如何正确创建和分析NPS调查

净推荐值（NPS）是一种用于衡量客户忠诚度的指标，即客户向他人推荐您的业务、产品或服务的可能性。在NPS调查中，客户以1-10分制评估他们的推荐可能性。如果客户给出9-10分，则被认为是推荐者（Promoter）；7-8分是被动者（Passive）；0-6分是批评者（Detractor）。虽然了解客户是否在推广您的产品很有帮助，但更重要的是了解他们推广的原因。

分数本身是NPS调查结果中最不重要的部分。许多数据学者认为，分数并不能真正预测客户和公司的实际结果，但调查回复可以帮助您了解客户如何使用和看待您的产品和服务。

在NPS调查中提出具体问题是了解客户个人目标并帮助他们以他们想要的方式取得成功的好方法。以下是一些从客户反馈中获取真实洞察的方法，以及如何使用数据探索工具进行可视化。

捕获评分原因

在创建NPS调查之前，需要记住一些事情。调查在简短明了时最成功。思考如何创建引导客户给出最佳回复的问题。

调查中的评分系统可能具有主观性，因此请尝试提出清晰、直接的问题，以获取客户选择某个评分数字的精确原因。您还可以提出关于个人目标的后续问题，为他们的评分提供更多背景信息。

大多数NPS调查的通用问题是：“您有多大可能向朋友或同事推荐我们的产品或服务？”我们发现最有价值的后续问题是：

• “您给出这个评分的原因是什么？”
• “您使用[产品或服务]的目标是什么？”

您可以问的其他问题包括：“您是如何发现此产品/服务的？”或“是否有人向您推荐此产品/服务？”了解客户如何发现您的产品或服务有助于确定如何与他们沟通，以及他们可能如何与他人沟通，特别是当他们推荐您的产品或服务时。

例如，如果您的绝大多数客户是通过社交媒体了解您的业务的，那么您可以开始使用社交媒体作为渠道来传达新功能、服务并获取额外见解。

根据行为决定何时以及如何发送调查

何时以及如何发送调查，很大程度上取决于您的客户。了解什么因素促使他们根据时间和格式回复调查，与您提出的问题同样重要。

思考您的理想客户与您的产品或服务互动的频率。您的产品是日常使用的SaaS平台吗？客户是每月一次、还是每季度一次来到您的商店？花一些时间跟踪客户使用您的产品或服务的频率和时间，以找到最佳发送时间。

以下是您可以问自己的几个问题，以更清楚地了解NPS调查的方向：

• 我们希望调查在哪里进行？在我们的网站上？在产品内部？通过电子邮件发送？
• 如果通过电子邮件发送，我们希望多久发送一次调查？

您绝对要避免的是用调查骚扰人们。仅仅因为您从第一次发送的调查中获得了回复，并不意味着他们会在您下次发送调查时再次回复。

构建您的NPS调查

问过重要问题后，您就可以开始构建您的NPS调查了。如果您是小企业，正在寻找一种轻量级、经济高效的方式来构建NPS调查，Google 表单是一个不错的选择。您通常可以轻松跟踪客户反馈，并将数据导出到不同平台进行可视化。Typeform 也提供免费的NPS模板。

有几个付费平台。我们喜欢使用Mailchimp，此外还有 Qualtrics、SurveyMonkey 和 Hotjar，它们提供专门针对NPS的产品，旨在简化调查创建、维护以及与其他平台的集成。

将结果存储在数据库中

首先，将您的调查结果存储在数据库中，并将其连接到Metabase（或您用于数据探索的任何工具）。您还可以使用ETL工具在您的平台和数据库之间进行集成。

例如，如果您使用 Google 表单存储结果，您可以在 Google 表格中查看结果，并将该表格作为外部表添加到 BigQuery。然后您可以将 BigQuery 与 Metabase 连接并开始可视化结果。

分析结果

以下是我们用于Metabase查询构建器中的查询示例，以查找我们的NPS分数并组织回复。首先，我们选择包含调查问题（例如“您有多大可能推荐Metabase”）、组织ID、组织名称和额外客户信息的列的数据源。我们还创建一个自定义列来确定NPS倾向（受访者是推荐者、被动者还是批评者）。

此自定义列具有用于计算NPS分数的自定义表达式。

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

为了汇总NPS分数，我们创建了一个额外的自定义表达式来按推荐者、被动者或批评者指定分数。

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")

我们经常使用这个问题来构建叙述性仪表板并分析NPS结果。这种类型的仪表板在一个空间中弥合了定性分析和定量分析之间的差距，但您可以创建任何仪表板来跟踪客户回复中的模式。

例如，我们当前的叙述性仪表板在Markdown中包含一个NPS调查概述，用于说明我们调查了谁、何时调查以及我们在结果中发现了什么。仪表板还包含动态文本，允许根据精确测量进行筛选，例如9分和10分以及为什么我们得到这个分数。

叙述性仪表板的最终目标是阐明客户真正对您的产品有什么看法。不断问自己后续问题以找到答案：批评者是否属于特定行业？推荐者关注哪些功能？为什么这个服务区域的人通常是被动者？您向自己和客户提出的问题越直接，就越容易看到*他们*心目中的成功是什么样子，以及您如何帮助他们实现目标。