如何计算净推荐值（NPS）以评估客户忠诚度？

如何计算净推荐值（NPS）以评估客户忠诚度？

净推荐值（Net Promoter Score，简称NPS）是一种用于衡量客户忠诚度和推荐意愿的指标。通过NPS，企业可以了解客户对其产品或服务的满意度，并识别出潜在的改进点。以下是计算NPS的详细步骤：

1. 数据收集

首先，设计一个简单的问卷调查，核心问题通常是：

“您有多大可能性向朋友或同事推荐我们的产品/服务？”

回答范围通常为0到10分，0分表示“完全不可能”，10分表示“极有可能”。

2. 数据分组

根据客户的打分，将受访者分为三类： 

- 贬损者（Detractors）：打分在0～6分之间。这些客户对产品或服务不满意，忠诚度较低，有流失的可能。 

- 被动者（Passives）：打分在7～8分之间。这些客户对产品或服务的满意度适中，但不具有强烈的推荐意愿。 

- 推荐者（Promoters）：打分在9～10分之间。这些客户对产品或服务非常满意，具有很高的忠诚度，愿意向他人推荐。

3. 计算NPS值

NPS值的计算公式为：

NPS值 = 推荐者% - 贬损者%

即推荐者的占比减去贬损者的占比。NPS值越大，表示客户忠诚度越高，产品或服务越可能被推荐。

4. 结果解读

• NPS值范围：NPS值的范围在-100%到100%之间。
• 评价标准：一般认为NPS至少应该是大于0的正数，即愿意推荐者比贬损者多，说明具有一定的忠诚度。通常NPS大于50%被认为是一个优秀的结果。

5. 实例分析

假设某企业收集了100位客户的NPS数据，其中： - 推荐者有40人，占比40% - 贬损者有20人，占比20%

则NPS值为：

NPS值 = 40% - 20% = 20%

这表明该企业的客户忠诚度处于中等水平，仍有提升空间。

6. 使用SPSSAU进行NPS分析

在SPSSAU(在线SPSS)中，进行NPS分析的操作步骤如下： 

1. 选择模块：在仪表盘中选择【问卷研究】→【NPS】模块。 
2. 拖拽数据：将NPS调查问卷的数据变量拖拽至【NPS测量项】框。 
3. 保存类别：如果需要使用贬损者、被动者、推荐者三种类型的数据，可勾选【保存类别】命令。 

4. 开始分析：单击【开始分析】获取分析结果。

SPSSAU会提供整个计算过程，包括0~10分各分段的频数和百分比，以及最终的NPS指数值。

7. 应用建议

• 多次收集数据：通过多次收集NPS数据，对比NPS值的变化，综合衡量忠诚度的变化。
• 量化分析：对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，针对性地改进产品或服务。

通过以上步骤，企业可以有效地计算和分析NPS，从而评估客户忠诚度，并制定相应的改进策略。