計算 Net Promoter Score (NPS) 淨推薦值

分析客戶與產品滿意度的黃金指標

Constance Tang
13 min readJun 21, 2021

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Net Promoter Score (NPS / 淨推薦值) 是一個定量 (quantitative) 的客戶分析工具。這指標是透過一條問題來評估客戶對品牌或產品的整體忠誠度

截至 2020 年,有三分之二的《財富》美國 500 強企業都使用 NPS 作為他們的管理指標。該指標由管理顧問公司 Bain & Company、Satmetrix 和商業分析師 Fred Reichheld 於 2003 年共同研發,用於比較和詮釋不同時間及行業的客戶忠誠度。

忠誠度是無形的,我們要如何量化它呢?

NPS 主要以推薦度來衡量,它計算品牌或產品在顧客心中的推薦度。NPS 不僅明確地量化了忠誠度,同時也與未來利潤評估和業務增長有關。這也是 Apple、Amazon 等大企業選擇使用 NPS 分析品牌的主要原因。

設計客觀的 NPS 問卷

NPS 常用於分析品牌、產品和網站的客戶滿意度和忠誠度。由於忠誠度受多種因素影響,因此 NPS 主要用於評估整體狀況,但非具體範疇,例如易用性和客戶支援成效。若需針對具體範疇進行分析,建議選擇其他合適的分析工具。

在設計問卷前,我們首先要確定調查的目標受眾。因為 NPS 調查主要關於忠誠度或滿意度,所以受眾是已經用過該品牌或產品的人,即現有客戶

若調查目的是了解員工對公司的忠誠度,則適用員工淨推薦值 (Employer Net Promoter Score / eNPS),此時受訪者應為在職員工。

調查時機與媒介

我們可以將 NPS 視為一種宏觀、定期的品牌研究。在品牌或產品經歷重大變化後,例如產品重新定位或公關危機,都是適合進行 NPS 調查的時機。

至於調查方式,我們須持之以恆地收集大量意見。將客戶回應和數據收集融入客戶和用戶體驗中,讓客戶在使用產品和完成關鍵目標,如購物交易後,自然地進行調查。這樣的方式干擾較少,使客戶更樂意填寫問卷。此外,我們可以將調整與行銷活動、用戶研究(如訪談、焦點小組、用戶測試)結合,以提高數據收集的效率。

撰寫簡潔明確的 NPS 問卷問題

為了方便和鼓勵受訪者填寫問卷,問題應簡明扼要。在 NPS 調查中,問題的重點在於「推薦度」,因此應包含「多大程度」或「多大可能性」等中性詞彙。例如:

你有多大程度會向朋友、同事或親戚推薦這個產品?
你有
多大程度會向同學推薦這間公司?

避免將問題設置為:

你會向同學推薦這間公司嗎?

若單純問是否推薦,可能導致受訪者回答「推薦」或「不推薦」,無法反映推薦的程度,並可能將訪者的想法推向兩極。有些人為了維護個人聲譽和避免尷尬,不喜歡選極端或否定選項,所以使用「程度」來回應能夠避免虛偽作答,並有助量化不同程度的回應。

NPS 回應選項按等級區分

回應選項共有 11 個等級,範圍從 0 到 10,數值越高代表推薦意願越強烈。若問卷有多條問題,也應保持同樣的方式。在量表的兩端,應標註描述,例如「絕對不可能」(0)和「絕對可能」(10)。中間的等級則無須標註。

保持客觀,慎選問卷用詞

設計問卷時,用字至關重要,須確保問卷保持客觀,並避免受訪者誤解。優秀的調查問卷應措詞謹慎。請參考以下示例,並留意【】裏的等級描述:

你在多大程度上推薦這本書?【絕對不可能 — 絕對可能】
✅ 量表兩端使用了等同的形容詞,語義平衡,等級分佈均勻。

你在多大程度上推薦這本書?【非常不可能 — 非常可能】
✅ 與上例相比,量表描述的用詞語氣較溫和,可能會有稍微不同的結果。

你在多大程度上推薦這本書?【絕對不會 — 必定推薦】
❌ 量表兩端分別使用不同的形容詞,語義不平衡,等級分佈不平勻。

如果被問到你在多大程度上推薦這本書?【絕對不可能 — 絕對可能】
🤔 透過加入「如果被問到」轉換成假設性問題,可能令受訪者從實際情況抽離,導致偏差。

為確保問卷客觀,最好使用相同且中性的形容詞描述量表的兩端,使語義更平衡。NPS 的「程度」問題通常採用「可能」和「不可能」的組合。相反,使用不一致的形容詞組合,如「不會」和「必定」,會導致等級量表含義和程度分佈不均,受訪者可能某一端感受更強烈,進而導致偏差。

保持設計簡單以避免引導

有時候設計師會被要求製作漂亮的問卷,但花哨的設計不是好事。受訪者通常希望快速完成問卷,過多的裝飾並無助於此目的。反而,我們應該注意顏色會否引導受訪者。

普遍認為紅色是負面的,而綠色是正面的。若在 11 個等級選項中,紅色選項較多,受訪者可能會傾向選擇綠色或更高評分的選項,以避免表達負面感受。

因此,最理想且客觀的問卷設計應保持簡潔平實,使用中性顏色如灰色,有助獲得真實的回應。當然,選色最終取決於你希望如何利用這項調查,而操控問卷的設計。

加入開放式問題彌補 NPS 缺點

NPS 作為一個宏觀的忠誠度衡量指標,僅依賴主觀評分難以揭示問題的全貌。

要深入了解品牌或產品的優劣之處,我們可結合定性研究 (qualitative research),如根據受訪者的評分引入開放式問題,或者提供一些可選擇的理由,以分析品牌或產品的優缺點及潛力,進而決定改善的優先順序。根據受訪者的打分,我們可以在問卷、訪談或後續跟進中提出以下問題:

給批評者的問題:為了獲得您更高的評價,您認為品牌需要在哪些方面作出改善?
給推薦者的問題:您覺得品牌在哪些方面表現優秀?

運用其他研究工具深度分析

正如上文所述,NPS 難以揭露問題的全貌,因為它主要用於長期評估客戶對公司或產品的整體滿意程度,而且主要依賴客戶主動回應,客易導致分析偏頗。

如果我們希望搜集更多細節或進行短期調查,例如搜集關於性能、用戶旅程 (user journey)、介面調整方面的用戶體驗意見,或在互動後立即展開調查,則需考慮結合或替換其他研究方法。例如:

  • 任務分析 (task analysis)
  • 可用性測試 (usability test)
  • 客戶滿意度評分 Customer Satisfaction Score (CSAT)
  • 客戶努力度評分 Customer Effort Score (CES)

NPS 與客戶滿意度 (CSAT) 的區別

客戶滿意度評分 (Customer Satisfaction Score, CSAT) 主要衡量客戶對特定互動的滿意程度,反映是互動後的短期滿意度,而非長期或整體的滿意程度。CSAT 的量表等級較少,通常從 1(非常不滿意)到 5 (非常滿意)。它通常在接觸點 (touchpoint) 或達成關鍵目標後觸發,例如交易完成、客服解決問題或試用期結束等。

常見例子:
在網上預訂酒店後,退房時您會收到來自訂房網站邀請評價的電郵,要求你對酒店及網上預約服務的各個細節評分。這些評分與具體互動相關,與 NPS 衡量整體狀況不同,但可以幫助企業清楚了解哪些方面需要改進。

分析受訪者類型

在分析 11 個等級的客戶滿意度時,你可以將受訪者劃分為以下三個類型,判斷他們的取態:

批評者 (detractors):回答 0–6 分,表示不滿意。他們可能會投訴、批評和抱怨,從而損害品牌形象。

被動者 (passives):回答 7–8 分,表示中立。他們不關心,既不推薦也不抱怨。忠誠度不高,心態遊移;如果有更好的選擇,他們會轉向其他競爭對手。

推薦者 (promoters):回答 9–10 分,表示滿意和欣賞。忠誠度高,他們會持續使用產品並積極向他人推薦。

你可能覺得只有 9–10 分才算是推薦者的標準有點嚴格。根據 NN/g 的研究,由於當前許多網站和產品的設計水平較高,受訪者通常會慷慨地給出 7 分,因此 7 分成為了目前的中位數。這樣,將 9 分或以上才視為推薦者是合理的。

需要注意的是,在不同地區和文化背景下,受訪者對評分標準可能有所不同。例如,在日本,NPS 分數可能整體偏低。

計算 NPS 淨推薦值

NPS 是相比批評的人,有多少人會強烈推薦你的品牌的估算。

推薦者和批評者的百分比之差就是 NPS,是一個介乎 -100 和 +100 之間的絕對值,而非百分比。

【範例】
推薦者:20%(100 名受訪者中,20 人給予 9–10 分)
批評者:10%
NPS = 20%-10% = +10

正數的 NPS 表示推薦者多於批評者,反映客戶忠誠度較高,這是個好現象。被動者並未計算在內,因為他們對推薦度影響較小。

美國公司的平均 NPS 通常介乎 5–10 分,而高績效的公司則介乎 50–80 分,所以,即使 NPS 分數較低,也不一定情況不佳。

然而,我們仍需注意 NPS 的缺陷。根據計算方法,無論推薦者和批評者的比例是 80% 對 40%,還是 50% 對 10%,NPS 均為 40 分。此外,如果一名受訪者的評分從 2 分提升至 6 分,他仍被歸類成批評者。在這兩種情況下,NPS 維持不變,但實際情況顯然不同。因此,在分析時我們需要考慮其他指標和數據。

提高 NPS 以改善情況

獲得 NPS 分數後,為使研究具有意義,我們可採取後續行動。把首個 NPS 作為基準,透過以下方法嘗試提高分數:

1. 降低批評者比例

人往往對糟糕的經歷印象深刻,批評者如是。雖然他們很快離開品牌,但可能會宣揚品牌的壞話,損害品牌聲譽。這些反對聲音在網上隨處可見,不僅使潛在客戶疏遠品牌,還可能使被動者和推薦者變為批評者,所以首要任務是降低批評者比例,將他們轉化為被動者或推薦者。

為改善現狀,可以採取以下方式收集批評者的意見

  1. 在調整中加入開放式問題,聆聽批評者的心聲
  2. 主動聯絡批評者,深入了解他們的觀點
  3. 積極跟進和處理投訴
  4. 通知批評者,他們的問題已解決,並感謝他們的建議

透過主動聯絡和解決問題,批評者會意識到他們的意見受到重視,使他們更有可能成為推薦者或意見領袖。當然,要注意區分有建設性的意見與無理的投訴,並避免將少數觀點誤當成主流意見。

2. 提高推薦者比例

將被動者轉化為推薦者無疑是很大的挑戰,因為即使對品牌或產品感到滿意,他們也不太可能給予 9 分或 10 分的評價。由於被動者通常佔大多數,使他們成為「忠實粉絲」並非易事。那麼,我們該從何入手呢?

a. 發現品牌或產品的亮點

被動者不關心品牌或產品,全因他們看不見亮點。既然如此,不妨向忠粉,即推薦者請教。

以某歌手的粉絲為例,他們會向朋友介紹歌曲,帶朋友去聽演唱會,分享歌手的各種優點。同樣地,我們可以收集推薦者心目中的亮點,並向被動者宣傳。利用付費廣告、社交媒體帖子、推薦者訪談、客戶案例研究以及網頁公告等方式,讓被動者第一時間找到這些亮點。

b. 創造超乎預期的亮點

即使被動者了解這些亮點,他們也可能覺得無特別之處。這表示產品缺乏創新之處

如果你問設計師如何在設計軟件中安裝插件,他們可能會參考其他軟件的做法,如下載並安裝插件。可是當 Figma 推出社群功能後,用戶不僅能夠安裝插件,還能將該軟件變成各種插件和資源的創作平台,並追蹤創作者,完全超出大家的期望。

只有提高用戶黏着度和忠誠度後,他們才願意成為推薦者。

c. 適切的定價策略

要贏得被動者的青睞,除了完善產品外,價格也是影響滿意度的重要因素。以兩款功能相當的軟件 Adobe 和 Affinity 為例,如果你要選擇一款使用,Affinity 的一次性收費相對 Adobe 的訂閱制付費無疑更吸引。因此,合適的定價策略能夠吸引一部份 Adobe 的被動用戶轉投 Affinity。

此外,像 Grammarly 這種多個定價級別的服務,偶爾會推出折扣優惠。當你剛開始免費使用該服務時,或在使用一段時間後,你可能會收到專業版的限時折扣優惠。這樣的策略讓被動者體驗到更多好處,有助於將他們轉化為推薦者。

為了提高推薦者的比例,我們需要更多地聆聽客戶的需求,並為他們帶來預期預期的好處。

3. 持續收集數據、改善和匯報結果

根據調查結果,我們得到 NPS 分數以及受訪者在開放式問題的回應。經過分析後,我們可以將批評者的回應視為產品的弱點,而將推薦者所挖掘的亮點視為優勢,然後按照優先次序決定改進方向。

然而,僅收集一次數據和改進是不夠的。客戶的忠誠度會隨着品牌或產品的變化而改變,因此持續收集調查數據至關重要。透過追蹤 NPS 分數,我們可以了解客戶忠誠度的變化趨勢和改進效果。

此外,許多人忽視了匯報的重要性。團隊成員或管理層可能因對 NPS 不了解,而不願投入長期資源進行研究。定期報告結果有助於讓持份者了解 NPS 的重要性和實用性,讓他們明白可以將無形的客戶忠誠度量化,並將其作為主要的客戶分析指標。

結語

NPS 是一個簡單且易於收集數據,衡量客戶忠誠度的分析工具。只需定期和持續地提出一條問題,就可以輕鬆取得客戶反饋。如果要獲得可靠的數據,我們需要足夠大的樣本量,並結合開放式問題、訪談或其他用戶體驗指標,以獲得全面的調查結果,而這也是定量研究的特性。

在設計問卷時,我們應仔細考慮如何保持客觀,以免受訪者的選擇對最終 NPS 分數有偏頗。過度控制可能會背離研究初衷,但我們也應該注意 NPS 本身的缺陷,以免無意間掉入這些陷阱。

我個人認為,NPS 適用於客戶分析,但不適合進行更具體、微觀的用戶體驗分析,如互動和用戶旅程研究。即使在 Airbnb 的 NPS 案例研究中,他們也結合了多種調查框架和數據分析方法。我希望在下一篇文章中,探討用戶體驗方面更有價值的客戶滿意度指標 Customer Satisfaction Score。

感謝你閱讀至此。最近,我抽出時間研究了用戶體驗中的成長和數據分析部份,並不斷做筆記和知識分享。如果你覺得本對您有所幫助,歡迎留言、拍手、收藏或分享,再次感謝您的支持🙏

參考資料

Net Promoter Score (NPS) — use, application and pitfalls. (2011). Retrieved 21 June 2021, from https://www.checkmarket.com/blog/net-promoter-score/

How to turn NPS detractors into promoters — CheckMarket. (2020). Retrieved 21 June 2021, from https://www.checkmarket.com/blog/detractors-promoters-nps/

The ultimate guide to running a customer feedback program | SurveyMonkey. (2021). Retrieved 21 June 2021, from https://zh.surveymonkey.com/mp/customer-feedback-guide/

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Constance Tang

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