NPS (Net Promoter Score) – это простой и распространенный метод измерения лояльности пользователей. Он основан на одном вопросе: «С какой вероятностью вы порекомендуете наш продукт/услугу своим друзьям или коллегам?». Ответы оцениваются по шкале от 0 до 10, а затем делятся на три категории:
- Промоутеры (9-10): лояльные клиенты, которые с большой вероятностью порекомендуют вас другим.
- Пассивы (7-8): нейтральные клиенты, которые не являются ни промоутерами, ни detractors.
- Detractors (0-6): нелояльные клиенты, которые могут негативно повлиять на вашу репутацию.
Плюсы NPS:
- Простота: NPS легко рассчитать и понять.
- Распространенность: NPS используется тысячами компаний по всему миру, что позволяет сравнивать результаты с другими компаниями.
Минусы NPS:
- Мысленный эксперимент: NPS не основан на реальном поведении пользователей.
- Игнорирование нейтральных пользователей: NPS не учитывает мнение пассивных пользователей, которые составляют большую часть аудитории.
- Зависимость от культурного аспекта: NPS может интерпретироваться по-разному в разных культурах.
- Не учитывает структуру аудитории: NPS не учитывает демографические и другие характеристики пользователей.
- Зависимость от предыдущих опросов: NPS может зависеть от того, как часто и как давно проводились предыдущие опросы.
NPS – это не универсальный метод измерения лояльности:
- NPS не отвечает на вопрос «почему». Он показывает только уровень лояльности, но не говорит о причинах.
- NPS не является точной наукой. Это скорее индикатор, который нужно использовать в сочетании с другими методами.
Несмотря на свои минусы, NPS остается популярным методом измерения лояльности:
- NPS прост в использовании и позволяет получить быстрый результат.
- NPS позволяет сравнивать результаты с другими компаниями.
- NPS может быть использован для отслеживания изменений лояльности во времени.
Важно использовать NPS в сочетании с другими методами измерения лояльности:
- Опросы удовлетворенности
- Анализ отзывов
- Фокус-группы
Используя NPS и другие методы, вы сможете получить более полное представление о лояльности своих пользователей.