NPS的运用

1.NPS可作为公司决策的辅助参考

运用NPS指标，可为公司决策提供参考。例如当公司有推广某产品的计划时，可以通过调研产品NPS了解用户满意度。若净推荐值较低或净推荐值为负，说明用户满意度较低，此时若继续扩张会加重公司负面口碑的传播。更好的选择是：致力于找出用户满意度低的原因，改善后再进行扩张推广。

2.利用NPS帮助公司将不良性利润转化为良性利润。

德里克·赖希霍尔德在《终极问题》这本书中提出了“良性利润”和“不良利润”的概念。良性利润指真正以用户为中心、有较高的用户满意度的产品交易产生的利润。良性利润有较好的正反馈，用户会继续回购该产品，成为该企业的忠诚用户，并会向身边的亲友“种草”，将产品推荐给其他人，帮助企业正向发展。

而不良利润指损害了用户利益或用户体验，用户满意度较低的产品交易产生的利润。不良利润会造成用户流失，用户不仅不会继续使用该产品，还会帮身边的人“拔草”，传播该产品的负面口碑，影响企业的发展。

我们可根据以上概念再次细分用户，制定策略，帮助企业良性发展，具体操作如下：

（1）细分用户，建立细分用户的人群画像

a.推荐型用户可分为——产生利润的推荐型用户和不产生利润的推荐型用户

b.中立型用户可分为——产生利润的中立型用户和不产生利润的中立型用户

c.贬损型用户可分为——产生利润的贬损型用户和不产生利润的贬损型用户

于是得到以下矩阵图：

（2）针对不同细分类型用户，制定不同的策略：

A.产生利润的推荐型用户

产生利润的推荐型用户是我们产品的超级用户。根据二八法则，企业80%的利润都由20%的人产生，这20%的人就是指产生利润的推荐型用户。他们是我们利润的重要来源，是我们最重要的用户。针对这部分用户，我们要维持他们的用户满意度，关注他们的满意度是否有波动，如果有，要探究满意度波动的原因。还有可以采用一些其他方式来留住这类用户，如用户积分会员制度来维系忠实会员。

B.产生利润的中立型用户

这部分用户使用我们的产品，但忠诚度不高。他们是我们要优先挖掘和发展的群体。我们需要探究他们满意度不高的原因，找到他们的真正痛点、痒点或爽点，根据他们的需求区优化产品，以提高他们的满意度，把他们转化成产生利润的推荐型用户。

C.不产生利润的中立型用户

针对这部分用户的产品优化策略的优先级可以放低。因为提高这部分用户的忠诚度需要花一定资源和成本，提高忠诚度之后他们将转化为不产生利润的推荐型用户，对公司传播正向口碑有帮助，但给公司带来利润收益相对较低，相比之下优先级可以放低。

D.产生利润的贬损型用户

产生利润的贬损型用户对公司产品满意度较差，虽然公司从和他们的交易过程中获得了利润，但长远来看，这些利润对公司并不会带来更大的收益，甚至会影响公司的经济效益。因为贬损型用户会加大公司负面口碑的传播。我们要关注这部分用户满意度低的原因，主动找他们沟通，努力改善产品，提高他们的满意度，把他们转化为中立型用户或推荐型用户，降低对公司的负面影响。

E.不产生利润的贬损型用户

同产生利润的贬损型用户，我们也要提高他们的满意度，降低公司负面口碑的传播。

3.利用NPS帮助公司发现体验问题

NPS可作为触点，帮助公司发现体验问题。这里给大家介绍另外两个概念：关系性（Relational）NPS和交易性（Transactional）NPS，简称rNPS和tNPS。

1.关系性NPS指用户对平台或产品整体印象的评价，用来了解用户对公司的整体看法，了解整体的用户忠诚度。如下图为深圳消费者委员会平台发布的新零售平台NPS排名，该排名就是新零售平台关系性NPS的排名。

如果我们发现公司的关系性NPS得分和竞争对手相比较低。说明公司用户忠诚度较低，存在一定问题，需要找出并优化。

2.交易性NPS指针对产品更细分的某个流程或服务进行的NPS调研。如下图各新零售平台在价格服务、商品质量、商品质量、配送服务、售后服务等细分服务方面的NPS排名就属于交易性NPS。

交易性NPS可以帮公司发现产品整个服务流程中某个触点存在的问题。还能帮公司发现单个服务模块的优势和劣势。若企业发现自己某一方面的交易性NPS得分较低，说明该方面存在问题。

光通过NPS知道问题的存在还不够，我们还要分析产生问题原因，确认满意度因素。

3.如何确认满意度因素

收集影响用户满意度因素有以下几种方式：

（1）公司内部收集影响满意的因素。

（2）通过满意度调研问卷追问用户，可以选择以下两个问题追问：

追问1： “你觉得我们的产品在哪方面做的比较好？（请选择1-3项）”选项需要列出多个方面，如下图：

用户选择的方面说明是用户比较关注的方面，满意度较高，是公司的竞争优势，继续保持。用户没有选择的方面则可能是公司做的比较不好，或用户关注度低的方面，需要根据其他方法分析再判断。

追问2：“耽误您几分钟时间给我们提点宝贵的建议”，为开放性问题，选填，如下图：

我们通过用户提的建议，可以了解到用户关注、且满意度不高的方面，并持续优化。

（3）还可以通过自身平台或同类竞品的用户评价中了解影响用户满意度的因素。

举个例子，某公司做新零售平台，他们要了解影响用户满意度的因素，可以采取的措施是：整理盒马、钱大妈、朴朴等竞品平台的用户评价，从海量的评价文本中找寻用户出现概率高的词汇。假设统计结果得出“配送太慢了”、或者“商品不新鲜”等词的出现概率比较高。说明用户影响用户满意度的因素有配送速度和商品的新鲜程度。

当我们收集到影响用户满意度的因素后，还需要对影响因素进行分析，确认哪些是重要性高、优先级高的影响因素，并安排优化。

4.利用NPS帮助公司验证优化是否有效

我们可以利用NPS长期监控用户忠诚度和用户对各个体验的要素的满意度。当企业对某一服务进行改进优化后，NPS可以用来检查改进的效果。如下图，假设某新零售平台发现当前配送服务满意度较低，于是在2020年7月对平台配送服务进行优化（下图蓝色线），通过继续监控NPS发现：优化后平台配送服务的NPS值提升了，且用户整体NPS值也提升了，则可以说明这次的对平台配送的服务优化是有效果的。

5.利用NPS预测未来趋势

NPS的数值来源于现有客户和现有客户扩散的准客户比例，这个比例可以反应出企业在客户内心的认可程度和购买意愿，在一定程度上可以看到企业当前和未来发展趋势和持续盈利的能力。

德里克·赖希霍尔德曾邀请来自超过400个公司的10000-150000个客户给自己熟悉的1-2个公司打分，计算每个客户的“净推荐值”，并将该值与该公司收入增长率对比查看。调研结果证实，大多数企业的净推荐值表现都与平均增长率存在较强的相关性。如下图为1999年到2003年航空公司企业的净推荐值表现和评价增长率的相关图。