當談到客戶體驗管理時,NPS就是一個繞不開的話題,今天就來聊聊NPS落地應用必須了解的8個關鍵點:
一、NPS是什么二、NPS如何計算三、NPS得分如何評估四、NPS如何幫助企業做增長五、如何提升NPS六、NPS問卷設計七、NPS問卷發放八、NPS問卷分析
一、NPS是什么
NPS(Net Promoter Score),中文名為凈推薦值,是客戶對品牌/產品的忠誠度得分,
由美國貝恩公司Fred Reichheld(2003)提出,是最流行的顧客忠誠度分析指標,專注于研究客戶口碑如何為企業帶來良性收益與真實增長,
Fred Reichheld:貝恩公司忠誠度實踐的創始人,NetPromoter管理系統的創建者,
二、NPS如何計算
NPS通過詢問一個簡單的問題來計算:從0到10分,您向朋友或同事推薦該品牌/產品的可能性有多大?
根據評分可以將客戶分成三類:推薦者、中立者和貶低者,

**推薦者(9-10分):**代表公司最熱情的客戶,這些人很可能充當品牌大使,提升品牌聲譽并增加推薦流量,從而有助于品牌的發展,
**中立者(7-8分):**不會積極推薦品牌,但也不太可能貶損品牌,中立者成為推薦者的幾率很大,想辦法提升他們的評分非常具有戰略意義,
**貶低者(0-6分):**不大可能向他人推薦公司或產品,不會堅持使用或重復購買,更糟糕的是,他們可能會傳播品牌的負面資訊,阻止其他潛在客戶認識品牌、購買產品,
NPS=推薦者占比-貶低者占比,
NPS始終在-100到100之間,如果企業的推薦者多于貶低者,得分為正;反之則為負,
例如:某企業的推薦者占比30%,貶低者占比20%,則其NPS得分為10,

三、NPS得分如何評估
NPS得分的好壞需從絕對值和相對值兩個角度綜合考量評估,
**從絕對值角度評估,**從絕對值角度評估是指:僅看企業的NPS得分,不與行業、競爭對手作比較,低于0的分數毫無疑問很差,因為這意味著品牌的貶低者多于推薦者,60分以上則是非常好,頂尖公司的NPS一般在70以上,
據2018年的一份資料,Netflix的NPS得分為64,PayPal為63,Amazon為54, Google為53,Apple為49,
**從相對值角度評估,**從相對值角度評估是指:參考行業NPS得分均值、行業競爭對手得分情況,不同行業之間的NPS得分情況差別很大,評估企業NPS得分好壞時不能僅看絕對值,
例如,公司A的NPS為-3,單獨看似乎很差,但如果行業均值為-10,那A公司的得分就不那么糟糕了,當然,這并不意味著A公司就能沾沾自喜:當NPS為負值時,企業非常有必要做一些有效的措施來提升分數,以減少貶低者,產生更多推薦者,
四、NPS如何幫助企業做增長
**NPS有助于企業改善顧客體驗,**企業的NPS得分,基于客戶在與其互動程序中產生的體驗:看到宣傳廣告,上網查看評價,購買支付,使用產品,物流,退貨等,
NPS的調研手法可以量化客戶旅程中的各項體驗,找出體驗中推薦者和貶低者背后的驅動要素,通過改善這些驅動因素,可以有效地提升客戶體驗,進而促進增長,
**NPS與企業收益有高相關性,**NPS的問法邏輯讓客戶認真地回想過去與品牌互動的經驗并與競爭對手比較,再給出評分,最終得到的NPS分數,與之后的推薦次數高度相關,進而影響品牌的銷量和營收,
這在Frederick F. Reichheld的研究中也已得到證實:更高的NPS分數帶來更多的推薦次數,
**NPS可以用作業務增長的預測指標,**NPS將全公司每個人圍繞一個度量標準團結起來:贏得更多推薦者,公司以贏得更多推薦者為中心來設定關鍵任務,各部門圍繞關鍵任務展開行動,并持續跟蹤與量化效果,以維系良好的業務運轉,促進業務增長,
五、如何提升NPS
企業的NPS得分,基于客戶在與其互動程序中產生的體驗,NPS分數低,肯定是整個客戶旅程中某些環節的體驗出現問題,
那提升NPS就需要:將整個客戶路程的體驗管理起來并進行根因分析,發現體驗問題,找出優化方向,持續優化體驗、追蹤優化效果,不斷迭代,
因此,提升NPS是一個系統的大工程,根據我們服務客戶的實操經驗,流程上主要分為戰略規劃和成效追蹤兩大部分,會用到戰略NPS、關系NPS、場景NPS三大模型,
1. 戰略NPS (Analytical NPS)
戰略NPS就是說從整個客戶旅程中找到關鍵體驗,針對關鍵體驗制定優化策略,做這件事需要一套科學的方法,
首先是梳理整個客戶旅程,行業不同業務不同,客戶旅程也會有所區別,以某智能手機品牌的電商業務為例,客戶在網上買智能手機的整個旅程為:瀏覽手機資訊并研究對比→售前咨詢→下單→發貨物流→使用體驗→售后服務等,
然后是找到對NPS影響力高的關鍵體驗,一般的做法是通過定量問卷獲取客戶對每個體驗的滿意度分數,然后用回歸的方式找出每個體驗的滿意度分數與NPS的相關系數,系數越大則此體驗越關鍵,對NPS影響力越高,找出關鍵體驗后,企業即可有針對性地著手制定優化策略,一般程序為:
- 關鍵體驗是什么
- 我們表現如何
- 哪些關鍵體驗需要改善
- 制定改善策略
通過這套科學的方法,企業就獲得了一個體驗優化的抓手,知道應該先做什么,具體的優化方向是什么,
2. 關系NPS(Relational NPS )
戰略NPS已經幫我們搭建好了客戶旅程框架、找到對NPS影響力高的關鍵體驗,接下來就是使用關系NPS模型進行成效追蹤,以幫助企業持續追蹤體驗優化后的效果,不斷迭代,最終提升NPS,
追蹤的頻率可以根據需求來,按天/周/月/季度檢查企業關鍵體驗滿意度和整體NPS的變化,如果發現分數在某個周期內停滯不前,那可能是關鍵體驗發現或優化策略出現問題,需要重新啟動戰略NPS做診斷和規劃,
3. 場景NPS (Transactional NPS)
交易NPS,監測客戶與企業在特定場景下的NPS高低,以預警補救為目的,保障重要環節的體驗,
場景NPS對實時性要求較高,需實時追蹤客戶在某個特定互動場景下的的NPS評分,一旦評分低于6,客戶變成詆毀者,相關人員需立即與客戶溝通,通過安撫、補償等各種方式救回客戶,
比如滴滴行程結束后投訴司機,馬上就會有客服聯系您,希望您還是能保持對滴滴的熱愛,比如我們八爪魚發現有客戶購買了云版本,卻在6h內沒采集到云資料,就會致電客戶了解情況,指導他們使用,
戰略NPS、關系NPS、場景NPS三大模型相輔相成,完成NPS戰略規劃和成效追蹤不同階段的需求,幫助企業形成客戶體驗的優化倍訓,
六、NPS問卷設計
在最開始我們說過,NPS通過詢問一個簡單的問題來計算:從0到10分,您向朋友或同事推薦該品牌/產品的可能性有多大?
那在實際操作程序中,NPS問卷需結合多種因素靈活設計,以下為一些常用的設計技巧,在滿足業務需求的同時提高回收率,
1. 細分受眾群體
將處在客戶旅程不同階段的客戶細分成多個群體,并為他們定制不同的問題,這樣將便于我們獲得更細致的背景資訊進行對比,從而理解他們的NPS評分情況,找出對NPS影響力高的關鍵體驗,
舉個非常簡單的例子,早期我們推送NPS問卷時,并未細分受眾群體,結果NPS得分非常低,后面我們將客戶分為【首次登陸】、【首次采集】兩個群體,發現【首次采集】群體的NPS評分大大高于【首次登陸】群體,這是因為【首次采集】群體至少成功啟動采集一次,對八爪魚的信任和贊同大大增加,這里的【首次采集】這就是一個非常關鍵的體驗,

2. NPS問題設計
**標準問題設計,**標準問題為:從0到10分,您向朋友或同事推薦該品牌/產品的可能性有多大?標準問題問法可根據需求靈活更換推薦人群、加入特定場景等,

- 更換推薦人群舉例:從0到10分,您向類似您這樣的人推薦該品牌/產品的可能性有多大?
- 加入特定場景舉例:您已確認識訓,從0到10分,您向朋友或同事推薦該品牌/產品的可能性有多大?
**開放性問題設計,**為了使價值最大化,在標準問題后,通常設計1-2個開放性問題,以挖掘NPS等分背后的驅動因素,

- 如果客戶選擇評分為0-8分(貶低者-中立者),可對負面體驗表示歉意,并詢問我們如何才能提高您的評分?
- 如果客戶選擇9或10(推薦者),請熱情地跟進,并詢問得分的主要原因是什么?
- 甚至可以添加第3個問題,詢問我們還能在哪些方面做的更好?(選擇題或開放性回答)
七、NPS問卷發放
NPS問卷發放的常規渠道有彈窗、電子郵件、短信、微信等,根據不同的需求進行選擇,
1. 網頁/APP彈窗
通過網頁/APP彈窗發放NPS問卷的實時性最強,多用在搜集當前互動場景下的NPS分數,
可在主要轉化節點上設定問卷彈窗,例如滴滴行程結束后的評價、掃地機器人清掃結束后的評價、確認識訓后的致謝和評價、結束在線客服會話后的評價,

2. 郵件
郵件在產生互動和獲取NPS反饋之間存在明顯的延遲,同時需要客戶做更多的操作(打開郵箱,點開郵件等),回收率相對較低,尤其是在國內,
但通過郵件也有一個好處,它使得客戶更為冷靜地從各方面評估品牌/產品,進而給出一個不沖動的NPS評分,
3. 短信
短信的實時性處于彈窗和郵件之間,從我們的實操經驗來看,短信渠道的問卷回收效果挺好,
但是它成本比較高,要求我們在進行細分受眾群體、進行問卷設計時更加細致,
4. 微信
微信是非常重要的渠道,現在很多NPS問卷公司都提供微信介面,通過系結微信公眾號向客戶推送NPS問卷,也有通過微信會話發送的,這種一般是跟客戶溝通非常深入了,
通過微信推送NPS問卷實時性高、方便實惠,但前期需要通過一些方法,將客戶引流到微信公眾號中,或者獲得客戶信任添加了其微信,
八、NPS問卷分析
識訓NPS問卷后,下一步就是對其進行分析,為展開體驗優化行動提供提供指引,
1. 數值型分析
對NPS得分的數值型分析相對比較簡單,任何公司都能做,確認一些分析維度,以可視化報表展示出來,是大家都有的常規操作,以下為兩個常見的分析維度,
自動計算NPS分數與各人群占比:

按天/周/月/季度跟蹤NPS優化效果:

2. 文本型分析
前面提到,在NPS標準問題之后,一般會緊跟1-2個相關的、開放性問題,這類問題獲取的回答多為文本型別,
當文本資料很少時,人工很快就能分析出來,但是企業啟動NPS系統后,搜集的反饋是大量的、持續增加的,這時候就需要使用基于深度學習的自然語言處理技術(NLP)去全自動的分析,這是一件比較有難度的事情,如果NLP準確度不高,分析結果有偏差,將不能指引企業行動,
**我們的云聽團隊在這文本分析方面很有優勢:擁有優秀的NLP團隊,識別準確率行業領先,高達85%,甚至90%,**由于篇幅原因,具體技術細節本文不展開講,如果大家有興趣可以找我們交流,
給大家看看NLP其中一個分析維度:從海量回答文本中,量化分析推薦者和貶低者的關注點,找出影響NPS評分的關鍵體驗和優化方向:

今天與大家分享了一些NPS相關的基礎知識,
下一篇將結合實操案例,詳細講解NPS的實際應用,
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本文參考資料:
NPS匯入系列 | NPS戰略匯入四步驟之一: 客戶體驗總體檢 - beBit
What is NPS? The Net Promoter Score ? Guide [2020]
原文地址: https://zhuanlan.zhihu.com/p/212113373
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