如何正確建立和分析 NPS 調查

淨推薦分數 (NPS) 是一種用於衡量顧客忠誠度的指標，或是顧客向他人推薦您的企業、產品或服務的可能性有多高。在 NPS 調查中，顧客會以 1-10 的等級來評分他們推薦的可能性。若顧客給予 9-10 分，則被視為推薦者；7-8 分為被動者；0-6 分則為批評者。雖然知道顧客是否推薦您的產品很有幫助，但更重要的是要知道他們為何推薦。

分數本身是 NPS 調查結果中最不重要的一部分。許多資料學者都同意，分數實際上無法預測顧客和公司的實際結果，但調查回覆可以幫助您了解顧客如何使用以及思考您的產品和服務。

在 NPS 調查中詢問具體問題是了解個別顧客目標的好方法，並幫助他們以他們想要的方式獲得成功。以下是一些您可以開始從他們的回饋中獲得實際見解的方法，以及如何使用資料探索工具將其視覺化。

擷取評分原因

在建立 NPS 調查之前，有幾件事要記住。簡短明瞭的調查最容易成功。思考如何設計問題，引導您的顧客給出最佳回覆。

調查中的評分系統可能很主觀，因此請嘗試詢問清晰、直接的問題，以獲得關於顧客為何選擇該分數的精確答案。您也可以詢問關於個人目標的後續問題，以便為他們的評分提供更多背景資訊。

大多數 NPS 調查的通用問題是：「您有多大可能向朋友或同事推薦我們的產品或服務？」。我們發現最有價值的兩個後續問題是

• 「您給這個評分的原因是什麼？」
• 「您使用 [產品或服務] 的目標是什麼？」

您可以詢問的其他問題包括：「您是如何得知此產品/服務的？」或「是否有人向您推薦此產品/服務？」。了解顧客如何找到您的產品或服務，有助於決定如何與他們溝通，以及他們可能如何與他人溝通，特別是當他們推薦您的產品或服務時。

例如，如果您的顧客大多是透過社群媒體得知您的企業，您可以開始使用社群媒體作為管道，傳達新功能、服務，並獲得更多見解。

根據行為決定發送調查的時間和方式

何時以及如何發送調查，實際上取決於您的顧客。找出什麼驅使他們根據時間和格式回覆調查，與您提出的問題同等重要。

思考您的理想顧客與您的產品或服務互動的頻率。您的產品是每日使用的 SaaS 平台嗎？顧客一個月來您的商店一次，或甚至一季一次？花一些時間追蹤您的顧客使用您的產品或服務的頻率和時間，以找到最佳發送時間。

以下是一些您可以問自己，以更清楚了解您的 NPS 調查方向的其他問題

• 我們希望調查在哪裡進行？在我們的網站上？在產品內？透過電子郵件發送？
• 如果我們透過電子郵件發送，我們希望多久發送一次調查？

您絕對要避免的是用調查打擾人們。僅僅因為您從第一次發送給某人的調查中獲得了回覆，並不代表他們下次在您發送調查時也會回覆。

建立您的 NPS 調查

一旦您問過自己重要的問題，就可以開始建立您的 NPS 調查。如果您是一家小型企業，並且正在尋找一種輕量、經濟高效的方式來建立 NPS 調查，Google 表單是一個不錯的選擇。您通常可以輕鬆追蹤顧客回覆，並匯出資料以在不同平台上將回覆視覺化。Typeform 也提供免費的 NPS 範本。

有幾個付費平台。我們喜歡使用 Mailchimp，但也有 Qualtrics、SurveyMonkey 和 Hotjar，它們提供針對簡化調查建立、維護以及與其他平台整合的 NPS 專用產品。

將結果儲存在資料庫中

若要開始使用，請將您的調查結果儲存在資料庫中，並將其連接到 Metabase（或您用來探索資料的任何工具）。您也可以使用 ETL 工具在您的平台和資料庫之間進行整合。

舉例來說，如果您使用 Google 表單來儲存結果，您可以在 Google 試算表中查看結果，並將該試算表作為外部表格新增到 BigQuery 中。然後您可以將 BigQuery 與 Metabase 連接，並開始將結果視覺化。

分析結果

以下是我們在 Metabase 的查詢產生器中使用的查詢範例，以找出我們的 NPS 分數並整理回覆。首先，我們選取資料來源，其中包含調查問題的欄位，例如「您有多大可能推薦 Metabase」、組織 ID、組織名稱和額外顧客資訊。我們也建立一個自訂欄位來判斷 NPS 傾向（受訪者是推薦者、被動者還是批評者）。

此自訂欄位具有用於計算 NPS 分數的自訂運算式。

CountIf([NPS Disposition] = "Promoter") / Count - CountIf([NPS Disposition] = "Detractor") / Count

為了總結 NPS 分數，我們建立一個額外的自訂運算式，以指定推薦者、被動者或批評者的分數。

case([How Likely Are You To Recommend Metabase] >= 9, "Promoter", [How Likely Are You To Recommend Metabase] = 8, "Passive", [How Likely Are You To Recommend Metabase] = 7, "Passive", [How Likely Are You To Recommend Metabase] <= 6, "Detractor", "Something bad has happened")

我們定期使用這個問題來建立敘事儀表板並分析 NPS 結果。這種儀表板彌合了定性和定量分析之間的差距，但您可以建立任何儀表板來追蹤顧客回覆中的模式。

例如，我們目前的敘事儀表板在 markdown 中包含 NPS 調查概觀，以取得關於我們調查對象、調查時間以及我們在結果中發現內容的資訊。儀表板也包含 動態文字，以允許篩選精確的衡量指標，例如 9 分和 10 分的分數以及我們獲得該分數的原因。

敘事儀表板的最終目標是闡明顧客對您的產品的真實想法。不斷問自己後續問題以尋找答案：批評者是否來自特定產業？推薦者關注哪些功能？為什麼這個服務區域的人們通常是被動的？您問自己和顧客的問題越直接，就越容易看出他們的成功版本是什麼樣子，以及您如何幫助他們實現目標。