你确定会正确使用 NPS 吗？

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编辑导语：NPS是指通过测量用户的推荐意愿，从而了解用户之于产品或服务的忠诚态度，算是近几年用户体验领域上的当红指标。然而随着时间过去，业界中针对NPS的批评越来越多，是什么原因呢？

NPS 净推荐值最早是由贝恩顾问公司的Fred Reichheld 于 2003 年在《哈佛商业评论》文章 《The One Number You Need to Grow》首次提出NPS（Net Promoter Score），通过测量用户的推荐意愿，从而了解用户之于产品或服务的忠诚态度。

NPS的问题大家应该都见到过，「从0-10分，请问你有多大意愿推荐我们的产品或者服务给你的亲朋好友？」，10分代表极度推荐，5分代表中立，0分代表完全不推荐。

NPS 算是近几年用户体验领域上的当红指标，像Apple、Microsoft、PayPal 等公司早已采用 NPS 作为长期策略制定以及日常体验优化依据。主要是因为它简单、直接、且与管理者最关心的收益成正相关。

但随着时间过去，渐渐在业界中看到越来越多针对 NPS 的批评，不少公司开始采用普通的满意度调查。

01 是什么原因造成了这样的局面呢？

1. 这些公司把 NPS 当成是另一个满意度指标

多数在用 NPS 的企业往往只是每隔一段时间就例行性问一下用户打几分，了解自己的 NPS 分数，却没有持续地做，也没有透过不同的研究方法了解分数背后、影响分数的原因，像是推荐者为什么推荐，中立者存在什么不满，那就无法进步，因为只有 what 没有 why，可以说只是把 NPS 做为另一个用户满意度指标在用，失去采用 NPS 的意义。

2. 很多产品或者场景并不适合使用 NPS

产品存在着用户间相互竞争的关系。比如有一款产品是让城市中的任何人都可以注册成为送货员。然而，送货员人数往往比需怎样在搜狗百科创建词条创要递送的货多，在这个情况下送货员当然不会推荐朋友来抢自己的生意，因此这个产品的NPS一般会比较低，但并不能因此来衡量产品口碑的好坏。

3. 以为采用 NPS 后会马上看到成效

很多团队把 NPS 当作一个魔法数字，每天盯着数据的起伏看，一稍微提高就相当激动，好像提高后就会有更多的收益或者用户进来。NPS做为一个先行指标，告诉你未来可能会发生什么事而不是结果，光是盯着 NPS 看并无法带来太多有意义的信息。期间不断地去优化体验，通过这样的闭环创造更多的忠诚用户，但是这需要时间发酵，不可能在今天做了体验优化明天就看到成效。

如果我们要用好 NPS，避免发生上述几个情况，我们需要找出 NPS 背后的驱动因素。

简单来说，更好地利用 NPS 的方式之一是找出是什么原因让某些人成为超级推荐者、又是什么原因让人变成极端的批评者，接着用这些因素去刺激中立者，看是否能改变他们的给分。

02 同时利用定性和定量的研究

1. 通过用户访谈了解用户和产品之间的关系

从用户中招募出推荐者和批评者，与他们进行深度访谈。在访谈中，画一条时间轴，请用户列出从还不知道该产品开始网络推广培训学校深圳，到知晓、开始使用至今的所有环节。同时，请用户在时间轴中写出影响他对产品印象的重要事件，并询问「当时的你会给多少 NPS」，来理解该事件对用户来说是加分或扣分。

若用户无法顺着时间顺序回顾，可从印象最深刻的事件开始。访谈过程中多注意用户的实际行为（听到的事、做的决定、看到的东西等），而非意见。

2. 总结驱动因素，并通过问卷调查获得每个驱动因素的 NPS

当访谈结束后，一般会搜集到许多影响用户对产品看法的事件。通过归纳法将性质相近的事件归为同一类。然后开始对既有用户进行问卷调查。问卷的第一题询问对产品的总体 NPS，接着询问每个驱动因素的 NPS。

3. 计算出每个驱动因素的NPS 与总体 NPS 的关联性

绘制一个 22 矩阵，X 轴为驱动因素的 NPS，Y 轴为该驱动因素与总体 NPS 的关联性。将各个驱动因素放到矩阵中对应的点上，我们需要先改善目前 NPS 低，但跟总体 NPS 有高度关联的驱动因素。

以上，NPS 不只是反映用户忠诚度的指标，更是体验优化和管理的利器，正确使用 NPS 才能更好地发挥效用。

参考链接：

NPS：

The Difference Between Transactional and Relationship NPS ：

NPS Considered Harmful ：

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