編輯導語：“以用戶為中心”被越來越多的非互聯網公司所重視，隨后便是接觸關于NPS的各種資料，然后招聘用研新同學，開始做自身品牌/產品/服務的NPS調研。那么，如何在外力幫助很小的情況下，開展NPS調研并落地推動呢？本文作者對NPS—MNA方法論進行了分析，希望能給你帶來幫助。

“以用戶為中心”被越來越多的非互聯網公司所重視，這也是很多傳統公司開始接觸用戶體驗的第一階段，隨后就是接觸關于NPS（凈推薦值）的各種資料；接下來HR開放headcount，招聘用研新同學入職；立刻做自身品牌/產品/服務的NPS調研，但這些傳統公司的特點就是：

• 用研剛成立，無歷史材料沉淀
• 部門人數不多，很可能專職做用戶研究/市場調研的就1個人

新入職的同學如何在外力幫助很小的情況下，開展NPS調研并落地推動，成為了首當其沖的問題。

作者結合自己6年的NPS項目研究經驗，嘗試定義如何系統性地改善NPS—MNA方法論。

方法論框架圖

第一步：用戶體驗流程圖繪制

主要包括兩個階段：體驗流程梳理和用戶反饋分析。以XX的線上店鋪舉例說明：

1. 用戶體驗流程梳理

基于XX的淘寶店鋪售賣情況，初步梳理用戶下單主流程圖，包括每個主要環節下所涉及的功能點，作為體驗地圖的初步框架參考。

2. 用戶反饋分析

此階段主要分為4個部分：資料搜集、分析、分類和提煉總結，詳細步驟如下圖。

依據以上流程，我們梳理出了5個體驗階段、19個體驗環節。

以“產品使用”為例，總反饋條數1707條。

問題分類，主要問題是：印刷的顏色、清晰度以及裁剪不符合要求（130條），印刷品材質不符（74條），印刷品味道較大（8條），其余1495條為主觀好評。

第二步：問卷調研

依據第一步用戶體驗流程圖的結果，篩選出用戶可以接觸較多的體驗環節，并拆分為一級、二級體驗環節，詳細如下：

整個NPS的問卷邏輯主要分為三部分，用戶推薦（NPS）評分問題、評分原因（到一級體驗維度）、評分原因繼續挖掘（針對一級體驗維度細化到二級維度）。

以XX的【AAAA】為例：用戶推薦（NPS）評分問題。

Q1. 根據您在【AAAA】的購物體驗，您有多大可能將【AAAA】推薦給您熟悉的采購人員？（0-10分評分，0分絕對不會推薦，10分肯定會推薦）【單選題】

一級體驗維度：

Q2 – 1. （針對Q1選擇了9-10分的用戶，循環顯示選項）請問您愿意推薦【AAAA】的原因是？（多選。1-7項）

Q2 – 2. （針對Q1選擇了0-8分的用戶，循環顯示選項）請問您認為【AAAA】在哪些方面做出改善，您會更愿意推薦？（多選。1-7項）

二級體驗維度：

針對Q2選到的選項進行提問，以“產品質量”為例。

Q3 – 1. （針對Q2-1選擇產品質量，循環顯示選項）您覺得“產品質量”在哪些方面做的好？多選

Q3 – 2. （針對Q2-2選擇產品質量，循環顯示選項）您覺得“產品質量”在哪些方面需要改善？多選

第三步：分析子NPS和關注度

對于回收來的數據，經過清洗、甄選合格數據后，分析每個體驗環節的子NPS和關注度。

1. 子項NPS

計算方法是：

子項NPS=子項的推薦者占比-子項的貶損者占比

背后原理：對于每一個NPS子項問題來說，關注它的用戶中推薦者和貶損者人數占比的差異，即子項NPS本身也是這個子項問題在用戶心中推薦程度最直接的體現。

2. 子項關注度

計算方法是：

子項關注度=選擇NPS子項問題的用戶數/參加NPS問卷調研的總用戶數

背后原理：首先，我們認為，在NPS問卷中用戶對0-10分完成選擇后，進入到具體的推薦貶損原因子項時，做出任何一個子項的選擇，都代表對此類問題的關注，也一定程度上體現了此類問題在用戶心中的重要性。因此，我們通過選擇某一NPS子項問題的用戶數占所有參加NPS問卷調研的用戶數的比例來定義關注度這個指標，衡量NPS子項問題的重要性。

3. 得到分析數據

依據前兩步，得到一級、二級體驗環節的分析數據，以一級體驗環節為例，展示分析數據。

第四步：通過“NPS（用戶推薦）影響因素及改善模型”找到具體改進點

NPS（用戶推薦）影響因素及改善模型的原理是：根據第三步得到的子NPS和子關注度，以關注度作為橫坐標，子NPS作為縱坐標，將所有的體驗環節劃分為四大區域。方便我們進一步分析，找到關鍵需要改進的方向和指標。 其中象限內的橫線是關注度均值，縱線是子NPS均值。

階段1

針對一級體驗環節搭建改善模型，找到需要改善的一級體驗模塊，分析結果顯示產品質量的用戶關注度高于平均值（33%），但推薦意愿低于平均值（62%），是下一步的工作重點：

• 穩定保持區：NPS和關注度均在平均水平以上，繼續穩定保持即可
• 錦上添花區：用戶推薦水平在均值以上，但關注度較低，可以不斷持續優化
• 亟須改善區：是驅動用戶提升推薦意愿最有潛力的方面，但目前推薦意愿較低，亟須改善
• 長期關注區：用戶推薦意愿和關注度均不高，仍需要長期關注

階段2

針對落到“亟待改善”區的一級體驗環節，進行其二級體驗環節的改善模型分析。對一級體驗環節“產品質量”通過NPS（用戶推薦）影響因素及改善模型，進行再次分析。

分析結果發現：提高產品的清晰度并減少色差是增進用戶對“產品質量”推薦意愿的主要手段；產品清晰度及色差的關注度均為24%，但推薦意愿（分別為68%及65%）均顯著低于產品模塊的NPS均值。

微信公眾號：用戶在左 體驗在右，主要分享用戶體驗、市場調研、數據分析等個人心得。

本文由@用戶在左 體驗在右 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。