什么是用户忠诚度指标NPS?

MarTechCareer 2019-09-1212:06:15 评论

什么是用户忠诚度指标NPS?

我们想知道用户对产品是否满意时,常常会通过用户调研的形式去了解用户的真实感受。而在用户调研中,一个非常常见的问题是:
您是否会愿意将某品牌/产品推荐给您的朋友或者同事?
这个问题其实关注的就是净推荐值,也叫NPS(Net Promoter Score),意在了解用户对该品牌或产品主动推荐的意愿,是在产品分析中常见的用户忠诚度指标

今天的这篇文章就来详细地聊一聊如何测量NPS、如何可视化NPS,以及数据可视化NPS过程中那些必须要注意的犄角旮旯!
什么是净推荐值(Net Promoter Score)?
NPS是一个衡量用户对品牌、产品、服务的推荐意向的指标,分数在-100到100之间。分数越高代表用户对产品或服务越积极的感情,分数越低甚至是负分则说明了用户对产品或服务越消极的情绪。
NPS是一个标准的产品分析KPI,由贝恩咨询的客户忠诚度业务创始人Fred Reichheld在2003年发明,用来作为一个新的方法来评估用户对一家公司/品牌的推荐度。在过去的十几年中,这个方法被不断改善,并在全世界范围被成百上千家公司积极使用,作为衡量用户体验的基准。
如何测量NPS呢?

在用户购物行为发生后,一般会用问卷调查的形式来调查用户的NPS。用户只要在一个0-10的量表上回答他们有多少可能会推荐该产品或服务即可。那些打分0-6分的用户会被标注为“贬低型客户”(Detractor),打分7-8分的会被标注为“消极满意型客户”(Passive),打分9-10分的会被标注为“推荐型客户”(Promoter)。推荐型客户就是最有可能向别人推荐你的产品或服务的人,而贬低型客户极有可能让周围的人不要使用你的产品或服务。
什么是用户忠诚度指标NPS?
NPS的计算方法很简单,只要拿“推荐性客户”的百分比减去“贬低型客户”的百分比,再乘以100即可。“消极满意型客户”不在NPS的计算公式内。

NPS = 100 * (% of Promoters - % of Detractors)


NPS分数通常以整数的形式表示。假设极端情况下所有用户都是“贬低型客户”,那NPS分数就是-100(这也是NPS分数的最小值);如果所有人都是“推荐型客户”,那么分数就是100分(也是最大值);如果贬低型客户与推荐型客户人数一样多,那么NPS分数就是0.
NPS分数要多高才算好呢?

首先,当然是越高越好。低于0分的NPS就说明你的用户可能在积极地传播对你的产品的不满情绪。一般情况,如果你的NPS分数在0-30之间,那就说明你还OK。高于30分说明用户对你的产品很忠诚,而高于70分则说明你做得极其优秀了。


不过不同行业的NPS确实是不同的。所以你应该找到你所在的行业的基准线。大多数行业的平均分都在30-50之间。下面这幅图就是各个行业的NPS平均分:
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如何对NPS分数进行可视化?

有很多不同的方法可以可视化NPS分数,你的选择取决于你想要强调NPS分数的哪一方面。下面是几个最有效的可视化NPS分数的方法:
1. 单一的数值图可以简单地总结NPS分数。你可以展示“推荐型客户”、“消极满意型客户”、“贬低型客户”的数量和百分比。
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2. 叠状图是另一种很受欢迎的NPS分数展示方式因为他们可以可视化出三个用户人群的人数或是比例(“推荐型客户”、“消极满意型客户”和“贬低型客户”)。不过,它的缺点是很难看出NPS分数,也很难在组间差异很小的时候展示出差异。
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3. 线状图可以展示NPS在一段时间内的表现。不过线状图无法直观表达出影响NPS分数的客户群体的情况。
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4. 第四种可视化方法也是我们最推荐的方法:柱状+线状图。这相当于是将上述两种可视化结合起来。它可以比较丰富地展现出时间序列数据。我们可以不呈现“消极满意型客户”,而只需有效地展示出“推荐型客户”与“贬低型客户”是如何影响NPS分数的。

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当然了,你也可以将上图纵坐标所表示的人数转化成百分比,并且将“消极型客户”也加入图表中(因为这样就可以呈现出三者汇总100%的全貌)。
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谨慎选择可视化NPS分数的方法为什么那么重要?

NPS分数只能单纯展现最后的分数结果,但是了解“推荐型客户”、“消极满意型客户”和“贬低型客户”这三种不同客户的分布是极其重要的!因为,两个同样的NPS分数背后的三种不同客户的百分比组成可能非常不同。比如一个10-75-15的分布和一个40-15-45的分布产生的NPS分数是一模一样的(都是5分),但这两者给我们的洞察就会非常不同。
前者(10-75-15分布)就是“消极满意型客户”占绝大多数(75),而“推荐型”和“贬低型”客户都很少(10和15)。这时我们要思考,也许我们的产品表现还不错,但我们如何可以让更多“消极满意型客户”转化成为“推荐型客户”呢?
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而后者则是“贬低者”和“推荐者”都很多的一个情况(40和45)。在这种情况下,我们就会思考,我们的产品让喜欢的人很喜欢,而讨厌的人很讨厌,那是否我们该调整我们的目标受众?
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因此,只有看到三个不同人群的比例我们才能对消费者对你产品的态度有一个比较全局的视野。
常见的细分NPS的方法
就像我们在前文中看到的那样,单纯看NPS总分会让我们错过数据中的重要信息。因此你永远要记得去用不同的方式来细分你的数据来考察更多的方面。最常见的细分NPS的方法有:
  • 按公司规模
  • 按国家
  • 按用户画像

这样的细分可以暴露出你的产品对于哪些群组是表现好的、哪些是表现不好的。比如,假设你的产品是一个2B(对企业提供服务)的产品(比如报销软件Concur),你将你的NPS分数按照企业客户的规模大小来拆分,然后你就得到了下列的分数:

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那你就清楚地知道了,对于小规模企业客户,你的产品表现良好,但对于规模很大的公司,你的产品就表现不那么好了。那你对你接下来要采取的措施也就目标明确了!
好了,对NPS及其可视化的介绍就到这里了!如果你对如何从产品数据中获得洞察充满了好奇,或是想系统性学习产品分析的方方面面,那就千万不要错过MarTechApe携手美国沃尔玛电商产品经理共同开设的《数据驱动产品分析》课程!这门课程正在团购优惠中哦~

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L1


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  • 什么是产品分析——Product Analytics?

  • Case Study:以搜索产品为例,介绍什么是产品分析里看重的KPI

  • Case Study:以社交产品为例,介绍产品分析师在现实工作中如何解决问题

  • 产品分析在产品部门的职责与合作对象

  • 产品、用户、数据:一名优秀产品分析师的三大武器

L2

第二讲 Tools & Methodology产品分析的必备工具、方法论与统计

  • 产品分析中的数据可视化Tableau/Domo

  • 产品分析中的数据分析SQL/Hive

  • 产品分析如何利用A/B测试

  • 产品分析涉及的统计学知识

L3

第三讲 Case Study 如何在数据中养成产品思维?

  • 产品思维的养成并非一朝一夕

  • 如何在数据中养成产品思维?

  • 用工作中的实际案例研究剖析数据分析中的产品思维

L4

第四讲 产品分析师的面试与职业发展

  • 如何成为一个产品分析师?

  • 如何成为一个产品经理?

  • 如何准备产品分析面试案例题?

  • 产品分析师在面试中可能会被问到的问题举例

  • 产品分析师的职业发展路径

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