净推荐值(NPS)系列之一——基本原理与操作模型

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2011年在深圳组内分享了净推荐值(Net Promoter Score,NPS)的概念及操作方法,然后见其成为公司产品体验考核主要指标之一;来到上海后,企业产品、电商等也开始将其纳入产品考核。陆续会有人问我这个概念相关的操作方法、行业标准、数据解释与应用等,NPS就仅仅是一个数据测量方式、一个监控指标吗?用户的三个分类对商业预测分别有什么价值?如何与用户生命周期价值结合?它与满意度、忠诚度有什么关系?它的信度、效度如何?它适用于互联网产品吗?考核企业产品与个人产品时又有什么不同?……有些问题可以很简单的回答,有些问题又不敢很简单的回答,它的背后涉及到与财务数据的关系,涉及到产品本身的复杂性等等。于是开始啃文献,给自己挖了一个很大的坑,只好慢慢的来填。写这篇文章之前一直在纠结,先写大家最关心的问题,还是先介绍最基本的原理,最后决定处理成系列,慢慢的来分享,毕竟文献中有些方法与结果(比如企业产品的分析),没有实际应用过,还是应当有所保留的。等实践过后,再来分享……

1、 净推荐概述

净推荐(Net Promoter)是Fred Reichheld(2003)针对企业良性收益与真实增长所提出的用户忠诚度概念。请用户回答“您在多大程度上愿意向您的朋友(亲人、同事……)推荐XX公司/产品?”(0-10分,10分表示非常愿意,0分表示非常不愿意),根据用户的推荐意愿,将用户分为三类:推荐者、被动者、贬损者,推荐者与贬损者是对企业实际的产品口碑有影响的用户,这两部分用户在用户总数中所占百分比之差,即净推荐值(Net Promoter Score,NPS),如下图所示。

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商业价值:操作方法

净推荐值(NPS)这样一个易操作、易懂的数据本身并不能为我们的业务带来任何变化,只是一个评估监控的结果。而以操作方法为基础,针对某类用户应用净推荐的原理,才能真正实现商业价值。例如,净推荐结果辅助的根源分析可以帮助找到那些阻碍盈利的潜在问题,帮助我们做出商业决策。

概念优势: 长期利润

满意与忠诚是两个不同的概念,简单的说,满意的用户仍然会“叛变”。满意度高可能只是意味着我们提供了与该产品描述一致的功能,我们能够及时响应用户遇到的困难等,但并不意味着我们具有竞争优势或增长动力。而净推荐值弥补了这个问题,以更严格的标准避免了我们对产品现状的自我安慰,真实的聚焦于产品增长的驱动力和竞争优势。该指标既考虑了使用者本身直接的经济效益(产品选择行为),又考虑了其作为推荐者潜在的经济效益(产品口碑影响),最终净值整合了当前用户积极的影响与消极的影响,可以有效预测企业/产品未来长期的利润增长情况。

2、 净推荐的关键原则

前面已经谈到,使得净推荐发挥真正价值的是超越测量数据而存在的,与业务相结合的操作方法。在介绍整个操作模型之前,简单了解一下该操作模型的五个关键原则。

方法论

NPS是一个十分简单的度量,从提出至今,因为其简单而受到很多质疑。但真正使用过该方法的人都会改变最初的想法,简单有效是该方法的魅力所在。不像复杂的财务数据那样需要专业的解读,哪怕是最基层的员工都能够理解,因此说服他们去关注与改变就变得更加容易。当然,单一的度量与单一的问题之间是有差异的,我们需要大量时间来讨论数据和设计调查。总之,要发挥数据真正的价值,做出商业决策,还需要做很多。

哲学观

净推荐内在独特的哲学观:你如何对待用户,用户也将如何对待你。哪怕在市场恶劣的环境下,坚持关注良性收益,为客户提供更好的质量与服务,也能增加用户留存,扩大市场份额。而有损于用户的恶性收益,只能赢得短期效益,对企业/产品的长期发展必然是有害的。

行动和责任

净推荐项目不是简单汇报用户测量的结果,让决策者根据数据采取行动,而是向所有人发起挑战,让所有员工在日常工作中改进与用户的交互行为。得到整合的NPS数据只是开始,员工拿到数据反馈后,有能力理解与分析其中的因果关系,通过进一步的电话回访或实验设计等找到正确的执行方式,优化现有过程,提高用户体验才是我们的目标。例如,获得数据后,如何减少贬损者,如何找到并解决核心用户的痛点等。

情绪性

净推荐让我们看到有多少用户会为我们营造良好口碑,又有多少用户在批评我们,这不仅是一个数据,还能激发我们的情绪,因为没有人希望听到批评,一定程度上弥补了传统满意度模型的不足。

与财务结果对接

对比十多家B2B企业2002-2004的净推荐值与2003-2005的财务结果发现,NPS的变化延迟反应在财务增长上,是先于后者变化的指标。NPS的经济效益可以进一步挖掘,如将用户进一步细分(活跃度、区域、行业等),根据当前绩效目标,发掘最有价值的用户,采用恰当的策略,或创造推荐者,或减少贬损者,或提升被动者,从而实现经济指标的增长。

 

3、净推荐的操作模型

净推荐的概念很简单,但是真正的执行运作并不简单。下图是该操作模型的示意图:六个元素组成的循环环形。首先是价值观——以用户为中心;其次是深思熟虑的计划——企业蓝图(项目目标);第三是制定商业决策的基础——建立可信的数据;第四是为了改进分数,对推荐者、贬损者、忠诚驱动力进行的根源分析;第五是可以让用户知道他们的反馈有作用,促进操作和结构改进的行为和问责制。这五个元素会驱动产品、员工参与度、业务流程、用户体验等的改革和转变,最终实现净推荐项目的成功。

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下面将对这六个要素分别进行阐述。

元素1:创造以用户为中心的价值观

这是企业文化,也是NPS的内在文化,让员工了解自身角色、责任,及企业对改善用户忠诚度的重视,有利于整个项目的推行。这一点一直是我们公司强调的理念,不再赘述。

元素2:发展企业/产品蓝图

项目的执行需要有明确的目标与计划。不同的企业/产品会有不同的发展步调,最佳的计划应该基于产品与消费者关系的更新,随着企业所处环境的变化而不断进化与变革。计划需要考虑关键用户的体验点,不同的体验点如何影响全面的用户体验,哪个对忠诚度影响最大。最重要的是,数据的搜集与分析应该是基于消费者驱动的视角,而不是全面内部观点。

元素3:建立可信的数据

数据质量是整个项目成功的根本,数据如果不能准确可靠地代表用户对产品的感知和行为,那么一切都无从谈起。可信的数据首先要找到对的用户(who),然后要确定正确的提问时间(when)。例如,某企业产品的净推荐值,调查管理员还是普通员工,在使用3个月还是使用一年后提问,都会影响到数据的可信度。

元素4:根源分析

企业通常认为很了解用户的行为驱动力,但数据往往证明与我们想象中的很不一样。推理分析(基于回归)和陈述分析(基于开放性问题)都可以帮助我们了解用户的忠诚驱动力。让员工直接阅读用户在开放性问题中对推荐打分的解释,尤其是那些非常正面或非常负面的评论,可以帮助他们更好的认识用户对产品的评价,推动后续的执行。

元素5:驱动行动和问责

前面谈到改善NPS分数是所有人的职责,数据需要与每个员工的工作绩效挂钩,让所有人行动起来。

元素6:改革与变化

净推荐项目的目标是一直随着公司和市场环境而变化的。项目领导者需要反复聆听用户反馈与市场状况,使用复杂的分析技术(包括净推荐的分类,不同群体的反馈,战略规划根源的探讨,用户共创产品、服务和业务流程等)来改革与完善项目。

4、净推荐的优缺点

优点:与长期利润增长正相关,可操作性强,易理解和接受,能直接与竞品比较,帮助企业明确业务优先级,弥补了用户满意度调查(ACSI)所得信息太多又缺乏重点的问题。

缺点:需要结合用户的具体信息去考虑,如“生命周期”等;净推荐值≠用户满意度,它只能为企业提供“预警装置”;最后,它不能给你解释,需要结合其它定性定量的方法来分析原因。

 

以上阐述了那么多基本原理与操作模型,是希望大家对这个概念与方法有更全面的了解。目前国内真正全面考虑,深入执行这一方法的公司可能还没有。公司的产品体验考核也只是引入NPS的概念,或针对全量用户,或针对分类用户进行考察,对年度的产品考核来说,或许这已满足需求。但是从对产品的价值来看,净推荐应该还有更多可以挖掘的价值。期待有更多的人来共同探讨~

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Tips:目前对外公布的企业(付费产品),最佳NPS为50-80%,平均NPS为5-10%,有些甚至是负数。互联网公司目前也有进行该数据的统计,但没有对外公布。Satmetrix2010年对“互联网服务”的调查发现,各国的NPS有所不同,下图是法国的数据。

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来源:腾讯CDC

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