NPS:關于產品和用戶的終極問題
如果NPS變為公司一個重要的指標,全公司愿意為提升NPS指標負責,和投入精力,則NPS可以發揮關鍵性的作用,并不斷讓公司走向良性發展。如果NPS只是作為一個輔助的觀測指標,沒有部門愿意為了NPS而付出精力,NPS并沒有太大的作用。
1. 什么是NPS
NPS即凈推薦值(Net Promoter Score),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。是Fred Reichheld(2003)針對企業良性收益與真實增長所提出的用戶忠誠度概念。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。
需要用戶回答的問題是:
“您在多大程度上愿意向您的朋友或同事推薦XX公司/產品?”(0-10分,10分表示非常愿意,0分表示非常不愿意)”
標準的NPS問題需要用戶給出0~10分的打分,如下所示:
打分的用戶會根據分值分為三類用戶:
- 推薦者(Promoter):分值在9~10分。具有狂熱忠誠度,鐵桿粉絲,反復光顧,向朋友推薦。
- 被動者(Passives):分值在7~8分,總體滿意但不忠誠,容易轉向競爭對手。
- 貶損者(Detractors):分值在0~6分,使用不滿意不忠誠,不斷抱怨或投訴。
推薦者與貶損者是對企業實際的產品口碑有影響的用戶,這兩部分用戶在用戶總數中所占百分比之差,即凈推薦值(NPS)。
相比于單純的滿意度分析,推薦意愿更能代表用戶內心對于產品的滿意度,并能預測未來的發展趨勢。當然,一般而言,NPS還會跟隨另一個主觀問題,用于收集用戶意見做進一步的分析:基于問題一的評價結果,您認為XX公司/產品還需要做哪些改進?
2. 不良數據和良性數據
在《終極問題2.0客戶驅動的企業未來》書中提到了不良利潤是個很重要的概念。不良利潤是個以惡化顧客關系為代價賺取的利潤;從顧客那里榨取價值;損害公司的口碑。對應的良性利潤則是通過與顧客的積極使用而獲得利潤;正面口碑傳播;忠誠用戶、可持續增長。
其實不僅僅是利潤,所有的KPI數據都是這樣,用戶量增長可以分為不良增長和良性增長。點擊率可以分類不良點擊率,和良性點擊率。不良數據是以降低用戶體驗,惡化用戶關系帶來的數據增長,損害產品形象。良性數據則是通過與提高用戶體驗提升用戶忠誠度帶來的數據增長,會帶來持續的增長。
只關注數據,而不關注數據是良性數據還是不良數據,后果是極其嚴重的。一個以貶損者用戶為主的產品,推廣成本會變高;老用戶流失率變高,更加難以喚回,新用戶需要用更高的成本打消懷疑。
NPS是一個度量產品健康程度關鍵指標。
3. NPS的分類投放
NPS的投放,取決于希望收集什么樣的信息,如果收集的是一次消費體驗的評價,那么投放入口可能是消費體驗的末端。如果收集的是關于產品整體的評價,則應該投放給目標用戶,短信也好,廣告位也要,都是不錯的選擇。
區別在于,針對一次消費體驗的評價,可以比較及時的反饋到產品變化帶來的影響。
而關于產品整體的評價,有一定的滯后性,可以作為定期review的一個值,但短期內即使做了比較大的改動,變化也比較有限。
4. NPS數據的處理
NPS拿到的數據分為三類:
- NPS分數
- NPS分數下的用戶主觀意見
- NPS分數對應的用戶相關信息
NPS不僅僅是一個分數,更重要的是需要讓我們知道,哪些是產品的關鍵抓手。主觀信息可以人工分類,也可以語義分析,取決于投放的數據量和公司技術實力。而有了分數,以及分數對應的文本,分數對應的用戶相關信息,這可以分析NPS分數比較關鍵的信息。
關于分析相關性的內容也比較多,不做贅述,邏輯回歸就是一個相對比較快速處理的方法。
5. NPS的天花板
NPS本身會由很多問題,比如在不同渠道投放,會有不同程度的誤差,比如這個源自國外的方法可能對于國內用戶有些不適應。但這其實都不是關鍵性的問題,最關鍵的問題是——公司領導層如何看待NPS,如何看待NPS反饋的問題。
如果NPS變為公司一個重要的指標,全公司愿意為提升NPS指標負責,和投入精力,則NPS可以發揮關鍵性的作用,并不斷讓公司走向良性發展。如果NPS只是作為一個輔助的觀測指標,沒有部門愿意為了NPS而付出精力,NPS并沒有太大的作用。
如果要比喻的話,NPS更像是民眾滿意度或者環境污染情況,然而政績的考核點是GDP。如果GDP好看了,民眾滿意度和環境污染情況便可以不用在意,結果會怎樣?可以想象的。
相關書籍推薦:弗雷德?賴克哈爾德 《終極問題2.0客戶驅動的企業未來》
作者:潘一鳴,知乎專欄:產品邏輯之美
本文由 @潘一鳴 原創發布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載。
關于
分析相關性的內容可以推薦一些嗎?其中邏輯回歸就是一個相對比較快速處理的方法,這個可以舉具體的例子說明嗎 ?
第一次了解NPS,學習了
那個0-10分的評分示意圖,打9分10分的,應該是“推薦者”。你是不是Ctrl C加Ctrl V粘貼的貶損者??
嗯,對的,這個圖不小心搞錯了。