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編輯導讀：凈推薦值NPS（Net Promoter Score），亦可稱口碑，是一種計量某個客戶將會向其他人推薦某個企業或服務可能性的指數。本文作者圍繞NPS在應用時可能會產生的問題進行分析，希望對你有幫助。

01?為什么要有體驗度量

一句話回答這個問題，用戶體驗是用戶在使用產品時的主觀感受；主觀感受的特征是“一千個讀者有一千個哈姆雷特”。然而，從公司經營角度出發，需要將主觀感受進行量化，以更好的進行監測、推動優化，所以需要有體驗度量。更多的說明可以參考這段引用自《體驗度量理論2019》中的表述：

一說到使用體驗，大家都覺得很主觀、很感性，一千個人眼中有一千個哈姆雷特，一千個人眼中對使用體驗的定義各不相同。有人認為能用就行，UI 根本不重要，操作復雜了點也無所謂，不過是多點幾下，多花幾十秒的事情；有人認為產品需要能夠易上手，沒有學習成本，能夠快速的找到需要的功能，UI 過得去就行；有人認為產品小到 iCON，大到界面布局，都要清晰易理解，操作更是要簡單再簡單，符合直覺與習慣用法，在使用中就算有誤操作也能通過機制挽回。

當這些人聚集在一起，對同一個產品的使用體驗進行評估時，不可避免地會產生分歧，誰也說服不了誰，造成僵持不下的局面，而度量則站在客觀、理性的角度，建立統一的衡量標準，評估產品的使用體驗。

02?什么是凈推薦值NPS

根據百度百科，凈推薦值NPS（Net Promoter Score），亦可稱口碑，是一種計量某個客戶將會向其他人推薦某個企業或服務可能性的指數。它是最流行的顧客忠誠度分析指標，專注于顧客口碑如何影響企業成長。通過密切跟蹤凈推薦值NPS，企業可以讓自己更加成功。凈推薦值NPS最早是由貝恩咨詢公司客戶忠誠度業務的創始人弗雷德里克·雷赫德（Frederick Reichheld）在2003哈佛大學商務回顧文章“One Number You Need to Grow 你需要致力于增長的一個數字”的文章中提到，隨后在他的書《終極疑問：驅動良性利潤和真正發展》中出現。

具體說來，NPS的數據來源于（在問卷中）詢問用戶「你愿意向同事/朋友/家人推薦我們的產品嗎？」這個問題。

用戶在0-10分之間進行打分（部分也有1-10分打分），10分表示非常愿意，1分表示非常不愿意。根據用戶的推薦意愿，將用戶分為推薦者、中立者、貶損者。

凈推薦值NPS=推薦者占比-貶損者占比。

下圖是“Drive Research”產品的NPS調研示意

NPS的優勢在于其簡單，只有一道問題即可以監測用戶的忠誠度。然而，在實際工作中，也是因為它的簡單，NPS在應用時會存在一些問題，下文將一一描述這些問題，方便大家在工作中提前避坑。

03?NPS在應用時的問題

問題1 NPS古怪的計算方法

如上提及，NPS=推薦者占比-貶損者占比。NPS這個古怪的計算方法最終得出的分數，可能無法很好的、直觀的衡量用戶體驗好壞。

下面嘗試舉3組例子進行說明。

例1

產品A，貶損者0位，中立者2位，推薦者8位，NPS=80

產品B，貶損者2位，中立者0位，推薦者10位，NPS=80

例2

產品C，貶損者10位（都是6分），中立者0位，推薦者0位，NPS=-100

產品D，貶損者10位（都是0分），中立者0位，推薦者10位，NPS=-100

例3

產品E，貶損者0位，中立者10位，推薦者0位，NPS=0

產品F，貶損者5位，中立者0位，推薦者5位，NPS=0

在這3組例子中，兩個產品最終NPS都是相同，但是根據常識其用戶體驗存在著明顯差別。也就是說，當我們看到NPS的分數時，還需要具體深入的去看一下用戶打分分布，才能透過這個分數看到最真實的情況。

除此之外，還有一個很影響用戶理解的點發生在計算NPS變化幅度的時候。

一般而言，假設產品A上個月NPS值是50，本月NPS值是100，那么NPS值提升了100-50=50，變化幅度是（100-50）/50=100%

然而，NPS的特別之處是NPS的值范圍是[-100,100]。由于存在負數，在有負數的場景時就會很反常識。

舉個例子，產品B上個月NPS值是-1，本月NPS值是1，那么NPS值提升了1-（-1）=+2，變化幅度是（1-（-1））/|-1|=200%

講到這里，有沒有覺得很迷茫？有沒有懷疑自己的數學白學了？你不是一個人。

問題2 NPS難以解釋的困境

當我們去和產品負責人介紹NPS時，除了“什么是NPS？它是如何計算的？”這個問題外，最常見的問題還有三個，分別是

• 為什么我產品的NPS是這個分數？為什么我產品的NPS分這么低/高？
• 做什么可以提升NPS？做完后具體可以提升多少NPS？
• NPS提升后，對業務有什么影響？能提升多少用戶留存和轉化？

然而，根據當前NPS的只有一個問題的設計，其實難以回答上述的這三個問題。

這也是為什么現在各大APP的NPS調研中，通常還會追加附加問題。舉個例子，美團買菜和飛豬旅行這兩個App均會進一步詢問用戶其推薦/不推薦的原因。

緊接著的一個問題是，有附加問題就可以回答上述三個問題嗎？答案是附加問題只能部分解決。解釋如下：

問題1 為什么我產品的NPS是這個分數？為什么我產品的NPS分這么低/高？

有附加問題后可以給出粗粒度的結論，比如，飛豬旅行App這個案例中的“價格”；但是，受限于問卷形式和既定選項，沒有辦法發現未知的用戶問題，也沒有辦法細化到具體的頁面。

問題2 做什么可以提升NPS？做完后具體可以提升多少NPS？

增加附加問題后，可以通過一定的分析方法，從滿意度和重要性兩個維度來評估體驗問題，最終優先優化“重要但滿意度低”的問題（如下圖）；但是，問題優化后可以提升NPS的具體數值，目前仍是沒有辦法預測。

問題3 NPS提升后，對業務有什么影響？能提升多少用戶留存和轉化？

附加問題無法回答問題，也無法預測；在實際工作中，可以考慮通過嚴格的ABtest觀測，但其操作難度比較大。從另外一個角度來說明這個問題。

如果今天業務以NPS來衡量產品需求的收益，一定會遇到的問題是NPS很難解釋和評估。

一方面，NPS具有一定的滯后性，用戶反饋的時過往一段時間的感受，受訪用戶有可能體驗了新功能有可能沒有體驗。在實際操作經驗中，一個大的產品改動往往需要1-2個月才會反應在NPS上。

另一方面，在實際產品工作中，往往同一時間段內會上線多個產品需求。如何衡量某個產品需求對NPS的提升，是一個很難的問題。一個可能的解決方案是進行嚴格的ABtest，但是執行起來操作難度大，需要將ABtest系統和NPS問卷投放系統進行用戶和數據層面的打通。

問題3 NPS高不代表忠誠，忠誠不代表用戶體驗好

NPS是衡量用戶是否忠誠的一個指標，但是這個指標并不能證明用戶一定會去推薦：一方面是因為用戶在受訪時表達的意愿有可能會與真實意愿相悖；另一方面，即使用戶真的愿意推薦，和真實的去推薦也存在一定的gap。

除此之外，忠誠不等于體驗好，用戶對一個產品的忠誠度受很多因素的影響。

舉個例子，滴滴曾經一度在網約車市場上處于壟斷地位，用戶出行不得不選，從數據上看用戶的NPS也很高，但是這個NPS高并不代表滴滴的用戶體驗做的有多好。

還有一個例子是政務類的app，相比較之前去固定網點辦事，現在很多政務提供“網上辦事”服務，用戶對此類服務的NPS也很好，但是其實政務類app的體驗還有很長的路要走。

04?最后的小結

NPS作為用戶體驗度量和監測用戶忠誠度的指標，建議當作一個宏觀的觀測指標和結果指標來使用。具體到業務場景，在NPS的基礎上，還需要輔以與業務相關聯的指標作為過程指標，比如，用戶轉化和留存相關指標。

最后想特別說明的是，當選取用戶度量指標時，一定要多結合業務情況，選取最適合的指標，不要生搬硬套成熟的指標，只有適合的才是最好的。

參考資料：

• 百度百科：NPS https://baike.baidu.com/item/%E5%87%80%E6%8E%A8%E8%8D%90%E5%80%BC/3783368?fromtitle=NPS&fromid=17751327
• 體驗度量理論2021https://mp.weixin.qq.com/s/qxlNYVMj-Obkcg5xugf2Dg
• 體驗度量理論2019https://www.yuque.com/docs/share/d1a03cee-9107-49ea-820a-d4fe66deb4a6?%23%20%E3%80%8A5.%20%E4%BD%93%E9%AA%8C%E5%BA%A6%E9%87%8F%E7%90%86%E8%AE%BA%202019%E3%80%8B

作者：Estela Young，前滴滴和美團高級產品經理

本文由 @Estela 原創發布于人人都是產品經理，未經作者許可，禁止轉載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協議。