编辑导读：净推荐值NPS（Net Promoter Score），亦可称口碑，是一种计量某个客户将会向其他人推荐某个企业或服务可能性的指数。本文作者围绕NPS在应用时可能会产生的问题进行分析，希望对你有帮助。

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01 为什么要有体验度量一句话回答这个问题，用户体验是用户在使用产品时的主观感受；主观感受的特征是“一千个读者有一千个哈姆雷特”。然而，从公司经营角度出发，需要将主观感受进行量化，以更好的进行监测、推动优化，所以需要有体验度量。更多的说明可以参考这段引用自《体验度量理论2019》中的表述：
一说到使用体验，大家都觉得很主观、很感性，一千个人眼中有一千个哈姆雷特，一千个人眼中对使用体验的定义各不相同。有人认为能用就行，UI 根本不重要，操作复杂了点也无所谓，不过是多点几下，多花几十秒的事情；有人认为产品需要能够易上手，没有学习成本，能够快速的找到需要的功能，UI 过得去就行；有人认为产品小到 iCON，大到界面布局，都要清晰易理解，操作更是要简单再简单，符合直觉与习惯用法，在使用中就算有误操作也能通过机制挽回。
当这些人聚集在一起，对同一个产品的使用体验进行评估时，不可避免地会产生分歧，谁也说服不了谁，造成僵持不下的局面，而度量则站在客观、理性的角度，建立统一的衡量标准，评估产品的使用体验。
02 什么是净推荐值NPS根据百度百科，净推荐值NPS（Net Promoter Score），亦可称口碑，是一种计量某个客户将会向其他人推荐某个企业或服务可能性的指数。它是最流行的顾客忠诚度分析指标，专注于顾客口碑如何影响企业成长。通过密切跟踪净推荐值NPS，企业可以让自己更加成功。净推荐值NPS最早是由贝恩咨询公司客户忠诚度业务的创始人弗雷德里克·雷赫德（Frederick Reichheld）在2003哈佛大学商务回顾文章“One Number You Need to Grow 你需要致力于增长的一个数字”的文章中提到，随后在他的书《终极疑问：驱动良性利润和真正发展》中出现。
具体说来，NPS的数据来源于（在问卷中）询问用户「你愿意向同事/朋友/家人推荐我们的产品吗？」这个问题。
用户在0-10分之间进行打分（部分也有1-10分打分），10分表示非常愿意，1分表示非常不愿意。根据用户的推荐意愿，将用户分为推荐者、中立者、贬损者。
净推荐值NPS=推荐者占比-贬损者占比。
下图是“Drive Research”产品的NPS调研示意

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NPS的优势在于其简单，只有一道问题即可以监测用户的忠诚度。然而，在实际工作中，也是因为它的简单，NPS在应用时会存在一些问题，下文将一一描述这些问题，方便大家在工作中提前避坑。
03 NPS在应用时的问题问题1 NPS古怪的计算方法如上提及，NPS=推荐者占比-贬损者占比。NPS这个古怪的计算方法最终得出的分数，可能无法很好的、直观的衡量用户体验好坏。
下面尝试举3组例子进行说明。
例1
产品A，贬损者0位，中立者2位，推荐者8位，NPS=80
产品B，贬损者2位，中立者0位，推荐者10位，NPS=80
例2
产品C，贬损者10位（都是6分），中立者0位，推荐者0位，NPS=-100
产品D，贬损者10位（都是0分），中立者0位，推荐者10位，NPS=-100
例3
产品E，贬损者0位，中立者10位，推荐者0位，NPS=0
产品F，贬损者5位，中立者0位，推荐者5位，NPS=0
在这3组例子中，两个产品最终NPS都是相同，但是根据常识其用户体验存在着明显差别。也就是说，当我们看到NPS的分数时，还需要具体深入的去看一下用户打分分布，才能透过这个分数看到最真实的情况。
除此之外，还有一个很影响用户理解的点发生在计算NPS变化幅度的时候。
一般而言，假设产品A上个月NPS值是50，本月NPS值是100，那么NPS值提升了100-50=50，变化幅度是（100-50）/50=100%
然而，NPS的特别之处是NPS的值范围是[-100,100]。由于存在负数，在有负数的场景时就会很反常识。
举个例子，产品B上个月NPS值是-1，本月NPS值是1，那么NPS值提升了1-（-1）=+2，变化幅度是（1-（-1））/|-1|=200%
讲到这里，有没有觉得很迷茫？有没有怀疑自己的数学白学了？你不是一个人。
问题2 NPS难以解释的困境当我们去和产品负责人介绍NPS时，除了“什么是NPS？它是如何计算的？”这个问题外，最常见的问题还有三个，分别是

• 为什么我产品的NPS是这个分数？为什么我产品的NPS分这么低/高？
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  稿源：(人人都是产品经理)

  【傻大方】网址：/c/1122a0Y22021.html

  标题：03 NPS在应用时的问题