NPSmeter是一款給產品經理，調研用戶NPS、用戶口碑的工具。當我們想知道用戶對產品是否滿意時，常常會通過用戶調研的形式去了解用戶的真實感受。而在用戶調研中，一個非常常見的問題是：您是否會愿意將某品牌/產品推薦給您的朋友或者同事？這個問題其實關注的就是凈推薦值，也叫NPS（NetPromoterScore），意在了解用戶對該品牌或產品主動推薦的意愿，是在產品分析中常見的用戶忠誠度指標。今天的這篇文章就來詳細地聊一聊如何測量NPS、如何可視化NPS，以及數據可視化NPS過程中那些必須要注意的要點！下面讓小編為大家介紹一下NPSMeter的圖表可視化和細分方法。

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NPSMeter的圖表可視化和細分方法

什么是凈推薦值（NetPromoterScore）？

    NPS是一個衡量用戶對品牌、產品、服務的推薦意向的指標，分數在-100到100之間。分數越高代表用戶對產品或服務越積極的感情，分數越低甚至是負分則說明了用戶對產品或服務越消極的情緒。
    NPS是一個標準的產品分析KPI，由貝恩咨詢的客戶忠誠度業務創始人FredReichheld在2003年發明，用來作為一個新的方法來評估用戶對一家公司/品牌的推薦度。在過去的十幾年中，這個方法被不斷改善，并在全世界范圍被成百上千家公司積極使用，作為衡量用戶體驗的基準。

如何測量NPS？

    在用戶購物行為發生后，一般會用問卷調查的形式來調查用戶的NPS。用戶只要在一個0-10的量表上回答他們有多少可能會推薦該產品或服務即可。那些打分0-6分的用戶會被標注為“貶低型客戶”（Detractor），打分7-8分的會被標注為“消極滿意型客戶”（Passive），打分9-10分的會被標注為“推薦型客戶”（Promoter）。推薦型客戶就是最有可能向別人推薦你的產品或服務的人，而貶低型客戶極有可能讓周圍的人不要使用你的產品或服務。
    NPS的計算方法很簡單，只要拿“推薦性客戶”的百分比減去“貶低型客戶”的百分比，再乘以100即可。“消極滿意型客戶”不在NPS的計算公式內。
NPS=100*(%ofPromoters-%ofDetractors)
    NPS分數通常以整數的形式表示。假設極端情況下所有用戶都是“貶低型客戶”，那NPS分數就是-100（這也是NPS分數的最小值）；如果所有人都是“推薦型客戶”，那么分數就是100分（也是最大值）；如果貶低型客戶與推薦型客戶人數一樣多，那么NPS分數就是0.

NPS分數要多高才算好呢？

    首先，當然是越高越好。低于0分的NPS就說明你的用戶可能在積極地傳播對你的產品的不滿情緒。一般情況，如果你的NPS分數在0-30之間，那就說明你還OK。高于30分說明用戶對你的產品很忠誠，而高于70分則說明你做得極其優秀了。不過不同行業的NPS確實是不同的，所以你應該找到你所在的行業的基準線。大多數行業的平均分都在30-50之間。下面這幅圖就是各個行業的NPS平均分。

如何對NPS分數進行可視化？

    有很多不同的方法可以可視化NPS分數，你的選擇取決于你想要強調NPS分數的哪一方面。下面是幾個最有效的可視化NPS分數的方法：
1.單一的數值圖可以簡單地總結NPS分數。你可以展示“推薦型客戶”、“消極滿意型客戶”、“貶低型客戶”的數量和百分比。
2.疊狀圖是另一種很受歡迎的NPS分數展示方式因為他們可以可視化出三個用戶人群的人數或是比例（“推薦型客戶”、“消極滿意型客戶”和“貶低型客戶”）。不過，它的缺點是很難看出NPS分數，也很難在組間差異很小的時候展示出差異。
3.線狀圖可以展示NPS在一段時間內的表現。不過線狀圖無法直觀表達出影響NPS分數的客戶群體的情況。
4.第四種可視化方法也是我們最推薦的方法：柱狀+線狀圖。這相當于是將上述兩種可視化結合起來。它可以比較豐富地展現出時間序列數據。我們可以不呈現“消極滿意型客戶”，而只需有效地展示出“推薦型客戶”與“貶低型客戶”是如何影響NPS分數的。
    你也可以將上圖縱坐標所表示的人數轉化成百分比，并且將“消極型客戶”也加入圖表中（因為這樣就可以呈現出三者匯總100%的全貌）。

謹慎選擇可視化NPS分數的方法為什么那么重要？

    NPS分數只能單純展現最后的分數結果，但是了解“推薦型客戶”、“消極滿意型客戶”和“貶低型客戶”這三種不同客戶的分布是極其重要的！因為，兩個同樣的NPS分數背后的三種不同客戶的百分比組成可能非常不同。比如一個10-75-15的分布和一個40-15-45的分布產生的NPS分數是一模一樣的（都是5分），但這兩者給我們的洞察就會非常不同。
    前者（10-75-15分布）就是“消極滿意型客戶”占絕大多數（75），而“推薦型”和“貶低型”客戶都很少（10和15）。這時我們要思考，也許我們的產品表現還不錯，但我們如何可以讓更多“消極滿意型客戶”轉化成為“推薦型客戶”呢？
    而后者則是“貶低者”和“推薦者”都很多的一個情況（40和45）。在這種情況下，我們就會思考，我們的產品讓喜歡的人很喜歡，而討厭的人很討厭，那是否我們該調整我們的目標受眾？
    因此，只有看到三個不同人群的比例我們才能對消費者對你產品的態度有一個比較全局的視野。

常見的細分NPS的方法

    就像我們在前文中看到的那樣，單純看NPS總分會讓我們錯過數據中的重要信息。因此你永遠要記得去用不同的方式來細分你的數據來考察更多的方面。最常見的細分NPS的方法有：
按公司規模
按國家
按用戶畫像
    這樣的細分可以暴露出你的產品對于哪些群組是表現好的、哪些是表現不好的。比如，假設你的產品是一個2B（對企業提供服務）的產品（比如報銷軟件Concur），你將你的NPS分數按照企業客戶的規模大小來拆分，然后你就得到了下列的分數：那你就清楚地知道了，對于小規模企業客戶，你的產品表現良好，但對于規模很大的公司，你的產品就表現不那么好了。那你對你接下來要采取的措施也就目標明確了！
    NPSmeter可以幫助企業，了解產品口碑與用戶反饋。它還有許多的功能等待著你去發現，它只需添加幾行代碼，就可以在你的網站/應用內接入NPSMeter，輕松獲得客戶評分與反饋，無需用戶離開網站，即可完成評分與反饋，給用戶更好體驗，可自定義界面的樣式，讓它和你的網站更搭配，幫助企業，了解產品口碑與用戶反饋，幫助企業，了解產品口碑與用戶反饋，幫助企業，了解產品口碑與用戶反饋；它還可以了解評分背后的“原因”，按周期計算NPS評分、響應率、分數分布等基礎報表，結合語義分析和AI技術，幫助你批量了解用戶打分背后的原因。以上就是小編為大家分析的關于NPSMeter的圖表可視化和細分方法的相關內容，希望能夠幫助到大家。