推荐者|净推荐值（NPS）完整行动指南( 四 ) 微显示|ar|全彩|消费级|芯片|耀

您选择x分的主要原因是什么？
我们如何才能提高你的分数？
您最重视和使用哪些产品/服务功能？
您在我们这里令你失望的经历是什么？
我们怎样做才能使您更满意？

设置后续问题对于客户来说不一定是友好的，请求客户选择分数和填写后续问题的难易度是不同的。因为客户很可能处于忙绿的状态，快速选择NPS分数可能没事，但是完整填写后续问题，客户大概率会产生犹豫的状态（他们没有时间）。严重的情况还会激怒客户，导致停止填写或恶意填写。
针对上述场景可以通过把后续问题设置为“可选”来解决。这样客户回答第一个问题后，这个数据便可以收集到数据库，至于后续问题，有回答固然好，没有也不影响。这个方法可以尽最大可能收集所需的数据，并对分数背后可能的原因有更多了解。
六、如何分析NPSOkay，既然你已经收集了NPS数据，那么你应该如何处理它呢？首先你需要考虑的第一件事是“什么是好的NPS？你的目标是什么？”回顾前面谈到的NPS计算概念，NPS得分=总推荐者百分比-总批评者百分比。假设有100位客户回答了NPS调查，其中70位是推荐者，20位是批评者，那么你的NPS得分为70%-20%=50%，分数为50。
1. NPS与产品使用情况分析进行交叉引用如果你还没开始监测你的客户如何使用产品，那需要马上行动了。从客户使用产品的情况中分析数据本身是是很有价值的，结合NPS数据进行交叉引用，可以更加凸显客户行为背后的数据价值。
通过将NPS数据添加到产品分析中，你可以从确定客户的关键使用模式开始。比如批评者实际上在使用过程中没有发现产品的关键功能，所以给了低分；比如推荐者会有特定的行动。举例子说，你看到低分值的NPS客户每天都有登录，但他们并没有使用可以提高满意度的关键功能。这种情况下，你可以采取行动，给他们发送邮件，内容包括：
称赞他们或感谢他们对产品的支持；依据他们的使用模式给予个性化的建议。

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这些洞察可以为改善客户的入门体验和推动产品营销计划。但，具体如何交叉引用呢？
根据你选择的工具，在客户数据分析中查看NPS详细得分情况，并以CSV格式导出客户行为数据（登录频率、访问时长、消费频率、客单价等等），通过筛选组合（如：9~10分+每天登录+访问时长＞1H）进行邮件发送。

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在360NPS中，你还可以通过NPS分数进行客户过滤，例如根据特定的NPS得分查询客户的活动级别：

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2. 细分你的NPS数据虽然总体的NPS可以表明客户对你产品的总体感觉，但仅仅一个数字并不能告诉你更多的信息。如果你可以进一步研究NPS分数，并找出数字背后的因果，那么NPS则会更有意义。
通常你可以采取2种方式来进行。
1. 找出推荐者、中立者和批评者所在的群组中都有哪些客户，他们在产品使用上表现出哪些关键模式。比如，你可能发现大多数批评者都出现在订阅SaaS企业版计划的客户中，这暗示了企业版的计划可能存在价格或特定功能使用上的问题。（补充一张图作为示意）
2. 通过对客户的细分，查看每个组推荐者、中立者和批评者的构成情况。比如，你可能发现某种类型的客户（产品经理/设计师）更可能是推荐者，这暗示了你的产品与他们的需求最为相关。
不要带有偏见的看待整体的NPS得分，通过细分你的NPS数据可以更多了解你的客户。