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NPS:关于净推荐值(NPS)的重要性!

NPS 2019-03-23 16:35:43 承接网站SEO顾问 干货分享

净推荐值(NPS)衡量客户对公司,品牌,产品或服务的看法。NPS是衡量客户向其他人推荐组织,品牌,产品或服务的意愿的指标。因此,它给出了客户体验和忠诚度的分数。超过三分之二的财富1000强企业使用NPS作为其测量工具之一。

实现长期盈利增长的公司的净推荐分数比普通公司高出两倍……领导者的平均增长率是竞争对手的两倍多。

净推荐值(NPS)

在一天结束时 – 能够从当前客户中获得大部分新业务并从这些客户那里获得推荐的公司具有令人难以置信的竞争优势。ProV International首席营收官Matthew Hooper在讨论客户服务对该结果的关键因素时表示:“这是一项业务需要。”

“有句老话:’如果你不为你的顾客服务,别人就会。’ 客户服务质量不仅与回头客直接相关,而且也是引导新客户的NPS(净推广分数)的主要因素。在这个数字时代未能满足客户的期望是减少批量业务并将客户运送到竞争对手的可靠方法“。

净推荐分数(NPS)定义?

净推荐分数是从-100到+100的数字。得分为0(零)或更高被认为是“好”。中国公司平均得分低于+10,而得分+50被认为是“优秀”,得分+80被认为是“世界级” “。

如何计算净推荐值(NPS)?

NPS背后的想法假设客户分为三类:批评者,被动者和推动者。通过询问“最终问题”进行计算,然后计算结果。“终极问题”是:

在0到10的范围内,您有多大可能向(朋友,同事,亲戚)推荐(公司,品牌,产品,服务)?

计算NPS的公式很简单:NPS =促销员的百分比 – 批评者的百分比

因此,如果我们询问80位客户的“终极问题”,我们可能会发现这样的分布:

35%的发起人回答9或10。

30%反对者回答0到6。

35%被动回答7或8。

根据此分类。

NPS = 35% – 30%= +5。

那么公司如何处理这个指标呢?虽然分数本身很有用,但真正的价值来自于在Passive和Detractor类别中向下钻取。使用NPS的公司要求面向客户的团队询问Passive和Detractor类别中的其他问题。例如,“是什么促使您将我们的公司/产品/服务评为’4’?’”可以揭示客户的具体投诉,从而为管理层提供采取纠正措施所需的数据。寻找不满意的客户,发现他们的顾虑,然后解决他们的做法是让使用NPS的公司如此重视的原因。

净推荐人得分(NPS)差的影响

虽然实现高水平的客户满意度是每个服务台的目标,但NPS可以更广泛地了解客户如何评价公司。它衡量的是客户体验的质量以及公司对客户群的忠诚度。负NPS值(Detractors数量超过发起人)要求管理层采取积极措施,以了解如何纠正导致评级不佳的问题。

同时,NPS分数可能会受到基本NPS设计缺陷的影响。例如,客户可以说他们会推荐一家公司,但NPS并不能证明他们确实这样做了。人们可以对公司有一种温暖,积极的感觉,但可能永远不会向其他公司推荐公司。

此外,一些营销专家认为,计算NPS的公式将得分为零的人视为与公司得分为6的人,即使这些客户的看法存在明显差异。同样,公司可能会发现他们的客户是60%的促销员和30%的批评者 – 而30%的促销员和0%的批评者。尽管两个客户群之间存在明显差异,但两者的NPS均为+30。

如何监控净推荐人得分(NPS)并吸引客户提供反馈

一旦建立了收集客户对公司,产品或服务的看法的方法,就应该实时显示NPS并跟踪趋势分析。您还应该通过其他衡量客户感知的指标来跟踪NPS,包括CSAT和CES等指标,以及客户计划和社交倾听,但是对于从结果中收集的见解制定计划也同样重要。

“如果你不打算对它做任何事情,那么拥有这些丰富的数据是不够的。为什么要衡量,如果没有后续行动?在客户提供反馈时联系客户。谢谢他们!告诉他们他们反馈所带来的改进“。

服务支持经理还需要实时了解支持中心绩效及其相关人员和活动。有关服务支持性能的报告需要定期生成,在多个支持中心之间进行标准化,并在多个管理级别之间提供。

建议使用性能分析来主动监控服务支持中心的有效性和效率,并根据实时数据和趋势做出可靠的业务决策。通过连接多种技术并使用单一的规范性仪表板集中监控所有支持中心和员工,您可以做出主动决策,以最大限度地降低风险并最大限度地提高预算。通过监控您的资源及其产生的影响,客户体验将不断提高。

净推荐值NPS的意义

净推荐值首先是作为一个客户满意度衡量指标存在,直接反映了客户对公司的忠诚度。由于该指标的数值来源与现有客户和现有客户扩散的准客户比例,这个比例可以直接反映出企业在客户内心的认可程度和购买意愿。在一定程度上可以看到企业当前和未来一段时间的发展趋势,和持续盈利能力,所以NPS在公司业务预测、价值评估和内部考核方面都可以得到很好的应用。

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