重磅 | NPS(净推荐值)并非衡量成功的最佳标准

发布时间:2016-06-29 11:17      浏览:5211
作者:Jerry W. Thomas 翻译:李胜波 审校:翁琨
来源:QUIRK'S 原文标题:Why NPS is not the best measurement of success

“ 你向同事或朋友推荐 (产品、 服务、 公司 ) 的可能性有多大 ?”

从图书到宣传报道、 会议和各种出版物,净推荐值( Net Promoter Score ,简称 NPS )已经被提升到近乎神话的地位,成为商业成功的“圣杯”。但是,真的有一个终极问题吗 ? NPS真的是预测成功的终极指标吗 ?本文将带你深入解析依靠一个终极问题和一个NPS值来衡量品牌或产品/服务成功与否的利弊 。

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一个神奇的问题 ( 也称终极问题 ) 和一个简单的公式 ( 净推荐值或简称 NPS)是客户满意度的终极测量和公司未来成功与否的终极预测。


这些论述来自弗雷德 •赖克哈尔德( Fred Reichheld )的《终极问题》一书。他和罗伯 • 马奇(Rob Markey)在《终极问题 2.0 》中将这一问题加以延伸。他们认为,终极问题和净推荐值 (NPS) “会驱动产生巨大的经济效益并极大提升企业的竞争力。”


影响力巨大的《终极问题2.0》中文版


许多企业高管都读过有关终极问题和净推荐值( NPS )的书或者在各种会议上听到其他高管讨论过相关话题。通过图书、宣传报道、 会议和各种出版物,净推荐值( NPS )已经被提升到近乎神话的地位,成为商业成功的“圣杯”。


但是,真的有一个终极问题吗 ? 净推荐值(NPS ) 真的是预测成功的终极指标吗 ?


按照赖克哈尔德和马奇的说法,终极问题是 :" 你向同事或朋友推荐 (产品、 服务、 公司 ) 的可能性有多大 ?" 回答的选项从0 到 10,其中 10 代表极有可能推荐, 0代表根本不可能推荐。


NPS值根据 0-10 量表的回答情况计算得出。评分 10 和 9 的人被归为一类,称为主动推荐者;回答 8 和 7 的被称为被动者,那些给 6分 或以下的人被称为贬损者。净推荐值( NPS )的公式是计算主动推荐者的比例减去贬损者的比例。


下面我们仔细讨论终极问题和净推荐值( NPS )。我们先说好的方面,再谈它的问题。


积极的方面



* 这个问题本身是一个很好的问题,清晰、易于理解。

* 从 0 到10 的评分量表是一种被广泛运用和普遍接受的灵敏量表 ( 即,它可以精确测量人与人之间感受的细微差异 ) 。

* 量表两端的值标签,非常可能推荐 = 10 ,根本不可能推荐 = 0,清晰且易于理解。



消极的方面



* 含糊不清:在这一量表中,除了 0 和 10 两个极端值,其他数值的具体意义并没有值标签或界定。被访者回答的真正含义是什么 ? 比如,打分 7 或 8 是积极的、中性还是消极的呢?测量中有些人倾向于给高分,而有人则倾向给较低的评价,特别是除了 0 和 10 其它的分值并没有被赋予明确定义时。




* 丢失信息:净推荐值( NPS )公式会由于丢失信息导致不精确。下面我们来了解一下净推荐值( NPS )公式是如何丢失信息的。




*

* 在计算 NPS 时,打分 10 和 9,被视为答案相同。但打 10 分不是比打 9 分满意度更高吗 ? 但在公式中,这一信息 (即 10 比 9 的评价高 ) 并不会得到体现。

* 如果打分为 8 或 7 时,这一个答案会被简单的忽略,因为这类分值不包括在公式当中。因此所有答案为 8 或 7 的信息会丢失,由于这些数值不被计算而导致样本量减少。较小的样本量会增大统计误差。

* 在计算 NPS 时,打分为 6 和 5 则被视为与打分为 0 一样。可是在现实中打分为 5 或 6 的评价不是远高于 0 分吗?6 、 5、 4 、 3 、 2、 1 这样的答案所包含的信息都会丢失,就因为在计算中将 0 至6 之间所有的评分都等同于 0 。




实际上,净推荐值( NPS )公式将灵敏度很高的0 到10 的量表粗略地转换为简单的两点量表 (推荐者和贬损者 ) ,丢失了很多原始答案中所包含的信息。


比NPS 更好的计算方法是,将 0 到 10 的打分取简单的平均分, 这样,10 分就是 10 , 9分就是 9 ,以此类推,从 10 到 0 的每一个打分都有对应的值。这样均值的结果, 0 到 10 的所有评分都能反应原始答案信息,不会再有信息丢失。



* 用词不当。推荐者、 被动者和贬损者这样的说法让人感到奇怪。如果某人打 10 分或者 9 分便将其界定为推荐者还算可理解 ( 即有很高的可能推荐你的品牌或公司的那些人 ) ;将打分 8 或 7 的人界定为被动者却很有问题,因为有些人会认为 8 分或 7 分就代表着很好了,他们也可能推荐你的品牌。如果说被动者这个界定是用词不当,那贬损者的界定就是大错特错了。答案量表中并没有一个地方是记录被访者可能会建议他人不购买你的品牌。虽然这些末端数值被界定为完全不会向他人推荐,但是不向他人推荐与贬损你的产品之间是完全不同的(贬损者是指一个人主动地告诉朋友们不要去买你的产品或者诋毁你的公司)。贬损者属于用词不当。




更好的解决方案


人们推荐一个品牌或公司的可能性因产品/服务的类别不同而差异巨大。有人可能会推荐汽车代理商、 餐厅或高尔夫课程(高兴趣度类别),但不会推荐药店、 加油站、 银行或殡仪馆(低兴趣度类别)。如果客户推荐不是影响贵公司产品种类的一个主要因素,对你的品牌来说,净推荐值(NPS)可能就不是一个有价值的衡量方式。最合理的方法就是根据公司的商业目标对产品或者服务定制一套有关客户体验的问题。要运用多个问题来测量与贵司有关的客户体验,而不是迷信看似是普遍真理的幻觉或者终极问题的承诺。

千万不要认为简单答案可以回答复杂问题。


如果终极问题不是真正的终极问题,那么什么是衡量客户满意度的最佳方法呢?


问卷设计


第一个原则是,不伤害(客户的满意度)。也就是说,你测量的目的是衡量客户满意度而不是降低客户满意度。这就意味着调查问卷应简单、 简洁、切题。使用非常简单的评价量表 (是/否,出色/好/一般/差)。使用简短文字定义的量表(例如,优秀、 良好、 一般、差),这样能让客户很容易回答,同时也易于向高管和员工解释满意度评价结果。此外,短且简单的量表适合通过通过电脑、平板电脑和智能手机进行调查。长且复杂的量表最好避免使用。


调查问卷的开头最好以一个开放性问题开始,这样可以给客户一个机会,来讲述他或她使用产品或体验服务时的故事。一个开放问题可能是这样:


"请告诉我们,您最近从我们丹佛市北部的经销商那里购买新雷克萨斯汽车的体验怎么样?"


这样的开放性问题,让客户有机会去讲述和抱怨,也表明你真正在乎的是客户本身和他们的体验。开放性问题同时也表明你的公司是在真正地聆听客户的声音。


然后,你可以向客户询问关于体验的各个方面的打分问题,但是这些问题要尽量压缩到最少。


大多数的满意度调查问卷太长了。如果你想问一个关于是否会推荐的问题,你可能要考虑与图 1 类似的问题 (记住: 使用的措辞必须针对你的产品、 公司和实际情况进行定制化)。


图1:根据您最近一次在菲尼克斯北大街105号Jubilee汉堡店的消费体验,您向朋友或熟人推荐这家店的可能性有多大呢?


   [ ] 肯定会推荐这家汉堡店

   [ ] 可能会推荐这家汉堡店

   [ ] 可能不会推荐这家汉堡店

   [ ] 告诉朋友们不要来这家汉堡店


通过这个问答式的量表,就很有可能计算出净推荐得分(NRS,Net Recommendation Score)了,如图 2 所示。



图2: X:肯定推荐的比例

        Y:可能推荐的比例

        Z:告诉朋友不要去的比例

        X+Y/2-Z=净推荐得分


与终极问题和NPS相比,净推荐得分(NRS,Net Recommendation Score ) 中有关推荐问题答案选项的明确界定以及计算方式,可以得到有关顾客推荐影响力的更为精确的测量方法。


总之,终极问题只是简单的另一个问题。它没有特殊的意义,也没有预测成功的先见之明。而NPS也不是一个神奇的公式,它有缺陷,会丢失很多原始回答中的信息。如果你喜欢测算顾客推荐的影响力这一概念,你可能要考虑类似净推荐得分(NRS)这一方法。但是请记住,它只是一种方法, 你还需要通过其它的问题来充分衡量和了解客户的体验。


作者Jerry W. Thomas 是决策分析咨询公司(Decision Analyst Inc. ) 的总裁兼CEO,这是一家位于德克萨斯州阿灵顿市的市场研究与咨询公司。



编辑人语

在为很多客户提供的满意度监测项目中,我同样在问卷中设计了“终极问题”,报告中也计算了NPS,尽管社会学方法论有关问卷和测量的训练让我清楚地知道这个方法有很大的缺陷,但不得不使用,因为NPS太有名了,被太多客户认可和接受了。

我也曾买了《终极问题2.0》中文版(2013年中信出版社出版)。当时很好奇“ 你向同事或朋友推荐 (产品、 服务、 公司 ) 的可能性有多大 ”这样一个问题竟何以能用276页论证成为“终极问题”?遗憾太忙,并没有能认真去阅读。

偶然的机会还在网上发现,最初的《终极问题》在2008年就有了中文版,封面上除了作者弗雷德·赖克哈尔德和译者的名字外,还有“贝恩(中国)公司 ”审校的字样。才知道,这个叫做弗雷德·赖克哈尔德的作者早在1977年就加入贝恩公司,在1982年成为公司合伙人,他是客户忠诚度业务的创始人。难怪啊。NPS被贝恩推广得太有名了。

 



20多年的研究咨询经历中,我发现,绝大多数企业高管的确只喜欢简单明了的1、2个指标。比如市场占有率这一指标,如果你想要更严谨地补充心理占有率、情感占有率这2个指标,着实要花很大功夫解释和说服他们。汇报项目时高管们即使认可了这一概念,走出会场后恐怕也很快抛在脑后了。的确,这些高管们太忙了,根本没有时间学习这么多营销概念和理论,当然,更没有精力去怀疑大名鼎鼎的咨询公司提出的NPS会有什么缺陷。

只是,互联网+和大数据时代,粗放运营被精细化运营替代,只用简单流行的几个指标看你的生意看你的客户,还能维持多久?






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