客户体验:关于员工净推荐值(eNPS),你不知道的事!

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员工净推荐值(eNPS)是基于NPS系统本身的衍生工具,与NPS的理念和逻辑大致相同,区别是把调查主体由“客户”转变为“员工”。本文作者对eNPS进行了分析,一起来看一下吧。

一、什么是 eNPS ?

员工净推荐值(Employee Net Promoter Score,简称 eNPS),是基于 NPS 系统本身的衍生工具。

eNPS 与 NPS 的理念和计算逻辑大致相同,区别是把调查主体由“客户”转变为“员工”。企业可以利用 eNPS 来了解员工在企业工作的满意度,以及他们将企业的工作岗位推荐给他人的可能性。

eNPS 量表题:你向朋友或同事推荐[某某公司]的可能性有多大?

采用 11 级量表,根据打分情况将答题者划为三类:推荐者(9-10分)、中立者( 7-8分)和贬损者(0-6分)。

客户体验:关于员工净推荐值(eNPS),你不知道的事!

员工净推荐值主要是衡量员工对雇主的看法,eNPS 有助于帮助组织塑造其员工价值,在与员工之间建立情感联系、承诺和忠诚度,并改善雇主品牌。

eNPS 开放题:你为什么给出这个回答?

开放题同样提供了解释定量分数的定性数据,可以了解可以在哪些地方去改善员工体验。

二、如何计算 eNPS ?

计算公式:

eNPS = 推荐者% – 贬损者%

eNPS 计算示例:

某家拥有 100 名员工的公司进行 eNPS 评分,调查显示:

  • 10 个批评者 = 10%
  • 30 个被动项 = 30%
  • 60 个发起人 = 60%
  • eNPS = 60 – 10 = 50
  • 员工净推荐值 eNPS 得分为:+50

eNPS 得分是推荐者和贬损者之间的占比差,范围会在 -100 到 +100 之间。

通过测量 eNPS,目标是为员工创造更好的工作环境来提高整个企业的参与度,进而转变为客户体验的提升。

三、eNPS 怎么才算好?

eNPS 的得分基准同样因行业不同而有所差别。据国外研究数据库,整体的 eNPS 的基准值在 12-14 分之间。

这听起来感觉分数很低,员工与企业之间的复杂关系,有些员工只会给中间评分(7或8分),因为他们觉得凡事都有可改善的空间。

事实上其实员工已经倾向于推荐公司了,虽然 eNPS 并不考虑中立的群体,不过这种情况对于企业来说也是一个积极的表现。

eNPS 得分一般 0-30 分会被认为是一个不错的分数,高于 30 分说明企业目前做的不错,而 0 分是企业与员工关系打破平衡的临界点。

一些特定的行业,我有收集一些智库发布的 eNPS 基准,仅供参考。

eNPS 行业基准值:

  • 电信业:27
  • 制造业:13
  • 银行业:12-17
  • 百货业:负数
  • 信息技术:26
  • 医疗保健:-6.5

还有,对于人员流动比较快的劳动密集型、服务业来说,分数会更低一些。

信息技术(科技业)中虽然基准值为 26,但细分在不同员工规模的企业来说得分差距会很大,中小型科技公司的 eNPS 得分会在比较高,像 Hiya (200 人以内) 2022 年 eNPS 得分为 80。

客户体验:关于员工净推荐值(eNPS),你不知道的事!

而大规模或超大规模的科技公司,反而得分会低很多,像 Meta (万以上) 2022 年 eNPS 得分为 36;Apple(万以上)2022 年 eNPS 得分为 19。

客户体验:关于员工净推荐值(eNPS),你不知道的事!

此外,正值行业风口的行业,伴随着更高的薪资、更大的发展空间、更新颖的产品或服务,都会让员工认为自己所从事工作的意义感增加,也会助长eNPS 的提升。

说白了,eNPS 就是一种集体共识的表征形式。

四、eNPS的解读误区

还有,在 eNPS 存在一些数据解读的误区。比如 A 公司的所有员工评分为 7 或 8,因此 eNPS 为 0。而 B 公司则是推荐者与批评者数量一样,两者相减 eNPS 也为 0。

虽然 eNPS 得分相同,但在员工评分的分布却有很大的差别,这种差别仅从最终得分中是无法判断的,而真实情况是 A 公司总体表现上要优于 B 公司。

五、eNPS 和 NPS 的关系

Apple 公司有一个观点,认为组织中 eNPS 和 NPS 两种衡量标准之间存在正相关,而这种协同关系符合“服务利润链模型”,即积极的员工体验有助于产生积极的客户体验。

客户体验:关于员工净推荐值(eNPS),你不知道的事!

服务利润链的构成因素图

六、eNPS的使用陷阱

注意,在企业导入 eNPS 需要关注这些陷阱:

  • 过分强调分数
  • 测量频率过高
  • 行业基准差异大
  • 缺少定性数据辅助分析
  • 容易混淆 eNPS 和 NPS
  • 企业规模影响分数
  • 得分背后的分布不易察觉

专栏作家

龙国富,龙国富,人人都是产品经理专栏作家,CxHub主理人。致力于终身学习和自我提升,分享用户研究、客户体验、服务科学等领域资讯,观点和个人见解。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议。

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