什么是nps？

一、NPS是什么？

NPS的中文是净推荐值，是评估用户口碑的一种方式。评估用户/客户向朋友、其他人推荐公司的产品或服务的可能性的指标，它的概念属于用户口碑、用户体验评估的范畴。

NPS可以认为是用户满意度理念的升级。满意度只是评估顾客自己是否满意，NPS不仅是自己满意还愿意给产品/服务做背书，来向朋友推荐。

二、为什么大厂更偏爱NPS？

1. NPS直接关联商业增长

根据贝恩咨询的研究显示：NPS领先企业的营收增速是行业平均的2倍以上，这是因为NPS直观地反映了商业的增长。根据评分我们可以清晰地将用户分为三类：

推荐者（9-10分）会带来“裂变增长”：1个满意用户平均带来3个新客户

被动者（7-8分）是竞品挖角的主要目标，转化成本极低

贬损者（0-6分）的负面口碑可能导致更多的用户流失

2. NPS比满意度更为直观

传统满意度调研（CSAT）存在两大缺陷：

1.传统的满意度调研可能存在着“礼貌性高分”，也就是用户可能会因为感到不好意思或者因为社交压力打高分，但实际不会复购。

2.产品某个功能的高满意度可能会掩盖整体的体验问题，但是NPS本质上是在问：“你是否愿意用个人的信用为产品背书？”，答案比满意度更接近用户的真实行为。

从一定程度来讲，NPS分值可以衡量一个产品的增长趋势，给产品经理一些产品优化和排期上的决策，也能在反馈中获取更多客户意见，提升用户的使用体验。

二、产品经理如何利用NPS驱动增长？

1. 精准设计NPS问题

产品经理在设计NPS的问题时，应该结合业务场景进行调整，避免千篇一律地直接套用模板问题。

例如：To C产品可以问：“您会向您的好朋友推荐这款游戏产品吗？”（强化情感联结）

To B产品可以问：“您会向同行业CTO推荐我们的解决方案吗？”（突出决策场景）

2. 进行归因分析

虽然NPS指标有很多好处，但是如果单纯看NPS分值则会毫无意义，因此我们需结合归因分析。

在这里以NPSMeter后台为例。在归因分析中，选择“因”即可得到分析结果，“因”包含了四个数据来源：问卷问题、反馈分类、观点分析、词频分析。这四个来源的“因”各不相同，分析的灵活性也不一样。

1.问卷调查的归因分析

当您想要分析这些问题的反馈对NPS分值的影响时，就要选“问卷问题”。如上图，我们选：“影响您评分的主要因素是？”这个问题来进行归因分析，得到了各因素的贡献度分析结果：

从结果可以看出，“功能”对NPS分值的贡献度为33.84%，所以可以推断出因为产品功能好，让大部分的用户打分高。而“价格合理”对NPS分值的贡献度为-1.38%，初步结论：该因素的负面反馈数大于正面反馈数，导致贡献度为负数，拉低了整体的NPS分值。

只看贡献度还不够，我们还为您统计了因素改善价值分析结果：

因素改善价值分析，可以让您知道改善哪些因素后，会对整体分值的提高发挥最大价值，旨在帮你做出最佳的决策。我们从上述数据可以看出，“价格合理”这个因素，改善前贡献度为-1.38%，改善后可以提升到32.33%，比其他的因素改善后得到的提升要高很多。可以优先考虑改善它。

2.反馈分类的归因分析

如果当您在“反馈列表”看完所有用户反馈后，发现至少有10种因素对NPS有影响，但是您通过看数据得知：页面流畅、价格高、广告多、转介绍，这四类反馈占比很高，所以您想对这四个因素做一次归因分析。 这种情况您就可以选择“反馈分类”了。如何操作？先在“反馈列表”栏目，点击“标签管理”，添加你要做分析的因素标签。如下图所示：

然后在反馈列表栏目，找到用户具体反馈的内容，点击“标签”，把用户反馈的内容关联到对应的标签里。（1个用户可以关联多个标签）

最后点击归因分析栏目，选择“反馈分类”，就可以看到归因分析的结果。

3、“观点分析”的归因分析 观点分析栏目是通过AI算法，抽取用户反馈的关键词形成批量的观点，如下图所示。当我们在归因分析中选择“观点分析”这个数据来源的时候，无需操作其他，归因分析会自动选取观点分析中的前5个观点进行分析。

4、“词频分析”的归因分析 跟观点分析一样，词频分析栏目会自动抽取用户反馈的关键词形成批量的观点，如下图所示。当我们在归因分析中选择“词频分析“的数据来源时，也无需操作其他，归因分析会自动选取前5个观点进行自动分析。（抽取逻辑较复杂，篇幅有限不做赘述）