NPS — ветеран среди бизнес-метрик. Net Promoter Score использует бизнес во всём мире, чтобы оценивать успех дел в целом, уровень лояльности клиентов бренду, а в последние годы — и как эквивалент качества клиентского опыта, CX. Многие компании включают индекс NPS в стратегии роста. В привязке к этому индексу выстраивают систему вознаграждения сотрудников.
Параллельно мейнстримному представлению об NPS как о главной для бизнеса метрике существует целая «школа мысли», которая критикует Net Promoter Score и призывает отказаться от него. Посмотрим пристальнее, в чём дело.
Первое упоминание NPS относится к 2003 году. В Harvard Business Review появилась статья The One Number You Need to Grow. В ней Фредерик Райхельд, евангелист «маркетинга отношений» и автор книг The Loyalty Effect и Loyalty Rules!, рассказывает, как его впечатлил опыт компании, заменившей длинные опросники потребительской лояльности двумя простыми вопросами. Первый — о впечатлениях в целом, а второй — о вероятности, что клиент придёт ещё раз.
Для конца 90-х и начала 00-х это был геймченджер. В отличие от традиционных анкет с десятками вопросов, такие опросы можно было проводить и обрабатывать сотнями. Пройти такой опрос были согласны больше клиентов — ведь для этого хватало нескольких секунд.
Но самое неожиданное, что при подсчёте результатов авторы идеи предлагали фокусироваться на респондентах, которые давали самые высокие оценки. Именно восхищённые клиенты, по их мнению, не только покупают сами, но и распространяют word of mouth, молву — то есть рассказывают о компании другим, привлекают новых клиентов и фактически становятся для компании бесплатным отделом маркетинга.
Два года понадобилось Райхельду, чтобы предложить миру свою волшебную формулу опроса — тот самый NPS, на годы ставший золотым стандартом для тысяч компаний. Вот основные тезисы этой программной статьи 2003 года, где Райхельд защищает своё открытие.
Настоящая лояльность — больше, чем постоянные повторяющиеся покупки, считает автор. Клиент может покупать вновь и вновь потому, что нет альтернатив. Или потому, что отказаться от отношений с поставщиком слишком сложно. Или просто по привычке, в силу инерции.
Постоянный покупатель не обязательно приносит компании доход. Да, он экономит деньги бизнеса на привлечение нового клиента, но не всегда приносит профит. Лояльный клиент, в свою очередь, действительно помогает компании расти в прибыли — покупает больше, выделяет бóльшую долю бюджета, если его доход растёт. Используя старый маркетинговый образ с дырявым ведром, обычный постоянный покупатель затыкает дырки в ведре и не даёт ему опустеть. Лояльный наполняет это ведро.
При этом Райхельд предлагает не связывать напрямую лояльность и покупки. Истинная лояльность, по его мнению, — готовность что-то инвестировать или чем-то пожертвовать во имя отношений. И не обязательно деньги. Рекомендуя компанию другим, лояльный покупатель подвергает риску свою репутацию. Это и есть, по Райхельду, самая большая инвестиция и жертва.
В принципе лояльный клиент может вообще перестать покупать. С ростом дохода человек может перейти со смартфона Xiaomi на iPhone. Но когда на просьбу порекомендовать недорогой надёжный телефон, он посоветует Xiaomi — это и есть настоящая лояльность.
В конечном счёте, считает Райхельд, лояльные клиенты, приводящие новых клиентов — едва ли не единственно верная стратегия роста бизнеса, особенно на зрелом высококонкурентном рынке. Лояльные клиенты становятся бесплатным высокоэффективным каналом маркетинга для компании.
Далее в статье автор критикует конвенциональные метрики, на которые ориентировался бизнес до последнего времени. Например, проблема уровня удержания клиентов (Customer Retention Rate) как раз в том, что он имеет дело с постоянными клиентами, которые возвращаются — затыкают дыры в ведре — но вовсе не обязательно приносят доход. Словом, Райхельд не считает это метрикой роста.
Традиционные метрики клиентской удовлетворённости Райхельда тоже не устраивают.
Вместе с коллегами они исследовали корреляцию CSI (Customer Satisfaction Index) и дохода компании — и не нашли её. А у известной американской сети Kmart индекс удовлетворённости рос параллельно снижению дохода вплоть до банкротства.
В поисках универсальной формулировки Райхельд и его коллеги обратились к одному из разработанных ими ранее длинных опросников. Они исследовали связь между ответами на разные вопросы с реальным поведением. И нашли тот самый вопрос, который подходит всем отраслям:
По результатам исследования, в большинстве компаний независимо от сферы, ответ именно на этот вопрос имел прямую корреляцию с количеством рефералов и покупательским поведением. Чем выше клиенты оценивали эту вероятность — тем лучше шли дела в продажах.
Отдельного внимания заслуживает выбор шкалы категоризации респондентов. Райхельд отказался от подсчёта среднего показателя. Он утверждал, что респондентов нужно разделить на группы, и работать с каждой индивидуально.
В итоге была выбрана 10-балльная шкала. Изучив покупательское поведение тех, кто давал ту или иную оценку, респондентов поделили на три группы.
Авторы намеренно максимизируют требования к «промоутерам» и считают таковыми только тех, кто дал самые высокие оценки. Это, по их мнению, помогает избежать инфляции оценок, когда сотая доля балла вверх от нейтральной делает респондента «удовлетворённым».
Вишенкой на торте стало открытие, что есть прямая корреляция между количеством промоутеров по шкале NPS и ростом дохода компании. Учитывая впечатляющие результаты, Райхельд предложил отказаться от сложных систем сбора фидбека от клиентов, и с этого дня признавать Net Promoter Score единственно полезной метрикой бизнеса. Эта амбициозная мысль и вынесена в заголовок статьи, резюмирующей данные исследования Райхельда и его коллег — The One Number You Need to Grow.
Путь к росту выручки, заключает автор — в увеличении количества промоутеров и снижении числа критиков. Каждый сотрудник компании должен быть мотивирован работать на улучшение этого показателя, и уровень его вознаграждения необходимо напрямую связывать с индексом NPS.
Индекс Net Promoter Score впечатлил рынок. Он заменил большинство опросов, которые использовал бизнес прежде и стал для многих компаний флагманской метрикой, на которой строят стратегию развития. Примерно⅔ списка компаний Fortune 1000 используют NPS. Не удивительно, что столь успешное изобретение породило много вариаций типа Advocacy Index — аналога NPS для телефонных опросов.
Со временем обнаружилась обратная сторона «единственно верной метрики». Во-первых, опросы стали предлагать слишком часто, «после каждого чиха». Это раздражает клиента и ведёт к снижению response rate. В среднем ответить соглашаются 4-7 % опрашиваемых. А что с остальными? Велика вероятность, что вне поля зрения остаются потенциальные критики. Ведь опрос — это та же инвестиция в отношения, а если продукт или сервис разочаровал — зачем эти жертвы?
Ещё одна проблема — манипуляции. В погоне за высоким индексом NPS компании оформляют сам опрос так, чтобы склонить респондента поставить высокий балл. Зацикленность на индексе привела и к тому, что менеджеры по продажам просят или даже подкупают клиентов, чтобы те поставили 9 или 10.
Но это «перегибы на местах», с которыми можно бороться. Что действительно заставляет сомневаться в пользе показателя — это критика методологии и логики, стоящими за NPS. Вот за что его критикуют.
В 2017 году Джаред Спул, американский эксперт по юзабилити, написал материал Net Promoter Score Considered Harmful, в котором не оставил от NPS камня на камне. Прежде всего, по мнению Спула, за формулой подсчёта индекса стоит «странная математика».
Статистика предпочитает оперировать средними значениями. Авторы NPS, как мы помним, игнорируют их и делят респондентов на три «логических» группы — «критики», «удовлетворённые, но пассивные» и «промоутеры».
Вспомним, как рассчитывается индекс NPS. Предположим, у нас есть десять ответов с оценками 0, 0, 1, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10. Если бы формула NPS опиралась на среднее значение — оно было бы равно 5. Это ни хорошо, ни плохо. Это серединка. Но чтобы посчитать индекс NPS этой группы, из процента «промоутеров» нужно вычесть процент «критиков»:
В этой группе респондентов:
— 20% «промоутеров», которые дали оценки 9 и 10
— 60% «критиков», которые дали оценки от 0 до 6.
20 — 60 = —40
Минус 40 явно не звучит как «серединка». Учитывая, что лучший показатель — плюс 100, дело плохо.
Дело в том, что логика NPS базируется на представлении, что «удовлетворённые, но пассивные» ни в коем случае не готовы распространять хорошую «молву» о компании (word of mouth) и привлекать новых клиентов. Их любыми средствами нужно переводить в разряд «промоутеров». Только они имеют для бизнеса реальную ценность.
Теперь смоделируем другую ситуацию. У компании плохой день, и десять клиентов поставили оценки 0. В этой группе 100% «критиков» и 0% «промоутеров». Считаем индекс NPS:
0 — 100 = —100
Команда работает изо всех сил и добивается, что все эти десять респондентов ставят оценки 6. По логике NPS все они — по-прежнему «критики». Считаем индекс NPS и получаем тот же результат:
0 — 100 = —100
Команда работает ещё усерднее и все респонденты ставят оценки 8. Круто? Круто. Но давайте воспользуемся формулой и посчитаем индекс Net Promoter Score. Он равен нулю. Казалось бы, путь от 0 к 8 — достойный прогресс. Но если компания ориентируется на NPS — никаких вознаграждений команде, она лишь пришла к нулю.
Но если только оценки не 8, а 9 — индекс NPS мгновенно достигает +100. Один маленький шажок — и мы на самом верху шкалы. Это +100% к прежнему результату.
Согласно логике NPS 6 от 7 отделяет пропасть. Столь же огромная разница между 8 и 9. Но в чём состоит эта критическая разница? Ответа нет.
Коллега Джареда, эксперт по пользовательскому опыту Кейт Раттер называет такие манипуляции театром аналитики. Цифры здесь использованы ради шоу, ради ошеломительного эффекта. Они не являются результатом серьёзных изменений в продукте или сервисе, которые оценили пользователи.
Небольшие постепенные улучшения в продукте должны отражаться в небольших постепенных изменениях в рейтинге. Большие перемены = большие изменения в рейтинге.
В опросе NPS оценить вероятность рекомендации нужно по шкале от 0 до 10. То есть вариантов ответов — целых 11. Это очень много.
Давайте посмотрим ещё раз на вопрос «С какой вероятностью вы порекомендуете X своему другу или коллеге?». Это искусственно усложнённый, но по сути простой закрытый вопрос — вам нравится или нет? Если ближе к оригинальной формулировке — порекомендуете или нет?
На подобный вопрос любой человек легко выберет один из трёх вариантов ответов. Выбрать из пяти будет чуть сложнее. Если расширить шкалу ответов до 7 и оставить большинство ответов без вербальной расшифровки — справятся далеко не все. А когда ответов 11?
Для NPS разница между 6 и 7 и между 8 и 9 — огромна. Здесь проходит граница между принципиально разными группами респондентов. Для респондента же такой огромный выбор «вариантов» — это информационный шум. Он выбирает ответ наобум и вряд ли сможет аргументировать его.
Продолжим критически осмыслять вопрос в основе NPS. Он о будущем. Любой исследователь скажет, что вопросов о будущем или гипотетическом нужно избегать. Спрашивать следует о том, что было в реальности. А лучше непосредственно наблюдать — ведь люди склонны давать социально ожидаемые ответы, стараются не задевать окружающих и хотят нравиться. И ради этого готовы даже покривить душой.
В статье Джаред Спул приводит данные опросов NPS одного покупателя за год. Ответы варьируются от 5 до 10. Иногда клиент был не в восторге — но, наверно, и не в бешенстве, если ставил 5. Иногда он был, видимо, полностью доволен и якобы был готов рекомендовать компанию. Но вот чего нам не говорят эти данные — делал ли он это в реальности. Тогда в чём польза?
Корреляции индекса NPS с покупательской активностью этого клиента тоже не просматривается. Когда он потратил меньше всего денег — среди вариантов ответа он выбрал 9. Когда потратил больше всего — 8.
Этот вопрос гениально переосмыслили в компании Netflix. Действующего клиента они стали спрашивать, рекомендовал ли он в последнее время сервис своим друзьям или близким. А нового клиента — пришёл ли он по рекомендации. Опрос приобретает для исследователя практическую ценность, поскольку имеет дело с реальностью. А главное — данные опроса коррелировали с количеством новых клиентов.
В 2019 году агентство C Space исследовало связь NPS-рейтинга 2 000 клиентов с их поведением. Выяснилось, что настоящие люди намного сложнее, чем их пытается представить система Net Promoter Score.
Они одновременно рекомендуют одним и отговаривают других. Они выбирают оценку 5 в опросе, но при этом рекомендуют друзьям. Они являются «критиками» согласно логике NPS, но на деле не говорят ни одного дурного слова о бренде.
Другими словами, люди в реальности не похожи на своих аватаров из мира NPS и ведут себя вовсе не так, как им предписывает логика Net Promoter Score. А значит, бизнес-решения, принятые только на основе этого индекса, могут привести компанию в никуда.
Что делать, если NPS себя изжил, или как минимум, вызывает серьёзные сомнения экспертов по клиентскому опыту и лояльности?
Джефф Готхельф, дизайнер, эксперт в области пользовательского опыта, евангелист lean UX и agile UX уверен: бизнесу нужно смотреть на outcome — измеримые результаты, изменения поведения пользователей, которые приносят компании профит.
«Не нужно ничего спрашивать у клиента — наблюдайте за его поведением. То, что делает в продукте довольный пользователь — и есть ключевая метрика».
«Ауткамом» может быть что угодно — количество товаров, купленных за один визит, частота визитов одного клиента в месяц, число применённых реферальных кодов...
Если в компании всё же уверены, что голос клиента необходим, то выбор есть. Существует масса метрик, которые так или иначе говорят о качестве клиентского опыта и лояльности: упомянутый выше CSI, CSAT, CES, UEQ... Подробнее о них в нашем материале.
Все
Технологии
Ликбез
Места
HowTo
Стартапы
Новости
Сервисы
Приложения
