测试工具，或者仅仅关注️点击率、停留时间等表面数据，然而这些指标并不能真正反映用户对产品的满意程度。

实际上，有一个关键指标能够精准衡量用户对产品的满意度，那就是NPS（Net Promoter Score，净推荐值）。NPS的核心在于询问用户是否愿意向他人推荐该产品，从而判断用户是否真正认可产品。它被视为衡量产品是否获得用户认可的重要标准。

️由于我日常工作中经常接触NPS，因此决定撰写一篇文章，系统梳理NPS的概念及其应用方法。文章将从“什么是NPS”讲起，逐步深入到“如何搭建NPS模型”，最后探讨如何进行数据验证，完整呈现NPS调研的全过程。

目前，国内外众多知名企业纷纷将NPS纳入核心指标体系。例如，苹果和微软早在十几年前就开始使用NPS，而阿里巴巴、滴滴、京东等国内企业也逐渐重视这一指标。NPS不仅能反映公司的“良心利润”，还能体现其持续增长的潜力。

以苹果零售店为例，自2007年开始测量NPS值时，其门店数量为163家，平均NPS值为58%。如今，门店数量已增至320家，NPS值也提升至70%，部分表现优异的门店甚至达到了90%以上。

️总的来说，NPS能够直观反映公司的成长和进步，与业绩增长密切相关。

一、什么是NPS

NPS（Net Promoter Score）即净推荐值，是衡量客户忠诚度和满意度的重要指标，最早由Fred Reichheld在2003年发表于《哈佛商业评论》的文章中提出。

它通过一个简单的问题来评估客户对产品或服务的推荐意愿：“您有多大可能将我们的产品/服务/品牌推荐给朋友或同事？请从0到10分打分。”

根据客户的打分，可以将他们分为三类：

•️ 推荐者（9-10分）：这类客户对品牌非常忠诚，不仅会重复购买，还会积极推荐给他人。

•️ 被动者（7-8分）：他们对产品或服务基本满意，但忠诚度较低，可能会被竞争对手吸引。

• ️贬损者（0-6分）：这类客户对产品或服务不满意，可能会传播负面评价。

净推荐值的计算公式为：

NPS的得分范围在-100%到100%之间，得分越高，表明客户忠诚度越高。

二、NPS为何逐渐取代CSAT

客户满意度（Consumer Satisfaction，简称CSAT）是一种衡量服务性行业顾客满意度的调查系统。它是一个相对的概念，反映了客户期望与实际体验之间的匹配程度。CSAT通常要求用户对特定事件或体验的满意度进行评价，大多采用五点量表，选项包括：️非常满意、满意、一般、不满意和非常不满意。

然而，近年来，越来越多的公司开始将评估标准从CSAT转向NPS（净推荐值）。

简单来说，NPS在预测客户的重复购买行为和新增消费金额方面更为准确。原因主要有以下几点：

•️ 行为与态度的差异：NPS能够更好地反映客户的行为倾向，而传统的满意度调查往往只能揭示客户的态度。客户的态度可能较为短暂且易变，而NPS通过询问客户是否会推荐产品，更接近客户的实际行为表现。

•️ 评分颗粒度的差异：NPS采用10分制评分体系，能够更细致地反映客户的不同感受，而满意度调查通常采用5分制（“非常满意”、“满意”、“一般”、“不满意”、“非常不满意”），这种评分方式相对较为粗糙，难以捕捉到客户更细微的反馈。

• 整体感受与局部评价的差异：NPS更侧重于客户对公司、产品或服务的整体感受，而满意度调查往往聚焦于某一项具体的产品或服务。NPS能够更全面地反映客户与品牌之间的关系，而满意度调查可能只是针对某个特定场景或服务环节的评价。

• ️与公司增长的关联性差异：满意度与公司增长之间的关联性通常较弱。满意度调查测量的是客户在某一时刻的态度，但这种态度并不一定能转化为实际的购买行为。即使客户表示“满意”，也不一定意味着他们会对品牌保持忠诚或增加消费。而NPS通过衡量客户的推荐意愿，能够更直接地反映客户的忠诚度和长期价值。

️三、如何搭建NPS问卷模型

️1. 多维度

构建NPS模型时，需要考虑四个关键维度：

• 背景信息：用户的过往使用经历，包括他们之前与品牌或产品的互动情况。

• 体验与预期的匹配度：用户对品牌的期望是否与实际使用产品的体验相符。

• 口碑感知：外部社交环境对用户的影响，例如朋友、家人或社交媒体上的评价。

• 售后体验：可能发生的售后行为，这可以被视为一种潜在风险因素。

️2. 问为什么

与其直接询问用户“是否对产品满意”，不如直接问“是否愿意将产品推荐给朋友”。通过这种提问方式，可以更准确地预测用户未来的行为。此外，在用户回答完是否愿意推荐之后，还需要进一步追问：“您认为我们的公司（或产品）还需要做哪些改进？”通过这个问题，可以收集用户的具体意见并进行深入分析。

️3. 分类

问卷结束后，根据用户给出的评分，将他们分为三类：

• 推荐者（9-10分）：这些用户对品牌或产品非常满意，愿意积极推荐给他人。

• 被动者（7-8分）：这些用户对产品或服务基本满意，但可能不会主动推荐。

• 贬损者（0-6分）：这些用户对产品或服务不满意，可能会传播负面评价。

以电商行业为例，深圳消委会发布的电商NPS报告中，总体推荐情况排名前十的品牌分别是：天猫、京东、苏宁易购、唯品会、淘宝、蜜芽、国美在线、网易考拉、亚马逊和网易严选。

在产品真实性的推荐率方面，排名前三的电商平台分别是网易严选、网易考拉和京东。

此外，电商平台的使用便捷性也是大多数消费者选择平台时的重要考量因素之一。在这一维度的评比中，淘宝、网易严选和网易考拉分别获得了72.7%、72.5%和68.9%的推荐率。

如果您想了解自己公司在市场中的NPS（净推荐值）表现，可以通过搜索“深圳消委会电商NPS报告”或“中国顾客推荐度指数（C-NPS）”来获取相关信息。

️四、数据分析

在完成调研并收集数据后，我们首先对数据进行了初步分类，将客户划分为三大类：推荐者、中立者和贬损者。通过这一分类，我们计算出了产品的净推荐值（NPS），但这只是一个较为粗略的结果。

接下来，我们可以进一步拆解和细化这些数据，对原本的“推荐型客户”“中立型客户”“贬损型客户”进行更深入的细分。

用户分类与策略分析

推荐型用户（高忠诚度）

️• A1 正推荐——产生利润的用户

这些用户是企业的核心资产，被称为“超级用户”，是利润的主要来源。他们不仅对产品或服务高度满意，还会积极推荐给他人。企业需要重点关注这部分用户，维持他们的满意度并留住他们。例如，航空公司和酒店业通过完善的积分会员制度来维系忠实会员，这是一种值得借鉴的策略。

️• A2 负推荐——不产生利润的用户

这些用户虽然对产品或服务有推荐意愿，但尚未为企业带来实际利润。企业需要通过提高产品渗透率、优化产品体验，了解用户为何尚未购买产品，并说服他们增加购买，从而为企业带来更多利润。目标是将他们转化为“正推荐”用户。

中立用户（中忠诚度）

️• B1 正中立——产生利润的用户

这些用户是企业可以挖掘和发展的群体，具有较大的潜力。企业需要优先提高他们的忠诚度，针对他们的需求优化产品，找到真正能打动他们的服务和产品亮点，将他们转化为忠实的推荐者。

️• B2 负中立——不产生利润的用户

对于这部分用户，建议降低资源投入优先级，甚至可以暂时放弃。他们的需求可能与企业的核心价值不符，继续投入资源可能收效甚微。

贬低用户（低忠诚度）

️• C1 正贬低——产生利润的用户

这些用户虽然为企业带来了短期利润，但他们的负面口碑会对企业造成长期损害。他们可能会贬低产品和服务，增加企业的营销成本，甚至吓跑潜在客户。企业需要与这些用户进行真诚沟通，找到痛点并优化，努力将他们转化为更有利的用户。如果用户的要求超出了企业的解决能力，建议战略性放弃，将资源投入到更有价值的用户群体中。

️• C2 负贬低——不产生利润的用户

对于这部分用户，建议毫不犹豫地放弃。他们不仅不为企业带来利润，还会通过负面口碑损害企业的声誉。

总结

• 正面利润：通过与用户建立长期良好的关系获得的利润，以及通过忠诚用户的正面口碑传播实现的可持续发展。

• 负面利润：以牺牲用户关系为代价，从用户那里获取短期利润，但最终会损害企业的口碑，透支未来的发展。

通过以上分析，企业可以明确用户的满意度和行为模式，判断哪些用户值得持续投入资源，哪些用户需要优化关系，哪些用户则可以战略性放弃。NPS（净推荐值）能够帮助企业精准定位工作中的缺陷和改进方向。

例如，如果企业通过一次交易获得了利润，但客户是一位贬损者，他在付款后开始对企业进行负面传播，那么这笔交易实际上并没有为企业带来真正的收益。同样，如果企业的付费用户大多是贬损者，那么这些用户产生的利润实际上是负的。

在当前市场环境下，许多行业已经趋于饱和，利润增长速度逐渐放缓。在这种情况下，企业需要转向以用户价值为核心的运营模式。具体而言，企业应专注于维护高忠诚度的“超级用户”群体，努力将贬损者转化为推荐者，并持续发现并优化问题，构建一个以用户为中心的运营优化体系。

具体做法包括：在进行NPS（净推荐值）调研时，将产品和服务细分为不同板块，并与同行业类似产品或服务进行对比分析。通过逐板块分析，找出自身产品的薄弱环节。在某些领域，即使是同领域内的各个产品，也都有各自的优势和明显的不足。此时，企业需要分析如何在特定板块保持领先优势，同时逐步减少在其他产品优势领域的劣势。

NPS管理方法的本质是帮助企业进行用户体验的根源分析，找出需要优化的方向，持续改善用户体验，并不断追求改进结果，推动产品和服务的迭代升级。

然而，需要注意的是，NPS本身可能存在一些问题。例如，在不同渠道进行调研时，可能会出现不同程度的误差。因此，在实际操作中，企业需要考虑这些额外因素，以确保结论的准确性和可靠性。

程家龙（Jack）

著作：《好服务是不能被复制的》

著作：《好服务是精心策划和磨练出来的》

资深培训/咨询导师

上市公司/外资企业实战经验

中国讲师网2024年度金牌讲师

20多年服务体系打造+服务运营资深实操专家

官方版权课：《用户体验创值.用户反向驱动业绩增长》创始人