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风铃系统:为什么净推荐值(NPS)对客户体验管理很重要?怎么使用?

风铃系统致力于打造未来的商业操作系统,运用大数据和人工智能技术,推出了品牌体验、产品体验、服务体验和员工体验组成的CEM产品矩阵,为企业、政府、高校和个人提供问卷设计、样本收集、建模分析、决策建议等一站式解决方案。

那么,接下来风铃系统跟大家聊聊:为什么净推荐值(NPS)对客户体验管理很重要?怎么使用?

 

研究表明,向现有客户销售的成功几率为60-70%,而向新客户销售成功的几率仅有5-20%,这意味着留存现有客户更容易扩大利润空间。所以跟踪客户忠诚度尤为关键。

净推荐值(NPS)就是一个衡量客户对品牌整体忠诚度的标准客户满意度指标。

 

如何看净推荐值

NPS根据分数将客户分成三类,贬损者、被动者、推荐者。

l  贬损者(0-6分):不满意的客户可能会分享他们对产品的负面反馈,接受他们的建议并改进,对于整体改进产品/服务非常宝贵。

l  被动者(7-8分):他们是中立的、比较冷漠的客户,有可能转向竞品,但也很可能会变成推荐者(特别是打8分的客户)。在赢得这群客户上多花点时间是值得的。

l  推荐者(9-10分):毋庸置疑,他们对你的产品/服务很满意,更重要的是他们能为你招徕更多顾客。据尼尔森报告,92%客户更相信亲朋好友的建议而不是广告。从这个途径赢得的新顾客可能会更忠诚。

 

假设推荐者占比70%,贬损者占比20%,那么你的NPS是50。在风铃系统报表中会自动计算三者占比以及净推荐值,支持仪表盘、频数图、柱状图三种可视化报表。

 

怎么看报表
以0分为界,NPS分数大于0,说明客户总体是忠诚的,因为推荐者多于贬损者。而推荐值低于0分,说明需要改进。

但不同行业的NPS均值相差甚远。研究报告显示,医疗行业的NPS均值只有27,而教育培训行业则高达71。即使都是世界知名企业,NPS也有天壤之别。公开资料显示,特斯拉NPS值是97分,星巴克77分,谷歌58分。

以下外部因素也会影响NPS值。

l  地理位置和文化:不同国家和文化背景的客户评分标准不同,比如欧洲人评分较为保守,美国客户的反馈往往比较极端(很多1分或是10分)。

l  期望:研究指出,近年来NPS平均分有所下降,可能是客户容忍度降低。因为在后疫情时代,在线销售的竞争趋于白热化,而人们对在线销售的依赖程度也在逐渐加强。

l  调查时机:什么时候对客户进行问卷调查也很重要,如果太早,客户可能会生气,因为当时他们并没有对产品有一定了解,如果太晚,他们可能已经忘了他们对产品/服务的看法。

什么时候发送NPS调查,一般取决于业务类型。

SaaS企业通常会在用户注册30天后询问,这样用户有足够的时间来熟悉产品和服务;拥有服务但不拥有最终产品的企业(比如第三方交易平台),可能会在下订单/交易完成后立即发送在线调查,因为客户对业务的体验到此结束;如果是拥有最终服务和产品的企业,则需要给客户足够的时间来体验产品。快消品可能几天或几周时间就足够了,而大型家电、定制家具等等30天后发送调研更好。

 

如何提高NPS分数

抛开无法避免的客观因素,就要从内部找原因了。

最直截了当的方法就是在评分题后增加一道开放题,询问受访者给出这个分数的原因。对不同人群可以问不同问题:

l  推荐者:很开心得到您的认可,您愿意在xx平台上推荐我们吗?/您喜欢我们产品/服务的哪些方面?

l  被动者:感谢您的反馈,请问您愿意告诉我们,为什么给出这个分数吗?

l  贬损者:感谢您的反馈,请问我们可以做什么来改进产品和服务呢?

通过在风铃系统调查问卷中设置跳转逻辑,可以让选择对应分数的受访者跳转到不同的开放题。

由于只有两道题,第一题评分题可以轻松完成,因此客户往往对难度较大的开放题也会较为配合。但由此造成的困难是,结果都是文字形式,难以量化并在报告中完整呈现。不用担心,风铃系统的开放题可以自动进行NLP(自然语言处理),按照情绪、关键词对文本进行分析和分类,形成词云。

 

单期NPS值是单薄的、缺少说服力的,它更应该是个不断变化、需要长期追踪的指标。更好的做法是将它当成长期的市场调研,每月、每季度进行一次。

从而纵向对比每期NPS值,可以清晰看到:随着时间推移NPS分数发生了哪些变化,以及你采取的改进措施是否切实有效。

风铃系统推出的跨期数据报表功能,极大便利了追踪项目数据分析。无需手动导出每期数据再合并到一张报表分析,在风铃系统问卷平台就可以直接进行操作。不仅可以选择以哪一期数据作为基准值,还可以在长期追踪中形成你的专属数据库。

随着数据逐渐庞大,用户量不断累积,还可以对客户进行细分,比如按照年龄性别等人口属性、消费金额、长短期客户等维度进行划分,挖掘不同类型客户的差异并对症下药。风铃系统支持根据不同条件组合建立多个筛选器,单独查看不同类型受访者的数据报表。另外也可以在问卷设计中用隐藏题关联对应题目,自动区别受访者人群。

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