我们重点介绍了 Microsoft Clarity,它是一款由真正了解像 Switas 这样的公司所面临挑战的产品开发人员,以实际应用场景为导向打造的产品。诸如“愤怒点击”和 JavaScript 错误跟踪等功能,在识别用户痛点和技术问题方面发挥了至关重要的作用,从而能够进行有针对性的改进,直接提升用户体验和转化率。
净推荐值 (NPS) 是一种客户忠诚度指标,它基于一个问题:受访者向朋友或同事推荐公司的可能性有多大,评分范围为 0 到 10 分。得分 9 分或 10 分的受访者被归类为推荐者,7 分或 8 分的受访者被归类为被动者,0 分到 6 分的受访者被归类为批评者。NPS 的计算方法是推荐者百分比减去批评者百分比,结果介于 -100 和 100 之间。NPS 由 Fred Reichheld 于 2003 年提出,并被广泛采用,尤其是在高管层。
它的流行源于其简洁性和可比性。只需提出一个问题,成本低廉且易于长期坚持;所得数据易于报告和追踪;而且大多数行业都有已发布的基准。对于之前衡量客户情绪不规律或根本不衡量客户的组织而言,采用标准化的工具无疑是一项真正的改进,而且定期询问的习惯比具体的计算公式更为重要。
方法论上的批评是实质性的,而且由来已久。将11分制的评分标准简化为三个等级会丢失信息,而将7分等同于0分也难以令人信服。相同的分数可能源于完全不同的分布,因此,总体分数的变化可能会掩盖其他方面的改变。比较研究发现,诸如平均满意度之类的更简单的指标通常至少能同样有效地预测业务成果。跨文化比较尤其不可靠,因为不同国家在数值量表上的反应倾向存在系统性差异,如果不进行调整,国际净推荐值(NPS)比较基本上毫无意义。
实践中更具破坏性的问题并非统计问题,而是行为问题。当净推荐值(NPS)成为与薪酬挂钩的目标时,就会出现操纵行为:员工指导客户如何作答,有选择地向满意客户发送调查问卷,选择在积极互动之后发送问卷,最终在客户体验没有发生任何变化的情况下,分数也会上升。此外,回复率通常很低,而且倾向于强烈意见,因此样本很少能代表客户群体。
如果将其视为提示而非评分,其价值将显著提升。后续问题询问受访者给出该评分的原因,能够提供可操作的信息,而受访者的原话通常比其评分本身更有价值。按产品、计划、任期、地区和获取渠道进行细分,可以识别出意见分歧所在,从而找到可以采取行动的切入点。与批评者进行闭环沟通,既有助于补救,也有助于诊断问题。
该评分真正有用之处在于,在稳定条件下追踪单一群体随时间的变化。即便如此,解读也应侧重于潜在分布的变化,而非仅仅关注总分。一个稳定的分数掩盖了批评者群体的增长,而支持者群体也在增长,这表明市场出现了两极分化,这与分数稳定但分布也稳定的情况截然不同,需要采取不同的应对措施。将完整的分布情况与分数一同报告,并根据企业可以采取行动的维度进行细分,可以将一个容易引发方法论争论的数字转化为一个指向具体方向的诊断指标。
对大多数组织而言,务实的做法是保留 NPS(净推荐值),前提是它已经融入组织架构且高管们依赖它,但不要将其作为任何指标的主要衡量标准。NPS 最好作为一项参考指标,与客户留存率、复购率和客户拓展等行为指标结合使用,因为这些行为指标更难操纵,且与收入更直接相关。 成长管理 在该程序中,逐字逐句的评论与其他内容一起构成了定性分析流程的一部分。 用户研究 来源表明,该分数本身最好被理解为一个粗略的趋势指标,而不是任何具体决策的证据。
我们重点介绍了 Microsoft Clarity,它是一款由真正了解像 Switas 这样的公司所面临挑战的产品开发人员,以实际应用场景为导向打造的产品。诸如“愤怒点击”和 JavaScript 错误跟踪等功能,在识别用户痛点和技术问题方面发挥了至关重要的作用,从而能够进行有针对性的改进,直接提升用户体验和转化率。