NPS监控体系详解
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1.NPS监控原理及意义 原理: 通过定期调研市场用户的净推荐值,牵引质量在具体领域的改进; 优势: 践行绝对的用户导向 以NPS为主线进行融合分析(将品牌影响力、产品销量、市场份额与历史数据表现联系起来)
2.NPS数据回收 以手机产品为例,从用户使用产品之日起的整个使用体验周期分三次发送调研问卷:首月,6月,18月; 问卷题目设置: 满意度(0-10),推荐度(1-10),打分原因,回访意愿,其他信息(非必填)
3.NPS监控指标体系 NPS:产品NPS NPS1,NPS2,NPS3:按生命周期阶段分NPS1,NPS2,NPS3 δNPS:阶段差值为δNPS=NPSM-NPS1 领域NPSM 关注度 好评率 差评率
**用户群九宫格分群:**
核心产品NPS=绝对推荐-绝对贬损 绝对好评=绝对推荐=9-10分好评 绝对差评=绝对贬损=0-6分差评 (与产品NPS的相关性>90%即可代表核心NPS使用) 领域好评容忍度=好评贬损用户观点数/领域总观点数 领域差评容忍度=差评推荐用户观点数/领域总观点数
**贡献度计算:**
贡献度的计算引入了扩充系数贝塔,从而将核心NPS的样本范围从有观点用户扩充到全量打分用户,可以避免因有观点/无观点打分用户间分数的不均匀分布(无观点用户高分多,有观点用户吐槽多)带来的偏差 贡献度是体现NPS在领域表现的综合性指标,贡献度的影响因子有:绝对推荐、绝对贬损、关注度;这三个因子导致的NPS变差,需要采取不同的策略优化;
4.NPS数据处理
5.NPS分析逻辑 NPS 数据配合FFR+舆情数据使用,精准定位目标用户群+目标场景 NPS监控:当周期NPS(下降的机型)—>当周期下降机型(需关注的模块) NPS分析:NPS监控中(需关注的机型模块)—>小版本对比—>场景陈列—>领域改善建议(提升关注度、提升好评、减少差评)—>已有策略进展 6.其他 如果无GDPR等隐私限制,还可以通过用户的社会属性字段数据进行用户画像分析,得出需重点关注的用户群体与功能领域
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