作者：寶珠（UXRen社区创始人，用户研究专家）

 

2019年12月，陆奇在湖畔大学上开讲《如何解构一家企业？》时提到NPS的价值。

衡量产品的体验好不好，以我个人经验，只有一个不可替代的指标——NPS（净推荐值）。

因为这篇文章有点长，所以加一个目录，方便大家预览和快速跳转：

1. 什么是NPS？
2. NPS缘何诞生？
3. “红粉”vs“黑粉”
4. NPS为什么盛行？
5. 谁在用NPS？
6. 有哪些NPS行业基准可供参考？
7. NPS实践的常见问题
8. 最后

 

1. 什么是NPS？

NPS的英文全称是Net Promoter Score，翻译过来就是净-推荐-值，从Score这个单词也能知道，NPS就是一个分数，跟CSAT是一样一样的。这里肯定很多人会问我CSAT是啥，CSAT是Customer Satisfaction（简写为SAT），翻译过来就是客户-满意度，贝恩公司（bain）的Fred Reichheld博士初创这个概念时，就是对CSAT有种种不满（下文会提到），在满意度（被动忠诚度）的基础上创立了主动忠诚度的概念——净推荐值。

回归正题，NPS是一项表征客户（这里你说用户、消费者、顾客均可）忠诚度的数字指标，用于衡量客户向他人推荐你的产品或服务的意愿。NPS指标的获取非常简单，也很标准化，你仅需向你的客户询问1个简单问题：

• 你有多大可能把我们的品牌/产品/服务推荐给周围的亲朋好友？
  请从0-10分选择符合你真实意愿的具体分值。0分表示“毫无可能”，10分表示“非常有可能”。

然后，按照回收到的打分将客户分为以下3组：

• 组1（打9和10分的客户）：推荐者/拥护者（Promoters）
  这组都是你的忠实客户（类似于小米发烧友），他们很可能（到底有多可能，后文有具体的数字概率）会通过线上或线下的口碑传播助推你产品的病毒式增长。想想早期拼多多快速发展起来的时候，就是靠着中老年大妈们被裹挟的“推荐热情”，占领了他们的朋友圈和亲友群。
• 组2（打0-6分的客户）：贬损者（Detractors）
  这组是你的“牢骚”用户，他们狠狠可能（这个可能性比组1的可能性要高很多，可能是Double，所以我用了狠狠）会通过同样的渠道曝光你的糟糕体验或服务。
  这里必须要举一个负面口碑传播的例子：2020年1月13日，王兴在自己创立的产品饭否上发帖抨击百度app，而且他还用实际行动“卸载”回应了产品带给他的“愤怒”。
  
  然后这是微博上的热度：
  
  微博上的二次话题传播，就有395万的阅读量，这就是一位互联网意见领袖的负面口碑影响力。
• 组3（打7和8分的客户）：被动者（Passives）。
  这组人为什么放在了最后，因为这群人对你的产品不冷不热，既然他们这么对你，那NPS也会“还施彼身”的对这群人，你看后面的计算方式，这群人被完全忽略了，因为企业思维的方式就是这么“功利”，因为他们觉得做产品做公司就是“不进则退”，但是其实很多时候，这组人才是真正的定海神针，因为从中国的中庸之道来讲，“差不多”是最长命的一种生存状态。

接着，计算你的NPS最终得分：

• （组1推荐者人数–组2贬损者人数）÷（受访者总人数）x 100

NPS计算方式（来源：www.netpromotersystem.com）

 

 

2. NPS缘何诞生？

在NPS出现之前，客户满意度（CSAT）盛行很久，在客户关系管理当中是一个非常重要的指标，但是随着越来越多企业的使用和实践，开始出现一些弊端，诸如与商业收益关联性薄弱、无法反映客户忠诚度，或是一线人员基于压力而造假等。

为了设计出更有效的客户忠诚度衡量方法，贝恩公司的Fred Reichheld博士针对包含金融、电信、电脑、电商、汽车及网路服务提供商在内的6大产业超过4千名客户展开调查，问卷中列出了20种忠诚度的测试问题，并花了一年时间搜集用户的历史购买数据，发现：“你有多大可能把我们的品牌/产品/服务推荐给周围的亲朋好友？”这个问法最能有效预测用户的行为，这也成为了后来我们熟知的NPS问题。

2003年，Fred Reichheld博士正式在《哈佛商业评论》发表NPS的专题文章《The One Number You Need to Grow你必须增长的一个数字》，他认为NPS是衡量忠诚度的有效指标，可以帮助区分企业的”不良利润”和”良性利润”，即哪些是以伤害用户利益或体验为代价而获得的利润，哪些是通过与用户积极合作而获得的利润，追求良性利润和避免不良利润是企业赢得未来和长期利益的关键因素。

另外，与其它衡量忠诚度的指标相比，NPS分值与企业盈利增长之间存在非常强的相关性，如下图所示，高NPS分值公司的复合年增长率比普通公司高两倍以上。而其它指标如满意度、留存率与增长率的相关性较弱，无法准确定义用户是由于忠诚还是其它原因使用或购买某个产品。此外，传统的满意度模型比较复杂，理解成本较高，而且调研问卷冗长，导致用户的参与意愿不高。

图表来源：2016年贝恩中国大众品牌净推荐值研究

 

 

3. “红粉”vs“黑粉”

人尽皆知，口碑拥有巨大力量，尤其是在信息大爆炸的互联网时代，“口碑推荐”和“投诉”在社交媒体上的传播速度远比你自我营销的“客户永远是对的”更快，客户高度重视其他客户口口相传的“推荐”和“投诉”，就像是我们国内的同学在聚餐前总会先去大众点评看一下餐馆评价，而在电商购物时，总会优先去看一下买后评价，尤其是那些“差评”。下面让我们看看美国研究机构关于推荐者/拥护者（这里我戏称为红粉）和贬损者（这里我戏称为黑粉）的数据对比：

红粉的商业价值：

1. “朋友和家人的推荐”是83％的受访者最信任的活广告；
2. 接近100％的受访者表示：他们更信任他人的推荐（这里的他人甚至是陌生人），而非品牌自我营销的内容；
3. 当客户推荐给朋友时，朋友购买的可能性增加了4倍；
4. 83％的满意客户愿意推荐你的产品或品牌。
5. 被推荐而来的新客户的全生命周期价值（Lifetime Value）提高了16％。

黑粉的双倍危害：

1. 《哈佛商业评论》的一项研究发现，约48％有负面体验的客户会向周围10人+的人群传播差评；
2. 美国运通的“全球客户服务晴雨表”调查发现，在美国平均每名顾客会向12人推荐好评信息，但糟糕的是，平均每名顾客会向24人传播差评。

老客户价值 vs 新客户成本

1. 获取新客户要比维系老客户贵5-25倍；
2. 将客户留存率提高5％，就可以使利润提升25-95％。

引用贝恩公司全球合伙人、中国区TMT业务主席陆原先生的观点：

推荐者有着更高的品牌粘性和人均消费意愿，并且通过口碑传播吸引更多的新用户，而贬损者在上述方面的特性都弱于推荐者。同时，在互联网电商环境下，消费者被赋予更加自由的选择产品和服务的权利，因此NPS对业绩影响力更强，相关性更明显。

对了，补充一下，被动者（Passives）我就戏称为“吃瓜群众”了。

 

 

4. NPS为什么盛行？

NPS在国内的盛行，除了全球1000强的示范效应外，全球战略咨询公司进驻中国后的推波助澜，也起到了关键作用，但是，这些都仅是外因，真正的内因总结如下：

1、企业发展困局：精细化经营用户的必然选择

反思中国互联网企业的发展史，其实就是中国人口红利的消亡史，随着行业巨头及头部互联网企业对中国网民的深度渗透和覆盖，用户增长空间殆尽，获客（拉新）的成本也水涨船高，因此，如何留住老用户成为了这些企业的战略重点，NPS对用户的细分模式可以帮助企业以“忠诚度”为导向，针对细分群体展开调查并改善经营模式。例如：找到驱动红粉的关键要素，就可以知道哪些业务对用户来讲更重要，企业应该投入资源去强化或做更多创新，反之，若能厘清黑粉的诱导要素，企业可以展开危机处理或优化措施，减少批评者的产生，当批评者的人数减少，推荐者的人数持续增加，企业的忠诚度自然会提升。

作为从事互联网行业10多年的“老人”，见惯了各路互联网企业的“不良用户增长手段”，但是，随着网民体验和权益意识的觉醒，消费者权益保护法规的健全，市场监管的严苛，以及诸如“浑水”这样的中概股打假队存在（瑞幸咖啡），野蛮生长和非良性利润逐渐成为过去时，我们需要看到越来越多的头部企业为行业做出表率，真心的关注用户体验、用户口碑、用户需求，用真正的优质产品和服务体验留住用户，获得良性且长期的企业发展。

2、打动老板：NPS是商业成长的指路明灯

在前文的“NPS缘何诞生？”章节中已经提到，NPS与企业的商业成长高度相关。之前贝恩公司所做的NPS相关调研中发现：多个细分行业（品类）的回归分析中都可以观察到品牌NPS的高低与该品牌实际业绩增长趋势呈现相关性，尤其是服务属性强的行业。究其原因，主要是推荐者与贬损者相比，有更高的品牌粘性和人均消费意愿，例如体现在更高的客单价，并且通过口碑传播吸引、转化更多的新用户。在互联网电商环境下，切换成本显著降低，消费者被赋予更加自由的选择产品和服务的权利，因此NPS对业绩影响力更强，相关性更明显。总结一下，NPS可以有效预测商业成长，而且周期越长越有效，这对于企业长远的战略方向而言至关重要，NPS将成为企业战略发展的指路明灯。

但是，之前的研究样本都取自美国市场，NPS在国内是否适用呢？平安集团为我们提供了国内第一个实证：平安集团自2013年引入NPS体系后，实施了多项改革及创新，NPS在这3年中持续提升，2014年及2015年分别提升了8%及23%，2016年更是提升了30% ，从个人用户数、新增用户数、月均活跃用户等数据来看，商业成长非常显著。

正是基于上述两点，让NPS可以成功打动老板，成为企业高层关注的核心指标之一。

3、迎合体验经济：NPS可以有效度量“体验”

笔者在互联网企业工作了10多年，一直从事着与用户体验相关（用户研究为主）的专职工作。“用户体验”这一概念从2007年左右随着苹果iPhone的发布大放异彩，众多“美工”摇身一变成为了“用户体验设计师”，设计团队是企业职能中最早拥抱用户体验的团队，抢先冠名了用户体验设计（UED）的名号，并在团队中引入用户（体验）研究的新角色，伴随着互联网及科技企业的快速发展和引领，很多学者和经济学家也开始倡导“体验经济”的新时代，越来越多的企业开始重视产品/服务与用户的互动体验，尤其是行为交互层面的体验，2002年就提出的“行为经济学”理论也焕发了全新的价值。

但是，对于一个产品/服务的体验度量，一直都处于“实践盲区”的尴尬境地，而最早拥抱体验的设计团队，体验度量的尝试也都集中在用户界面的“可用性”维度，重点评测的对象局限在用户界面的交互体验和视觉美观度上，然而这种单一维度的体验聚焦，无法客观、真实反映用户对产品/服务的完整体验，另外，设计团队对产品的核心品牌、营销、业务/功能、内容、服务等缺乏实际影响力，随着体验在企业里的跨职能贯穿和提升，更多的团队（包括市场部、产品部、运营部、客服部等在内）开始重视用户体验，并在其团队内配置体验类角色，甚至一些高度服务化的头部企业（如平安、自如、小米等）直接成立了客户体验/用户体验管理部，整体来负责公司全产品和服务的体验监测和管理，但是，如何对产品/服务进行有效的体验度量，并将“体验指标”与“运营及商业指标”高度关联，成为了摆在管理者案头的难题。还好，NPS体系的适时出现和实践效果，让大家看到了曙光，再次援引文章开头陆奇的语录：衡量产品的体验好不好，以我个人经验，只有一个不可替代的指标——NPS（净推荐值）。

NPS作为客户一系列主观态度（满意、忠诚、惊喜、推荐）的浓缩精品，创建之初就与商业成长的高度相关，而用户对产品/服务的主观体验，完全可以纳入到NPS中去。依托NPS的指标体系化（结构化方程），采用量化研究的思路，寻求影响无形体验中的真正“爽点”、“痛点”和“痒点”。

4、可落地实践：NPS是一套管理制度

NPS表面看上去是一个冷冰冰的数字，但在冰山之下潜藏的，是支撑NPS价值落地的一套管理制度。作为企业管理者而言，不仅需要知道NPS是多少（动态监测），更需要知道NPS是高还是低（行业和竞品监测），高/低在哪里（关联战略、触点、关系），为什么变高/变低（自我诊断），我们如何应对变化（落地策略），是否有效预测企业/商业成长指标（相关度校验），伴随这一系列决策链条的，正是NPS落地过程的最佳实践方法。NPS又被称为北极星系统，这个“北极星”体系不仅牵引着企业的前进方向，更提供了一整套牵引机制，哪个产品/业务/服务环节掉链子，马上可以发现并加以弥补，哪个环节牵引力强，可以快速甄别后释放其最大牵引价值。

腾讯在2019年21岁生日的时候，更新了企业的使命和愿景：用户为本，科技向善，从中我们可以看到国内最优秀的企业家不断为巨型企业注入“以用户为中心”的组织文化，而NPS这套管理制度，正在通过不同的测量及分析方法，帮助企业找到问题点，作为经营策略的制定依据，也可以做为追踪系统，持续监测体验的改善状况，久而久之将形成一个体验优化的闭环，践行“用户思维驱动企业成功”。

 

 

5. 谁在用NPS？

NPS作为顾客忠诚度衡量的新指标，十几年之间从一个指标演化成为顾客经营的一套管理体系，在国外市场迅速推广开来，像Apple采用NPS作为长期策略制定以及日常体验优化依据，中国平安引入NPS监测全集团下各事业线的体验状况，其他像Facebook 、Microsoft 、Sony、Adobe、PayPal、Citigroup、Allianz、Expedia、Southwest Airlines、ebay、AT&T、BBC、Walmart、P&G等各行业领先企业以及国内市场的华为、天猫、蚂蚁金服、腾讯、滴滴出行、中国移动、中国联通、京东金融等皆纷纷导入，美国已有超过2/3的财富1000强公司已经广泛采纳这一指标。

图片来源：http://www.welluiux.com/news/1638.html

以下是通过各路渠道收集到的国内外企业采纳NPS的实证：

• 苹果零售店
  2007年开始测量NPS值，当时他有163家门店，平均门店的NPS值是58%，因为在NPS规划和执行上的专注和努力，NPS值从2007年的58%，提高到2016年的72%（400多家）。（来源）
  苹果每年对所有购买苹果产品的客户发送电子邮件，进行NPS问卷测试，回收率是1%。这些NPS反馈信息都会被分析和传递到苹果专卖店的经理和雇员那里，用于改善服务和客户体验。尤其在发现一个贬低者（detractor，对NPS打分在6分以下的），经理必须在24小时内给这个人打电话，探明原因，采取措施，形成管理闭循环。苹果内部的NPS研究者发现，只有在24小时之内与贬低者的沟通和积极处理，才导致这些贬低者在未来最有可能再次购买苹果产品，在这个时间段与贬低者的沟通，光每个小时就能给苹果带来1000美元的收益。
• 中国平安
  2013年导入NPS体系，并在2014年设立用户体验部，中国平安的NPS分数便逐年增长，在2015年和2016年分别增长率为23%和30%，效果显著。（来源）
  
  （来源）
• 中国移动
  2015年正式引入NPS（净推荐值）考核指标，启动经营策略转型，试图通过重视客户生命周期管理，培养忠诚客户。在此之前的2014年8月，中国移动耗时半月在广东、北京等10个省市进行用户满意度调研。在调研报告中，中国移动称其NPS值为39.7%，而4G业务NPS值则为48%，两项NPS数值均远高于行业平均水平。（来源）
• 阿里巴巴
  NPS在集团内它的重视度是很高，基本上阿里系所有的产品都会有指标。淘票票也一直有在做NPS的监测，从这次改版之后来，淘票票所有用户群指标提升了应该有五个百分点，然后年轻用户的百分点在八个以上。NPS是一个非常关键的衡量用户满意度的指标。（来源）
• Airbnb
  将NPS值全面地用于度量用户忠诚度。他们相信这是一种更为有效的评估用户再次预订或向朋友推荐的可能性的指标。
  最初是我们的CEO兼联合创始人Floyd Marinescu倡导使用NPS，并很快被QCon巴西团队采用。从那之后我们逐渐在各项产品中使用NPS。对于QCon，我们在会议结束后分发给参会者的调查问卷里加入了NPS问题。最近，我们还使用第三方工具Qeryz询问第一次使用InfoQ的读者NPS问题。我们相当满意我们得到的NPS值42%，而得分最高的英国QCon是53%。我们认为现在的得分很不错，但在公司内部有很大的主动性要提升NPS值。 NPS值只是我们使用的若干度量值中的一个，但它确实有帮助。如果NPS值下降，这是一个很有效的预警信号，表示我们需要进行调查并尝试解决问题了。它也可以很好地帮助我们比较不同产品、不同地区的效果。（来源）
• 贝恩公司联合天猫大快消、阿里妈妈
  秉承“以消费者为中心的数字化转型”理念，于2020年3月重磅发布《溯源追本，逆势增长：GROW 2.0品牌数字化增长解决方案与应用》，为品牌商提供全面的解决方案。以某洗发水品牌为例，其立足“明道”板块中的“四大前提”，基于100余个品牌历史消费者的交叉购买行为分析，通过适用人群、价格段、各类功效、产地、是否属于互联网品牌等20余个标签，识别出以下三类决策因子：适用人群（成人、儿童）、价格定位（大众、高端、超高端等）和部分主要功能（去屑/非去屑、香氛/非香氛、修复/非修复等）。基于决策因子，线上洗发水市场最终被划分为八大群落（图1）。该品牌的目标市场集中在群落1、群落4和群落5。在群落1中，该品牌优势明显，稳居市场第一；在群落4中，该品牌GMV位居行业第四，与第二和第三名品牌份额差距不大；在群落5中，品牌市场份额位居第二。（来源）
• 京东零售
  2018年京东零售还全面落地NPS（用户体验指数）考核机制，体验类指标首次成为KPI，体现出践行经营理念和实现有质量增长的决心。另一个值得关注的数字是，11月20日徐雷在出席京东集约化客服中心成立十周年庆典时表示，京东在过去十年累计为客服投入超过150亿元的基础上，将继续加大对客服的投入，为消费者提供更为优质的购物体验。（来源）
• 京东金融
  京东金融的整体的业务分为小金库、基金、借贷、支付、生活五个功能。然后每个功能从业务功能、使用流程、品牌形象、客 户服务、用户运营五个维度去进行运营，每个维度又分为2~3个子维度去进行设计问卷，然后将问卷投放下去。对于整个APP来说，不是每个业务都是重点，京东金融团队会根据每项业务的重要程度评估一个贡献度，然后对应每项业务的NPS情况，再根据功能占比的重要程度排个优先级，挑出下个版本亟待改善的地方。（来源）
  
  
• 爱立信
  副总裁Shamir Shoham在2015年世界移动通信大会（MWC）期间，接受记者采访时表示，目前绝大部分电信运营商的NPS都低于5%，甚至很多为负值。而相比之下，苹果、Google等互联网公司的NPS超过70%。
• 滴滴
  程维在滴滴2018年会上演讲：过去一年（2017）的时间，滴滴每周一早上九点钟开始的第一个早会上，所有高管坐下来，一起思考和复盘滴滴是否有服务好用户。这一年时间，滴滴的 NPS（Net Promoter Score，净推荐值）和用户满意度都有扎实的提升；用他的话说，滴滴 “蹲下来” 是为了能够更好地 “跳起来”。（来源）
  滴滴出行PMO总监易芹芹在2016年做了题为《支撑滴滴高歌猛进的管理基石》的分享，讲述滴滴内部的数据驱动管理模式，其中在体验驱动中，把NPS作为核心考核指标之一。（来源）
  
• 网易有道
  网易有道几乎所有产品线都会收集 NPS，一般在 app 的「我的」或者「设置」页面放置固定入口。（来源）
• 快手
  在2019下半年的用户净推荐值NPS环比提高了接近一半。而这背后也源于社区风气的改善，让用户对快手这款产品有了更多好感。（来源）
• 蔚来
  按照蔚来汽车用户运营副总裁魏健的说法，全国已经有1300多名蔚来的志愿者用户利用业余时间去蔚来的门店免费卖车。对于蔚来来说，这些举动发挥了相当重要的作用，蔚来创始人李斌透露，2019年蔚来交付的超过2万辆新车中，有48%的销量是由老用户推荐新用户完成的。（来源）
• 腾讯微保
  作为腾讯旗下保险服务平台——微保（WeSure）推出的首款主打产品，“微医保”仅推出两个月就取得了广泛好评。2018年初，据来自微医保的客户净推荐值（NPS）数据显示，90%的用户均表示愿意向亲友强烈推荐微医保。而微医保为鼓励用户健康生活的“运动鼓励金”活动自推出以来，参与活动的用户已累计走出了200亿步的成绩，相当于围绕地球走了400圈。（来源）
• 小猿搜题
  通过NPS发现低NPS的人群是小学生，因为和产品定位不一样所以这部分人群NPS较低，更改slogen后NPS提升很多。（来源）
• 顶呱呱集团
  2020年1月在四川成都顶呱呱政企服务中心开展了一场NPS管理者培训，由集团成都融资事业部总经理王嘉主讲，近千名顶呱呱团队成员参与学习。（来源）
  在NPS的落地执行中，一定要重视做好客户的回访，对于贬低型客户的维护，在回访的过程中首先要做的事情就是致歉，用自己的专业和耐心解答客户疑惑，慢慢消除客户心中芥蒂，从而改变客户看法，让客户认可平台、认可销售人员，引导成为我们的推荐型客户。

 

这里有贝恩公司（bain）借助NPS服务过的各行业客户名录（主要北美企业为主）：

• https://www.netpromotersystem.com/about/companies-that-use-net-promoter/

 

我这里再安利一篇UXRen社区的译文，里面讲述了全球34个知名企业的NPS成功实践安利：

• 《借助NPS获取商业成功的34个案例》

 

6. 有哪些NPS行业基准可供参考？

#1 北美NPS行业基准数据

发布者：Qualtrics下属的XM Institute
发布时间：2018年第三季度
调研样本：对10,000名美国消费者进行调查
调研覆盖度：20个行业，340多家公司
数据来源：https://www.qualtrics.com/marketplace/nps-benchmarks/
企业背景：德国商业软件巨头SAP在2019年以80亿美元收购美国在线调查及专业的用户体验管理公司Qualtrics。SAP首席执行官Bill McDermott表示：“SAP和Qualtrics将同心协力，因为商业的未来就在于消费者体验管理。”Qualtrics的主要业务为收集网络客户数据，并为全球约9000家企业提供反馈。

 

#2 北美NPS行业基准数据

发布者：NICE Satmetrix
样本：超过6.8万名美国消费者
覆盖度：23个行业，192个品牌
发布时间：2019年 年度行业基准报告
数据来源：https://www.satmetrix.com/infographic/2019-us-consumer-benchmarks/

#3 国内NPS行业基准数据（C-NPS）

发布者：中国顾客推荐度指数（China Net Promoter Score，简称C-NPS）
发布时间：2020年1月8日（2015年至今每年1期）
调研样本：3,052,300（历时12个月，100个城市，15-64岁居民，线上线下相结合）
调研覆盖度：覆盖215个细分行业，涉及被评价主流品牌10900余个。
数据来源：http://www.chn-brand.org/c-nps/default2020.htm
机构背景：中国顾客推荐度指数(China Net Promoter Score，简称C-NPS)是由中国领先的品牌评级与品牌顾问机构Chnbrand实施的中国首个顾客推荐度评价体系，2015年首次推出并获得了工业和信息化部品牌政策专项资金的扶持。C-NPS每年向全社会发布最新调查结果，这些完全来自消费者反馈、真实传递消费者心声的独立、科学、即时的评价结果是中国消费风向标，为中国消费者作出明智的品牌选择提供了极具价值的指导。同时，C-NPS的研究成果对于帮助企业最终扩大市场占有率、增加销售，预测企业未来成长的可能性有着重要的价值。

215个细分行业Top3完整榜单：http://www.chn-brand.org/c-nps/news2020.htm

 

215个细分行业所有品牌NPS分值排行榜：http://www.chn-brand.org/c-nps/sousuo1.html

 

#4 国内手机品牌NPS数据

发布者：贝恩中国
发布时间：2017年12月
调研样本：暂无
数据来源：https://www.bain.cn/news_info.php?id=750
主要数据和结论：

1. 整体而言，市场领先的中国玩家如华为、vivo和小米具有很强的NPS，具体数据为华为51%，荣耀44%、小米40%，vivo则40%。相较而言，国外厂商中，苹果的NPS是50%，三星为25%，HTC则只有20%。因此，NPS成了销售表现的晴雨表。手机厂商需密切关注客户体验和NPS矩阵。
2. 对于整体NPS而言，品牌口碑、应用功能、硬件可靠是顾客推荐的核心驱动力。根据调研，苹果在品牌、硬件表现、应用几个方面，口碑反馈优秀；华为和荣耀在品牌和硬件表现两项指标中表现优异，在设计和应用方面中等；小米则在品牌、设计、应用、硬件这四项种都表现中等。当然，与此同时，品牌、硬件和应用在满足客户的同时，也非常容易演变成双刃剑，成为激怒用户的导火索。
3. 国内品牌中，华为和荣耀则更关注品牌对外传递的形象。比如华为强调“领先的本土品牌“，高性价比，而荣耀主打性价比强、质量好；OPPO主打拍照，但vivo则基本很难找出鲜明主张。小米在这方面，持续打造“性价比”和“年轻活力”的形象。比如，在设计和硬件表现上，它敢于对标国际品牌苹果水准，但却在市场上推出其一半甚至1/3价格；在渠道方面，它推出低端红米系列，并且持续用低价作为红米卖点；在传递“年轻活力”这一特征方面，小米构建了米粉文化，并和年轻用户紧密互动。比如通过线上论坛鼓励用户参与产品应用和硬件的设计，为米粉提供特殊优惠折扣或优惠卡。总而言之，品牌形象是手机厂商品牌策略的关键一步。先前的落后者已经提升到了足够高的意识。然而仍然存在品牌认知差距。贝恩的“价值元素”有助于帮助品牌形成价值定位，助力调研品牌的价值主张的核心元素。

 

#5 国内手机终端NPS数据

发布者：中国电信移动终端研究测试中心
发布时间：2019年下半年
调研样本：暂无
调研覆盖度：2015年下半年—2019年下半年 “全网通终端”满意度调查报告（半年1次）
数据来源：中国电信移动终端研究测试中心公众号

 

#6 综合电商平台NPS口碑指数排行榜

发布者：深圳市消费者委员会
发布时间：2018年6月
调研样本：本次调研中，本次调研中受访者，原特区内的4个区的消费者占比为56.6%。女性消费者与男性消费者的比例约为1:1 。综合电商平台消费者中，23岁-30岁是主要消费者，占比35.4%，30岁以下的消费者占比为63.6%。78.4%的受访者学历为本科/大专及以上 。公司一般职员的比例最高，为26.3%，其次是学生，占比为21.0%。54.4%的受访者其个人月收入不超过8000元。
数据来源：http://www.sz315.org/html/show-42-8125.html
主要数据和结论：

• 在本次调研中，20个综合电商平台品牌整体的平均净推荐值为31.5分。排名第一的是天猫，净推荐值为55.0分；其次是京东，净推荐值为44.0分；第三名是苏宁易购，净推荐值为41.0分。
• 前十名品牌分为：天猫、京东、苏宁易购、唯品会、淘宝、蜜芽、国美在线、网易考拉、亚马逊、网易严选。
• 本次调查从产品真实性、平台使用便捷性、优惠及福利、售后服务、物流服务、其他方面等六个维度展开，其中“产品真实性”与“平台使用便捷性”是消费者最主要推荐的原因，“产品真实性”推荐比例最高，为72.1%。

 

 

7. NPS实践的常见问题

1、NPS的11分量表，为何是从0开始，而不是从1开始？（常见的满意度量表，都是从1开始的）

作为一种可能性的态度量表，如果设定为1-10，填答的用户可能会混淆1-10的程序顺序（从低到高，还是从高到低），到底1是最高还是最低，但是如果从0开始，0-10，用户就很容易明确0是最低值，10是最高值。这么做，有效提升了度量的有效性。

 

2、NPS量表（11分制）可否转换成5分、7分、10分标准来使用？

从操作层面上当然可以转化后使用，但是有2个建议：1）在长期监测中，尽量保持统一的分值标准，不要更换；2）如果对行业和竞争对手有较强的比对需求，建议尽量采用行业通用的分值标准（如11分）。

根据国外measuringU网站题为《changing the net promoter scale: how much does it matter?》的文章结论：10分制和5分制的NPS量表与11分制量表相比，都有+ /-4％的误差。另外，相比11分制，10分制的最终得分大多数更高，没想到一个0分影响如此之大，而5分制则高低各半。

 

3、NPS如何计算置信区间（标准差）？

方法1：对NPS答案（0-10）进行重新编码。回答9-10的（红粉）编码为1，回答0-6（黑粉）的编码为-1，其余（吃瓜群众）为零。新码的平均数正好是NPS的分值。通过这种变换，我们可以计算样本客户的差异，得到NPS的标准差。再计算置信区间就很容易了。传统的统计检验，如t检验就可以办到。（方法来源：贝恩公司的官方建议）

方法2：采用bootstrapping技术。Bootstrapping通过对已有样本进行可放回的多次抽样，模拟样本参数的分布，据此推断参数的各项特征，如置信区间。bootstrapping有很多优点。1）可以检验任何样本参数，不论是常规的均值，比重，或是像NPS这种非常规的参数，这些参数往往没有现成的检验公式可用；2）Bootstrapping是非参检验方法，不受总体分布形态的制约。因此特别适于总体的分布不符合已知形态(如正态分布)的样本检验；3）有研究指出，在小样本量的情况下，bootstrapping提供较参数检验更为准确的结果。（方法来源：南田的博客）

 

4、NPS作为态度量表，真的能准确预测客户未来的行为吗？

NPS并不能完全准确的预测客户未来的行为，比如打9和10分的红粉未必会在未来的某个时刻把我们的公司/产品/服务主动推荐给身边的亲朋好友，这个在某些研究中（如下图）已经证实。

但是，这个研究结论并不能推翻NPS的价值。原因有几点：

1）NPS本是一个表征客户体验（客户忠诚度）的指标，核心是依赖“推荐问法”来映射客户体验的优劣，这里的优劣并非局限于满意度，而是上升到“体验是否足够惊艳到向他人推荐”的程度，当然了，还无法达到准确预测口碑推荐行为的高度（比如某些企业会考核新客户来源中的老客户推荐的占比）；

2）NPS的核心价值，并非要落地“推荐行为”的真实发生，而是提前孕育一个产品“优质体验”的舆论场，作为口碑营销的基础。就上面的质疑而言，虽然只有一半的客户会在真正在未来做出推荐的行为，但另外一半也许是因为监测周期过短还没有做，抑或是因为缺乏合适的推荐场景，也有可能是本人不善于/不热衷于表达和扩散… 至少，当这些推荐客户在社会化生活中遇到此品牌/产品/服务所属的交谈场景时，这些推荐者都可以营造出一个“正面”的舆论氛围，这就像早期还在读书的我，内心对全新发布的iPhone推崇备至，虽然缺乏经济实力和契机落地购买iPhone，但是但凡有遇到大家讨论购置新手机的讨论，我对iPhone的喜爱总是溢于言表，这份红粉专属的“正向舆论”，影响了很多我身边的家人和同学；

3）请不要神话NPS，因为NPS本来就不完美。NPS作为一个非常简易的度量指标，为了强化其简洁易懂易操作，牺牲了很多专业门道，这也招致了很多从业者的批评，但是，任何一种理论、方法和模型，都有其局限性，关键是看实践者如何扬长避短的本地化使用。另外，很多初学者看到的，都还是NPS浮在海面上的冰山一角，潜藏在海面下的复杂模型其实是被贝恩公司和诸多实践者避而不谈的，因为这些才是该模型的真正精髓，如何将NPS北极星指标与用户体验、业务体系、竞品及行业挂钩，并动态迭代和升级，成为企业高层滚动前行的发动机，才是我们这些打算拔高体验价值的研究者应该去做的。

最后，我发一份最新、最权威的对NPS的质疑文章，来源于哈佛商业评论2019年12月期刊上一篇文章《NPS问题出在哪？》，有兴趣的可以看看。

 

5、哪些行业/产品不适合用NPS？

1）垄断性行业或产品。用户几乎没有其他选择，比如电网、铁路、移动运营商、微信、手机QQ、百度等。不过诚如运营商的中国移动，也是国内最早引入NPS的企业之一，虽然运营商地位无可撼动，但是其体系下的子品牌、子服务的快速成长则非常需要NPS。另外，很多巨无霸的产品，为了确保持续的垄断地位，并快速觉察到搅局者，也会不遗余力的持续监测NPS指标，并从中寻找到突破点。

2）涉及个人隐私的产品/服务。用户难于启齿进行推荐，比如带有特定标签或隐私用途的社群（如陌陌）、工具（兼职平台等）、阅读（擦边球小说）、服饰（如内衣、增高鞋等）和产品（如性爱用品），用户在填写推荐意愿时，很容易受到隐私影响，极大降低推荐意愿，因此，对于此类的产品，满意度（CSAT）也许依然是一个不错的选择。

3）B端产品。B端产品在调研时，要充分考虑产品受众领域的特质，包括其开放性、竞争性等要素，同时还需要区分B端产品的购买决策者和最终使用者。如果你的B端产品所属的行业群比较封闭，而且角色多样且复杂，建议你一定要做好受众的区分并匹配合适的态度度量。比如最终使用者可以回归可用性评估、满意度或客户费力度（CES），而购买决策者可以转为持续购买意愿或动力。

 

6、NPS与CSAT、CES、HEART模型的差异在哪里？

在了解差异之前，先看3篇文章，搞清楚这几个模型的基本定义。

• 文章1：《关于用户体验你必须知道的3大指标：CSAT/NPS/CES》
• 文章2：《用户体验三大评估指标优劣势分析：CSAT、NPS和CES》
• 文章3：《Google 用户体验指标衡量方案：HEART》

看完了，我继续说：

• CSAT是满意度的单一模型，更适用于被动的历史体验满意度的监测，属于保守性指标
• CES是客户费力度的单一模型，更适用于多场景的一系列复杂流程的体验评估（比如买卖二手车、保险理赔等），多用于服务领域，已知的国内应用案例很少
• HEART是糅合行为和态度指标的复合模型，更适用于快速成长的互联网企业，而且你至少得有获取一手用户真实行为的能力，现在国内的互联网大厂，大多数都会采用HEART的变体，并把NPS融入到HEART体系中，我个人认为这也是一个最佳的实践经验，O（运营指标）+X（体验指标）完美结合的例子，这也是bebit一直推崇的方案
• NPS是主动推荐度的单一模型，适用面相对最广，不论自上而下，还是自下而上，接受和实施相对比较容易，与商业成长的相关性也很高，而且其指标具有较强的进攻性（主动推荐），综合看来是一个比较适合入门的快捷指标。

 

7、什么时候去采集产品的NPS？

NPS监测是一个持续的过程，这里有几个采集的建议：

1）常规监测建议每年不要超过2次，最好半年1次。NPS监测过于频繁， 会导致投入成本过大，并对用户造成不必要的骚扰，而且会消耗过多精力去解释往往是抽样误差所带来的分值变化；NPS监测过于稀疏，会导致无法系统的进行历史和竞品的恒纵深比对，而且无法回溯到底是哪些经营上的变化带来的提升或者降低。因此，保持一个合理的采集频率至关重要。

2）重大改版/升级，建议可以提前纳入常规监测的半年周期内。同时在重大改版/升级以后，最好留给用户一定的体验周期（2-4周），之后再进行定向的NPS采集，同时，NPS采集问卷可以结合系统的改版效果评估项一起，充分了解用户对改版的态度评价，并验证改版/升级关键点是否可以助力到NPS的提升。

3）针对新用户，可以进行首体验后重点监测。对于寻求客户良性且快速增长的企业而言，新用户初体验是一个非常重要的晴雨表，因此，对新用户首次体验后的拦截式NPS采集显得尤为重要，因此，设定一个合理的机制，对新用户进行持续监测，有助于感应新用户的忠诚度，并发掘新用户流失的关键原因，为新用户留存提供巨大助力。

另外，很多企业可能会遇到诸如“NPS分数很高，但是业绩并没有什么起色”的问题。NPS做为一个先行的预测性指标，结果往往有一个滞后性，因此，要监测过程中要保持耐心。

 

最后

希望初学者在开始使用NPS前，对NPS有一个理性、客观、正确的基础认知。

对于NPS的批判者，希望有助于你收起偏见，并把你厘清的不完美，转化为迭代改进的驱动力，让她可以更好。

对于正在使用NPS的人，可以把NPS用得更好，甚至超越NPS，成就属于自己企业的最佳体验指标实践，并沉淀后推广给全行业！

 

头图引用自：https://acquire.io/blog/how-to-calculate-nps/

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