文章圍繞產品績效考核指標NPS展開簡要介紹和分析，並對其運營方法進行了總結，希望通過此文能夠加深你對NPS的認識。
昨日review完《啟示錄：打造用戶喜愛的產品》，引發我的深度思考，產品經理績效是什麼？以及如何衡量你做的產品成敗？（通常產品經理考核標準總是那樣的“虛”——產品完成度/工作質量/交付質量打分等，其實就是leader主觀評價）
《啟示錄》此書中作者觀點：產品的表現就是產品經理的績效，而產品表現根據NPS（用戶凈推薦值）來衡量。即，NPS值高->產品好->產品經理好。
拋開此方法是否適用於我國暫且不議（我國產品經理通常負責不了一個完整的產品，而是“產品塊”經理，米國相對而言就是一個蘿蔔一個坑），先聊聊NPS到底是什麼和怎麼用，無論是否直接與產品經理績效掛鉤，至少它與產品績效掛鉤。
01 NPS是什麼？
NPS：net promoter score. 其中Promoter為支持者的意思。
其最早由Fred Reichheld在2003年《哈佛商業評論》中提出，例如一家公司想要瞭解客戶是否滿意，那麼可以在問卷中設置NPS題型。
“你有多大可能把我們（或這個產品/服務/品牌等等）推薦給朋友或同事？請從0-10分打分”
它原理如下：9-10分為推薦者；7-8分為中立分子；0-6分為貶損者。
凈推薦值(NPS)=(推薦者數/總樣本數)×100%-(貶損者數/總樣本數)×100%。
譬如一個網站調研了10個用戶，9-10分，1人；7-8分，3人；0-6分，6人。
那麼此網站的NPS=（1/10）×100%-（6/10）×100%=-50%
God..多麼可怕的數字，但目前絕大多數半死不活的網站或應用NPS應該都如此。
02 為什麼引入NPS？
做網站或者應用服務，本質上也是“服務”。PV/註冊量/DAU等指標，只能量化出來局部，很難量化用戶對於整體服務的滿意度。（就好比決定你去一家餐廳吃飯，最後調研問整體評價打分，而不是上菜速度/菜量/單個菜品評分）。
NPS提出者Fred Reichheld 把以傷害顧客利益/體驗而獲得的利潤稱之為“不良利潤”，這樣的經營模式造成用戶流失，轉向競品，甚至會阻止身邊其他人使用；與之相反，與用戶積極合作，真正踐行“以用戶為中心”而獲得的利潤是“良性利潤”，這種經營模式會帶來用戶回購，推薦。而有效區分這兩種利潤的指標就是忠誠度。忠誠度是某人（如客戶、雇員或朋友）願意投資或付出用以加強一種聯繫的意願度。對於客戶，忠誠度就意味著與提供優質服務，給自己帶來長期價值的供應商保持合作關係，即使這個供應商在某個交易中所提供的價格並不是最低的。
NPS的核心就是衡量忠誠度的，調研用戶是否願意將這個產品推薦給其他人，以此體現用戶是否對你的產品真正滿意。
（當然，這裡邊包含了一個邏輯前提：你覺得產品好=你會推薦給別人，但是現實世界很多東西並不便與人分享，如私密社交、兩性社區、P2P等。所以私密社交、特殊類別社區、特殊工具產品、P2P更應該以DAU/交易數/CSAT來衡量。）
如今國內外的各大廠都紛紛在將NPS作為一個重要的指標引入工作環境中，包括十幾年前就開始的蘋果和微軟，以及逐漸開始重視NPS的阿裡巴巴、滴滴、京東等。
個人認為，阿裡京東等重視NPS：因NPS也是支持裂變、廣告投放、運營的基石。如果NPS低，那麼做運營及推廣動作拉新效果也不顯著，也留不住用戶。NPS是一個能夠反應公司良心利潤和持續增長力的指標。
舉例，蘋果零售店從2007年開始測量NPS值，當時他有163家，平均門店的NPS值是58%，如今這個數量已經增加到320家，nps也升至70%。最好門店甚至達到了90%以上。簡單來說，NPS可以直接反應公司的進步，與業績呈正相關。
03 NPS由來
NPS前身為客戶滿意度(Consumer Satisfaction)，也叫客戶滿意指數，縮寫CSAT。是對服務性行業的顧客滿意度調查系統的簡稱，是一個相對的概念，是客戶期望值與客戶體驗的匹配程度。現在我們手機聽到的客服打分、App Store的五星評分，還都是基於CSAT。
NPS由CSAT演化而來，比CSAT粒度更細，不僅衡量滿意，並且用於預測未來走勢（如裂變），與業績更相關。
04 如何運用NPS？
我個人職業生涯運用NPS的經驗並不多，可以用“屈指可數”形容。
（究其原因，大概入行後皆是成熟型企業，大多由專人對接反饋。）
唯一一次我參與的NPS調研，還是自己當家做主後，對自有產品——法拍房及房知道進行問卷調研。問卷星現在還留著當時的量表。依稀記得，房知道NPS-20%，法拍房NPS50%；也就是說10個人裡邊有2個罵房知道的，10個人裡邊有5個誇法拍房的，拿到量表結果後我滿腦子都是“驚不驚喜意不意外”…
（邏輯上也能理解，房知道畢竟既不是高頻也不是剛需，產品很雞肋。法拍房相對而言就比較“剛”，比較有用。）
下邊說一下，業內資深用研數據人士怎麼用NPS的（素材from數易創研）：
STEP1：搭建NPS問卷模型
（1）多維度
NPS建模包含的關鍵變量分為四個維度：
背景信息：用戶過往的使用經歷
體驗與預期的匹配度：用戶對品牌的預期、與對產品本身的使用體驗匹配度如何
口碑感知：可理解為外部社交環境對用戶的影響
售後體驗：有可能發生的售後行為，可理解為潛在風險因素
（2）問為什麼
去問用戶是否對你的產品滿意，不如直接問他是否願意把這個產品推薦給朋友，能根據這個答案來預測用戶未來的行為。
並且等他回答完願意與否之後，還必須追問一個為什麼：“您認為我們的公司（or產品）還需要做哪些改進？”，基於這個問題進一步收集用戶的意見進行分析。
（3）分類
問卷結束之後，根據顧客的分值選擇，將他們分成三類：
- 推薦者（Promoter）：選擇9-10分的顧客為推薦型顧客，是具有狂熱忠誠度的人，他們會繼續購買並引見給其他人。
- 中立者（Passives）：選擇7-8分的顧客為中立滿意型顧客，他們習慣了和你的公司打交道，也還滿意，但是沒有熱情推薦，甚至很容易被競爭對手吸引走，總體滿意但並不狂熱，將會考慮其他競爭對手的產品。
- 貶低者（Detractors）：選擇0-6分的顧客為貶低型顧客，使用並不滿意或者對你的公司沒有忠誠度。他們和你的公司關係很一般甚至很差，80%的公司壞口碑來自他們。
NPS計算公式的邏輯是推薦者會繼續購買並且推薦給其他人來加速你的成長，而批評者則能破壞你的名聲，並讓你在負面的口碑中阻止成長。
我們拿電商舉例子，在深圳消委會發佈的電商NPS報告里，總體推薦情況：前十名品牌分為：天貓、京東、蘇寧易購、唯品會、淘寶、蜜芽、國美在線、網易考拉、亞馬遜、網易嚴選；
（一臉懵逼，網易嚴選NPS總分這麼低…）
產品真實性推薦率排名：排名前三的是網易嚴選、網易考拉、京東；
此外，電商平臺使用的便捷性也是大部分人選擇電商平臺的主要考量因素之一。在這項評比中，淘寶、網易嚴選、網易考拉分別獲得72.7%、72.5%、68.9%的推薦率。
大家想關心自己公司在市場中的NPS狀況，可以搜索“深圳消委會電商NPS報告”、與“中國顧客推薦度指數(簡稱C-NPS)”查看。
（God，房產中介行業的NPS最高是我的前東家——Century21.）
STEP2：數據分析
經過調研之後，我們得到了數據，以及對這些數據有了一個初步的分類，總共分成：推薦者、中立者、貶低者。通過這個，我們能得到產品的凈推薦值。我們得到了一個非常粗顆粒度的數據。
接下來，我們就可以進一步拆分數據，於是我們可以再次的細分客戶類別，把以前的“推薦型客戶”、“中立型客戶”、“貶低型客戶”再次分為：
A：推薦型用戶（高忠誠度）
A1正推薦—產生利潤的用戶
A2負推薦—不產生利潤的用戶
B：中立用戶（中忠誠度）
B1正中立—產生利潤的用戶
B2負中立—不產生利潤的用戶
C：貶低用戶（低忠誠度）
C1正貶低—產生利潤的用戶
C2負貶低—不產生利潤的用戶
接下來，會進行一個相詳細的用戶分析，來確定用戶畫像和針對策略。當然此時說的產生利潤，p.s.我認為應以“是否付費”來衡量，而不是按照凈利潤衡量。
STEP3：針對性策略-如何提升NPS
A：正面貢獻值（推薦型客戶）
這些用戶是我們最重要的用戶，正推薦的用戶被稱為“超級用戶”，是利潤的重要來源。
選擇了“正推薦”的這部分用戶是最需要被重視的用戶。他們雖然可能只是20%的人，但往往貢獻了80%的利潤（2/8原則），對於這部分用戶，所要做的就是維持用戶的滿意度，留住他們。在這方面需要向航空公司和酒店業學習，他們建立了非常完善的積分會員制度來維繫一個忠實會員。（因為疫情原因，我有一個季度沒用滴滴打車，滴滴就做了專門的回訪和優惠券贈予。在滴滴的用戶畫像庫內，我應該也是A1用戶。）
對於“負推薦”這部分的客戶而言，我們所需要做的是提高滲透率，優化產品，瞭解用戶為什麼不想購買產品，然後說服用戶購買你更多的產品，為你提供更多的利潤。最重要的是，把他們轉換成“正推薦”的客戶。
B：波動貢獻值（中立滿意型客戶）
這些用戶是我們可以挖掘和發展的群體，這部分用戶具有最大的潛力。
提高“正中立”用戶的忠誠度是優先級最高的。針對他們的需求優化你的產品，找到真正能讓他們感動的服務和產品點，打動他們，把他們轉化成你的鐵桿粉絲。
而對於“負中立”客戶，建議放棄，或者把資源的投放的優先度等級降低，理由和“負貶低”客戶一樣。
C：負貢獻值（貶低型客戶）
相比較於推薦型用戶，第二重要的群體是“貶低型”的用戶。
因為這部分用戶的口碑很差，大幅度提升了公司的產品運營成本，同時也讓其他的用戶不想來買你的產品。
對於“正貶低”的用戶，錶面上看，你好像是從他身上得到利潤了，但其實這是得不償失的，因為這部分的用戶對你產品和服務在不停的貶低，消耗掉你巨大的營銷資源，並且增加你獲取新用戶的成本，總體看來，雖然錶面上看你賺到了錢，長遠來看，其實是非常吃虧的。
那應該怎麼辦？我建議最好的辦法就是溝通，真誠的與用戶進行溝通，找到用戶的痛點進行優化，解決問題，努力將這部分用戶轉化成對你更有利的用戶。但是如果用戶的要求超過了你的解決能力，那麼建議戰略性放棄，將資源投入更有價值的用戶上。
對於“負貶低”用戶，毫不猶豫的放棄。當然，如果一款產品都是此類用戶，那麼趁早不運營該產品，及時止損。
總結一下
通過以上的分析，你瞭解到了這個用戶的態度和行為，以及這個用戶是否是你應該繼續發展的用戶，凈推薦值可以幫助企業找到工作中的缺陷存在，舉例來說，如果你賺到了一筆生意，但是給你錢的客戶是個貶損者，付完錢他就開始對你進行負面傳播，那麼實際上你可以說沒有收益。對於公司也是一樣，如果付費的用戶都是貶損者，那麼我認為這些用戶產生的利潤為負。（由此可見為和鏈家能夠在中介行業一枝獨秀，就是因為其A1客戶占比大。房產交易屬於低頻高消，“坑蒙拐騙”事情很多，C1客戶占比很大。）
05 其他案例
作者：金奇雋
案例：NPS預測離網率凈推薦值是一個評估監控的結果，可以追蹤用戶的忠誠度變化情況。研究發現，凈推薦值和用戶離網率相關。它揭示了網絡性能是用戶對移動運營商忠誠度的主要驅動力。愛立信對消費者的信息進行收集分析、建模，針對北美某運營商2012年的調查結果進行了仿真，結果顯示，如果該運營商客戶的平均網速能提高5%，其用戶的凈推薦值將從-4變成+5。
如下圖所示，用戶滿意度的提高為運營商帶來三方面的積極影響：一是可以延長用戶的在網時間；第二，推薦者的增加，通過口碑傳播，為運營商帶來更多的新用戶；第三，貶低者的減少，降低了離網率和簽證離網率，單個客戶的價值增加15%。
06 NPS應用時的註意事項
將0-6分之間的用戶定義為“貶損者”的計分方式不合理
在Fred Reichheld對NPS的用戶分類中，選擇0-6分之間的用戶被定義為“貶損者”，但在Larry Freed看來：推薦意願並不能衡量負面口碑，即：不推薦≠貶損，NPS的計分方式把不推薦都視為貶損（流失，阻止他人使用等），而真正採取貶損行為的人未必有那麼多。這樣的計分會造成貶損用戶的占比被誇大。
【對策】為瞭解決這個問題，Larry Freed提出了WOMI(口碑指數)的概念和計算方法。在NPS的基礎上額外增加一道題目來衡量用戶的負面評價：貶損意願，即
第一步：使用標準的NPS問題：你在多大程度上願意推薦【公司/產品名】給你的朋友/同事？獲得推薦者的占比；
第二步：補充個問題：你有多大可能勸阻他人與這家企業發生業務往來？
獲得“堅定的貶損者”的占比（即選擇10分或9分的用戶占比）
WOMI=9或10分的推薦百分比—9或10分的貶損百分比
綜上，NPS是產品經理工作重要指標（甚至是產品上線後的核心指標），產品經理關註錶面數據的同時，要多多關註NPS（現如今行業對於NPS關註度嚴重不足）。雖然，任何數據模型都會有它應用的領域和局限，但不失為一個可量化的抓手，但願NPS在行業內普及後，能夠推動把各類“數字建築”優化一波。
我亦寫此文自勉。
#參考資料#
- http://discovery.shujushuo.net/?p=2168
- https://baijiahao.baidu.com/s?id=1655669194476125701&wfr=spider&for=pc
- https://www.zhihu.com/question/20230375/answer/59767768
- http://www.woshipm.com/pmd/586143.html
作者：老盧；微信號：cofflover_shan；公眾號：老盧產品私房話
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