产品经理的选修课:改善用户推荐(NPS)的MNA方法论

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编辑导语:“以用户为中心”被越来越多的非互联网公司所重视,随后便是接触关于NPS的各种资料,然后招聘用研新同学,开始做自身品牌/产品/服务的NPS调研。那么,如何在外力帮助很小的情况下,开展NPS调研并落地推动呢?本文作者对NPS—MNA方法论进行了分析,希望能给你带来帮助。

“以用户为中心”被越来越多的非互联网公司所重视,这也是很多传统公司开始接触用户体验的第一阶段,随后就是接触关于NPS(净推荐值)的各种资料;接下来HR开放headcount,招聘用研新同学入职;立刻做自身品牌/产品/服务的NPS调研,但这些传统公司的特点就是:

  • 用研刚成立,无历史材料沉淀
  • 部门人数不多,很可能专职做用户研究/市场调研的就1个人

新入职的同学如何在外力帮助很小的情况下,开展NPS调研并落地推动,成为了首当其冲的问题。

改善用户推荐(NPS)的MNA方法论

作者结合自己6年的NPS项目研究经验,尝试定义如何系统性地改善NPS—MNA方法论。

方法论框架图

改善用户推荐(NPS)的MNA方法论

第一步:用户体验流程图绘制

主要包括两个阶段:体验流程梳理和用户反馈分析。以XX的线上店铺举例说明:

1. 用户体验流程梳理

基于XX的淘宝店铺售卖情况,初步梳理用户下单主流程图,包括每个主要环节下所涉及的功能点,作为体验地图的初步框架参考。

2. 用户反馈分析

此阶段主要分为4个部分:资料搜集、分析、分类和提炼总结,详细步骤如下图。

改善用户推荐(NPS)的MNA方法论

依据以上流程,我们梳理出了5个体验阶段、19个体验环节。

改善用户推荐(NPS)的MNA方法论

以“产品使用”为例,总反馈条数1707条。

问题分类,主要问题是:印刷的颜色、清晰度以及裁剪不符合要求(130条),印刷品材质不符(74条),印刷品味道较大(8条),其余1495条为主观好评。

第二步:问卷调研

依据第一步用户体验流程图的结果,筛选出用户可以接触较多的体验环节,并拆分为一级、二级体验环节,详细如下:

改善用户推荐(NPS)的MNA方法论

整个NPS的问卷逻辑主要分为三部分,用户推荐(NPS)评分问题、评分原因(到一级体验维度)、评分原因继续挖掘(针对一级体验维度细化到二级维度)。

以XX的【AAAA】为例:用户推荐(NPS)评分问题。

Q1. 根据您在【AAAA】的购物体验,您有多大可能将【AAAA】推荐给您熟悉的采购人员?(0-10分评分,0分绝对不会推荐,10分肯定会推荐)【单选题】

一级体验维度:

Q2 – 1. (针对Q1选择了9-10分的用户,循环显示选项)请问您愿意推荐【AAAA】的原因是?(多选。1-7项)

Q2 – 2. (针对Q1选择了0-8分的用户,循环显示选项)请问您认为【AAAA】在哪些方面做出改善,您会更愿意推荐?(多选。1-7项)

二级体验维度:

针对Q2选到的选项进行提问,以“产品质量”为例。

Q3 – 1. (针对Q2-1选择产品质量,循环显示选项)您觉得“产品质量”在哪些方面做的好?多选

Q3 – 2. (针对Q2-2选择产品质量,循环显示选项)您觉得“产品质量”在哪些方面需要改善?多选

第三步:分析子NPS和关注度

对于回收来的数据,经过清洗、甄选合格数据后,分析每个体验环节的子NPS和关注度。

1. 子项NPS

计算方法是:

子项NPS=子项的推荐者占比-子项的贬损者占比

背后原理:对于每一个NPS子项问题来说,关注它的用户中推荐者和贬损者人数占比的差异,即子项NPS本身也是这个子项问题在用户心中推荐程度最直接的体现。

2. 子项关注度

计算方法是:

子项关注度=选择NPS子项问题的用户数/参加NPS问卷调研的总用户数

背后原理:首先,我们认为,在NPS问卷中用户对0-10分完成选择后,进入到具体的推荐贬损原因子项时,做出任何一个子项的选择,都代表对此类问题的关注,也一定程度上体现了此类问题在用户心中的重要性。因此,我们通过选择某一NPS子项问题的用户数占所有参加NPS问卷调研的用户数的比例来定义关注度这个指标,衡量NPS子项问题的重要性。

3. 得到分析数据

依据前两步,得到一级、二级体验环节的分析数据,以一级体验环节为例,展示分析数据。

第四步:通过“NPS(用户推荐)影响因素及改善模型”找到具体改进点

NPS(用户推荐)影响因素及改善模型的原理是:根据第三步得到的子NPS和子关注度,以关注度作为横坐标,子NPS作为纵坐标,将所有的体验环节划分为四大区域。方便我们进一步分析,找到关键需要改进的方向和指标。 其中象限内的横线是关注度均值,纵线是子NPS均值。

阶段1

针对一级体验环节搭建改善模型,找到需要改善的一级体验模块,分析结果显示产品质量的用户关注度高于平均值(33%),但推荐意愿低于平均值(62%),是下一步的工作重点:

改善用户推荐(NPS)的MNA方法论

  • 稳定保持区:NPS和关注度均在平均水平以上,继续稳定保持即可
  • 锦上添花区:用户推荐水平在均值以上,但关注度较低,可以不断持续优化
  • 亟须改善区:是驱动用户提升推荐意愿最有潜力的方面,但目前推荐意愿较低,亟须改善
  • 长期关注区:用户推荐意愿和关注度均不高,仍需要长期关注

阶段2

针对落到“亟待改善”区的一级体验环节,进行其二级体验环节的改善模型分析。对一级体验环节“产品质量”通过NPS(用户推荐)影响因素及改善模型,进行再次分析。

分析结果发现:提高产品的清晰度并减少色差是增进用户对“产品质量”推荐意愿的主要手段;产品清晰度及色差的关注度均为24%,但推荐意愿(分别为68%及65%)均显著低于产品模块的NPS均值。

改善用户推荐(NPS)的MNA方法论

 

 

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题图来自Unsplash,基于CC0协议。

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  1. 很不错呢,感谢

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    1. 欢迎关注公众号,查阅更多文章~~

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