Index spotřebitelské loajality NPS

Aktuální verze stránky ještě nebyla zkontrolována zkušenými přispěvateli a může se výrazně lišit od verze recenzované 9. února 2017; kontroly vyžadují 64 úprav .

Index NPS ( Eng.  Net Promoter Score ) je index pro stanovení závazku spotřebitelů k produktu nebo společnosti / značce (index připravenosti doporučit ), sloužící k posouzení připravenosti k opakovaným nákupům. Je to jeden z hlavních ukazatelů pro měření loajality zákazníků .

Měření indexu loajality NPS zahrnuje několik kroků.

  1. Spotřebitelé jsou požádáni, aby odpověděli na otázku „Jaká je pravděpodobnost, že doporučíte společnost/produkt/značku svým přátelům/známým/kolegům?“ na 11bodové škále, kde 0 odpovídá odpovědi „v žádném případě nedoporučuji“ a 10 odpovídá „rozhodně doporučuji“.
  2. Na základě získaných hodnocení jsou všichni spotřebitelé rozděleni do 3 skupin: 9-10 bodů - příznivci (propagátoři) produktu / značky, 7-8 bodů - neutrální spotřebitelé, 0-6 bodů - kritici (odpůrci).
  3. Přímý výpočet indexu NPS. NPS = % příznivců  – % odpůrců
  4. Za účelem získání užitečných poznatků je všem účastníkům průzkumu položena druhá otázka NPS: „Jaký je hlavní důvod vašeho hodnocení?“ Odpovědi na tuto otázku umožňují firmám na základě názorů zákazníků určit nejdůležitější faktory ovlivňující utváření loajality spotřebitelů.
  5. K analýze vlivu faktorů loajality (cena, kvalita, služby atd.) na hodnotu a dynamiku indexu lze použít kaskádovou metodu NPS . V závislosti na odpovědi na otázku o hlavním důvodu hodnocení jsou zákazníci seskupeni do skupin s podobným faktorem věrnosti (f-skupiny). Pro každou f-skupinu je vypočítán její podíl na zákaznické základně (W f ,%) a její index loajality (NPS f ). Čím větší je podíl skupiny f na zákaznické základně , tím větší vliv má tento faktor na celkovou úroveň loajality. Čím nižší je hodnota NPS f-skupiny, tím negativnější zákaznickou zkušenost tvoří tento faktor loajality (s ním spojené styčné body). NPS celé zákaznické základny = Σ W f * NPS f Vzorec pro výpočet NPS kaskádovou metodou dává stejnou hodnotu indexu jako klasický vzorec, ale umožňuje určit strukturální složky loajality a také matematicky propojit NPS top -dolů (tržní NPS) a indexové hodnoty NPS zdola nahoru (dotykové body NPS).

Měření na stupnici 0-10 je klasické, zatímco použití stupnice 1-3, 0-5, 1-5 je povoleno k řešení problémů v rámci konkrétního Poll .

Historie

Zakladatelem metody je Frederick Reicheld , který ji poprvé oznámil v článku The One Number You Need to Grow , publikovaném v Harvard Business Review [1] v prosinci 2003. V roce 2006 vydal knihu s názvem „The Ultimate Question: Driving Good Profits and True Growth“, která je na ruském trhu známá jako „The Book of True Profits and Real Growth“ (2007). V něm pokračoval ve svém diskurzu o loajalitě, ziskovosti a růstu společnosti.

V roce 2001 provedl Reicheld studii na více než 400 amerických společnostech , kde hlavním úkolem bylo změřit dopad zákaznické loajality (měřeno NPS) na míru jejího růstu. Hlavním výsledkem bylo, že průměrný NPS na trhu napříč odvětvími byl 16 %, ale společnosti jako eBay a Amazon měly NPS 75 %. Reicheld neříká, že komunikace je přítomna všude, na monopolních trzích vůbec chybí. Odvětví, jako je osobní letecká doprava , pojištění a půjčovna aut , se však staly ukázkovým příkladem vzájemného propojení. Tyto společnosti jsou společnostmi poskytujícími služby, kde spokojenost a loajalita zákazníků závisí na úrovni zákaznických služeb.

Mnoho společností se stalo adepty této technologie, včetně GE , Allianz , P&G , Intuit , Apple , American Express , Philips , EBay , Amazon atd. V ruštině Na trhu tuto technologii používají společnosti jako BestDoctor , Rostelecom , Ozon , MSK Insurance Group , AlfaStrakhovanie , Red Cube, Megafon North-West , MTS , 1C-Bitrix ROSNO , MIAN , TELE2 , Home Credit Bank , QIWI a další. [2]

V roce 2021 publikovali vědci z Velké Británie a Irska v časopise Journal of the Academy of Marketing Sciences studii s názvem „Využití skóre Net Promoter Score (NPS) k predikci růstu prodeje: poznatky z empirického šetření“ [3] . Na základě empirické analýzy byl odhalen vztah mezi růstem NPS a krátkodobým nárůstem tržeb. Ukazuje se, že jednobodový nárůst NPS předpovídá v příštím obchodním čtvrtletí růst tržeb o 1,46 % [4] . Změna NPS zároveň neumožňuje předpovídat tržby na delší období (například rok).

Kritika

Přestože NPS si získal oblibu mezi obchodními lídry a je považován za široce používaný nástroj pro měření zákaznické loajality v praxi, vyvolal také kontroverze v akademické sféře a kruzích průzkumu trhu [5] . Vědecká kritika zpochybňuje, zda je NPS spolehlivým prediktorem růstu společnosti [6] . Výzkumníci poznamenali, že neexistuje žádný empirický důkaz, že otázka „pravděpodobnosti doporučení“ je lepším prediktorem obchodního růstu než jiné otázky loajality zákazníků (například celková spokojenost, pravděpodobnost opakovaného nákupu atd.), a proto se v podstatě neliší. od ostatních.otázky související s loajalitou [7] . Několik studií ukázalo, že existuje malý statistický rozdíl ve spolehlivosti, platnosti nebo diskriminaci mezi NPS a jinými měřeními [8] .

Poznámky

  1. ↑ Reichheld, Frederick F. Jedno číslo, které potřebujete k růstu  // Harvard Business Review  : magazín  . - 2003. - Prosinec.
  2. ↑ VĚRNOSTNÍ INFORMACE. LOYALTY.info - Efektivní věrnostní programy - Jak přilákat a udržet zákazníka (nepřístupný odkaz) . www.loyalty.info Datum přístupu: 10. září 2015. Archivováno z originálu 4. března 2016. 
  3. ↑ Sven Baehre, Michele O'Dwyer, Lisa O'Malley, Nick Lee. Použití Net Promoter Score (NPS) k predikci růstu prodeje: poznatky z empirického šetření  //  Journal of the Academy of Marketing Science. — 05.07.2021. — ISSN 1552-7824 . - doi : 10.1007/s11747-021-00790-2 .
  4. ↑ Index loajality zákazníků NPS a prognóza růstu podnikání  (ruština)  ? . Postgraduální blog SEO (25. srpna 2021). Získáno 25. srpna 2021. Archivováno z originálu dne 25. srpna 2021.
  5. ↑ Atilla Wohllebe; Florian Ross; Szilard Podruzsik. Vliv skóre čistého propagátora maloobchodníků na ochotu spotřebitelů instalovat svou mobilní aplikaci  (anglicky)  // International Journal of Interactive Mobile Technologies: journal. - 2020. - Listopad ( vol. 14 , č. 19 ). - str. 124-139 . - doi : 10.3991/ijim.v14i19.17027 . Archivováno z originálu 7. října 2021.
  6. ↑ Timothy L. Keiningham; Bruce Cool; Tor Wallin Andreassen; Lerzan Aksoy. [ https://web.archive.org/web/20200716065914/https://pdfs.semanticscholar.org/dfe0/4f3d83fee37a617d9cacfebc331605dc4bfc.pdf Longitudinal Examination of  Netvenue J. Gourth  magazine - 2007. - 2007 07 ( sv. 71 , č. 3 ). — S. 39-51 .
  7. ↑ Hayes. Skutečný test loajality  //  Pokrok v kvalitě. - 2008. - Červen. — S. 20-26 .
  8. ↑ Preston, Carolyn C.; Colman, Andrew M. Optimální počet kategorií odpovědí v hodnotících škálách: spolehlivost, validita, rozlišovací síla a preference respondentů  //  Acta Psychologica. - 1999. - září ( č. 104 ). - str. 1-15 . - doi : 10.1016/S0001-6918(99)00050-5 . — PMID 10769936 . Archivováno z originálu 7. března 2022.