净推荐值(NPS)系列之一——基本原理与操作模型.pdf

净推荐值（NPS）系列之一——基本原理与操作模型
2011年在深圳组内分享了净推荐值（Net Promoter Score，NPS）的概念及操作方法，然后见其成
为公司产品体验考核主要指标之一；来到上海后，企业产品、电商等也开始将其纳入产品考核。陆
续会有人问我这个概念相关的操作方法、行业标准、数据解释与应用等，NPS就仅仅是一个数据测
量方式、一个监控指标吗？用户的三个分类对商业预测分别有什么价值？如何与用户生命周期价值
结合？它与满意度、忠诚度有什么关系？它的信度、效度如何？它适用于互联网产品吗？考核企业
产品与个人产品时又有什么不同？……有些问题可以很简单的回答，有些问题又不敢很简单的回答
，它的背后涉及到与财务数据的关系，涉及到产品本身的复杂性等等。于是开始啃文献，给自己挖
了一个很大的坑，只好慢慢的来填。写这篇文章之前一直在纠结，先写大家最关心的问题，还是先
介绍最基本的原理，最后决定处理成系列，慢慢的来分享，毕竟文献中有些方法与结果（比如企业
产品的分析），没有实际应用过，还是应当有所保留的。等实践过后，再来分享……
1、 净推荐概述
净推荐（Net Promoter）是Fred Reichheld（2003）针对企业良性收益与真实增长所提出的用户忠
诚度概念。请用户回答“您在多大程度上愿意向您的朋友（亲人、同事……）推荐XX公司/
产品？”（0-10分，10分表示非常愿意，0分表示非常不愿意），根据用户的推荐意愿，将用户分为
三类：推荐者、被动者、贬损者，推荐者与贬损者是对企业实际的产品口碑有影响的用户，这两部
分用户在用户总数中所占百分比之差，即净推荐值（Net Promoter Score，NPS），如下图所示。
商业价值：操作方法
净推荐值（NPS）这样一个易操作、易懂的数据本身并不能为我们的业务带来任何变化，只是一个
评估监控的结果。而以操作方法为基础，针对某类用户应用净推荐的原理，才能真正实现商业价值
。例如，净推荐结果辅助的根源分析可以帮助找到那些阻碍盈利的潜在问题，帮助我们做出商业
决策。
概念优势： 长期利润
满意与忠诚是两个不同的概念，简单的说，满意的用户仍然会“叛变”。满意度高可能只是意味着我
们提供了与该产品描述一致的功能，我们能够及时响应用户遇到的困难等，但并不意味着我们具有
竞争优势或增长动力。而净推荐值弥补了这个问题，以更严格的标准避免了我们对产品现状的自我
安慰，真实的聚焦于产品增长的驱动力和竞争优势。该指标既考虑了使用者本身直接的经济效益（
产品选择行为），又考虑了其作为推荐者潜在的经济效益（产品口碑影响），最终净值整合了当前
用户积极的影响与消极的影响，可以有效预测企业/产品未来长期的利润增长情况。
2、 净推荐的关键原则
前面已经谈到，使得净推荐发挥真正价值的是超越测量数据而存在的，与业务相结合的操作方法。
在介绍整个操作模型之前，简单了解一下该操作模型的五个关键原则。
方法论
NPS是一个十分简单的度量，从提出至今，因为其简单而受到很多质疑。但真正使用过该方法的人
都会改变最初的想法，简单有效是该方法的魅力所在。不像复杂的财务数据那样需要专业的解读，
哪怕是最基层的员工都能够理解