NPS净推荐值软件操作教程

NPS（Net Promoter Score，净推荐值）分析是一种用于衡量客户忠诚度和满意度的常用方法。以下是NPS分析的具体示例和步骤，结合SPSSAU(在线SPSS)平台的操作进行详细说明。

1. 数据准备

NPS分析所需的数据通常通过NPS调查问卷收集。问卷的核心问题是：“您向朋友/同事推荐某产品/服务的可能性有多大？”受访者需要在0到10分之间进行打分，分值越高代表推荐意愿越强。

示例问卷：

1. 您向朋友或同事推荐我们的智能门锁的可能性有多大？
   ○0 ○1 ○2 ○3 ○4 ○5 ○6 ○7 ○8 ○9 ○10
2. 请简述您给出以上分值的原因：
   _______________________________________

数据格式： 

| 受访者ID | 推荐评分 |

| 1 | 9 |

| 2 | 7 |

| 3 | 6 |

| ... | ... |

2. NPS三大类型分组及百分比计算

根据受访者的打分情况，将其分为三类： 

- 贬损者（Detractors）：0-6分，忠诚度较低，有流失的可能性。

 - 被动者（Passives）：7-8分，满意度适中，但不具有推荐意愿。 

- 推荐者（Promoters）：9-10分，忠诚度高，具有强烈的推荐意愿。

操作步骤： 

1. 登录SPSSAU(网页SPSS)平台。 
2. 将数据导入平台。 
3. 在仪表盘中选择“问卷研究” -> “NPS分析”。
4. 将“推荐评分”数据放入NPS测量项的框内。

5. 点击“开始分析”，SPSSAU将自动计算各类型的频数和百分比。

3. 计算NPS值并进行NPS分析

NPS值的计算公式为：

NPS值 = 推荐者百分比 - 贬损者百分比

示例计算：

NPS值 = 64% - 17% = 47%

结果解读： - NPS值为47%，大于0，说明推荐者的比例高于贬损者，表明产品具有一定的忠诚度。 - 通常，NPS值大于50%被认为是优秀的结果。

4. 进一步分析（可选）

• 多次数据对比：可以多次收集数据，对比NPS值的变化，综合衡量忠诚度的变化。
• 打分原因分析：对受访者给出的打分原因进行量化分析，发掘顾客忠诚或不满意的细节来源。

总结

通过以上步骤，您可以在SPSSAU(在线SPSS)平台上轻松完成NPS分析，了解客户对产品或服务的忠诚度和满意度。希望这个示例和步骤能帮助您更好地进行市场调研和数据分析。