准备用NPS测量顾客体验?且慢!

NPS是什么

NPS(Net Promoter Score),即顾客净推荐值,已经被很多公司奉为测量顾客体验的金标准。它以“你有多大可能把我们(或这个产品/服务/品牌等等)推荐给朋友或同事?”作为题面,以0-10的量表为答案,将答题者划为三个聚类:

● 9-10分为推荐者

● 7-8分为被动满意者

● 0-6分为贬损者

最后以“推荐者”在所有答题者中的百分比减去贬损者的比例,得到一个百分比。

1
作为衡量企业顾客体验健康程度的指数,在当前很多应用场景中,量表题后面还会跟随一个双向开放问题——“请问您给出这个分数的原因是什么?”

仅仅于2019年,标准普尔500强公司中的年报中,就有50家引用其NPS多达150次,来体现其服务能力。它之所以能获得今天的江湖地位,有一个重要原因就是——简单。NPS的提出者,贝恩公司咨询顾问Reichheld在2003年12月的《哈佛商业评论》写下名篇《The One Number You Need to Grow》中,就指出当时用来测量顾客满意度的众多调查过于繁冗,他希望能够用一个简单的测量标准解决这一问题。为了选出这个“唯一”的问题,Reichheld和同事们测试了近20个问题,针对金融服务、电信、IT硬件、电商、汽车金融和互联网服务等6个行业调查了近千名顾客,最终在4000名被访者的样本基础上建立了14家公司的样本。他发现,这道题目在大部分行业中,对顾客的“重复购买”以及“向他人推荐”的预测能力都是最强的。

准备用NPS测量顾客体验?且慢!

然而,社会科学领域的研究对象是“人”。人的心理状态远比温度、质量等概念要复杂多变。将测量手段简单化的做法,是牺牲数据准确性来追求效率。所以,在选取和设计测量顾客体验的指标时,一定要因地制宜,结合自己的业务选取正确的指标。如果盲目跟风套用NPS,不但不能测量出真实的顾客满意度,还会因为将公司的管理指标或者员工绩效和不稳健的指标挂钩,产生战略的重大失误。那么用NPS测量顾客体验有何弊端?

1.应用行业有局限

举一个简单的例子:近几年,企业级服务软件快速增长,例如OA系统、财务管理系统、CRM软件,ERP系统以及“体验家XM”所属的“顾客体验管理系统”。和To C的软件不一样,这类“企业级”采购的“消费者”是企业相关部门的负责人。虽然大量的员工是“使用者”,但员工的推荐并不能影响其他企业的“消费者”,人际之间的推荐行为并不像To  C市场的逻辑。那么,这类公司应该选取什么指标,并且如何测量呢?

其实Reichheld在2003年的文章末尾就有所探讨:在企业服务软件行业,能够有效预测营收增长的顾客满意度测量方法,应该是询问企业的“消费者”:“你多大程度认同该产品为行业设立了优秀标杆?”。这其中的逻辑在于,企业在选取软件时,是一个相对独立且理性的过程,并不会简简单单因为一个朋友的推荐,就花出数十万甚至上百万的预算。在招标过程中,只有软件的实际产品力以及和顾客的需求贴合程度才是最重要的。同时,已经购买过该软件的“标杆客户名单”也会加分。但归根究底,这不是一个“推荐”思维——引用作者自己的结论,在企业服务软件领域,NPS对企业绩效“几乎毫无相关关系”。

而“体验家XM”之所以适应各行各业的不同业务流程和业务场景,是因为“体验家XM”会派出有资深行业经验的用户体验咨询顾问,为客户梳理业务流程中影响顾客体验的关键环节,设计相应的触点以及场景问卷,并且根据岗位和企业管理层级,梳理出岗位定制化的数据可视化报告和预警流程,确保每个岗位都能够及时、直观地了解到和自己工作相关的顾客体验数据,从实际操作层面形成“以顾客为中心”的企业文化。

2
2.计算方法误差大

对NPS有另一个重要的质疑声来自于学界。NPS直接测量结果其实有 “推荐者的百分比”和“贬损者的百分比”两个指标。就像我们大多数时候,都是用“70%的人是……”这样的方式,来反映一个问题的结果。但是NPS在应用的过程中,用这两个指标又进行了一次减法计算,增加了一层数学变量。从统计学角度来说,这种“用变量构造变量”的做法,会产生更大的误差幅度,需要更大的样本库来验证。而NPS只是建立在4000个消费者的样本上,当被分到14个公司时,每个公司的样本量就更小。同时,因为这篇文章最初是在《哈佛商业评论》上发表而非学术杂志,没有提交文章所用的数据资料给专业同行进行验证,没有经过专业同行的问答和评议,导致其稳健性一直颇受争议。

3.“误判”客户的行为

如果说学界的质疑让大家觉得无伤大雅,或是认为商业应用无需达到学术的精确性,那么哈佛商业评论在去年发表的另一篇文章,就完全是“在商言商”地反驳NPS了。在这次的调查中,作者邀请消费者从10个知名品牌(包括微软、Gap、Burger King等)中选取三个他们曾经购买过的品牌,最终每个品牌都至少被500个消费者选中。研究者先针对每个品牌向消费者询问了NPS题目。但是在这之后,又跟进了两个题目:

● 您是否推荐过这个产品?

● 您是否劝说别人不要购买这个产品?

这样的研究设计,就可以看出哪些是说自己会推荐/贬损这个品牌的人,以及他们是否真的发生了这些行为。于是作者发现了NPS测量结果与消费者行为之间的诸多不一致:

首先,NPS只给消费者贴一个标签,要么是推荐者,要么是贬损者。但在实际生活中,52%的贬损者也推荐过该品牌。为什么这样说?因为消费者会根据不同对象推荐不同产品:也许你会给一个游戏玩家推荐一款段落感强、按键反馈良好的机械键盘,但对在公司上班的上班族来说,按键反馈过好反而可能吵到同事,按键轻巧的键盘更受欢迎。同时,你也许只对某个化妆品品牌的某款产品热衷,但觉得该品牌旗下的另外一款产品很不好用。

其次,那些在NPS中被归类为贬损者的消费者,并没有那么可怕。NPS题的结果显示有16%的贬损者,但其实只有4%劝说朋友不要购买。

作者在文末提出“消费者拥护指数”,并指出“效用”和“简洁”很多时候就像是鱼与熊掌不可兼得。NPS的广泛传播更多是因为它简单,并不是因为它有效。

如何有效测量顾客体验?“体验家XM”的咨询团队的一项重要工作,就是通过不间断地实践和研究,设计出更符合中国市场环境的顾客体验测量指标体系。所以,如果一个企业有志于真正了解顾客需求,深挖顾客的体验、感受、动机和态度,从而提升服务,抢占市场先机,那么就需要投入和更专业的团队合作,建立和自身业务以及流程紧密贴合的顾客体验管理系统。而体验家XM,不失为一个不错的选择。

本文素材来源于:

《One Number You Need to Grow》《Where NPS goes wrong》-Harvard Business Review

转载自:微信公众号体验家

DataTALKS(数易创研)是专业的市场研究与数据采集机构

数易创研  | 策略型专项市场研究

数据说™   | 敏捷调研服务+自助调研平台

有礼科技  | 移动端在线样本平台

%e8%8e%b7%e5%8f%96%e6%95%b0%e6%8d%ae%e8%af%b4%e7%ae%80%e4%bb%8b%7c%e4%ba%a7%e5%93%81%e6%89%8b%e5%86%8c%7c%e6%a1%88%e4%be%8b%7c%e4%bc%98%e6%83%a0_%e4%ba%8c%e7%bb%b4%e7%a0%81

扫描或识别二维码

获取数易创研服务简介 | 案例 | 报价

via 微信公众号:体验家