你确定会正确使用 NPS 吗?

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,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。

产品经理,产品经理网站

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。

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3. 计算出每个驱动因素的NPS 与总体 NPS 的关联性

绘制一个 2×2 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。

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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:https://www.bain.com/insights/introducing-the-net-promoter-system-loyalty-insights

The Difference Between Transactional and Relationship NPS :https://www.retently.com/blog/transactional-relationship-nps/

NPS Considered Harmful :https://jmspool.medium.com/net-promoter-score-considered-harmful-and-what-ux-professionals-can-do-about-it-fe7a132f4430

 

本文作者 @阿饼讲设计

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