什么是净推荐值（NPS）
净推荐值（NPS）又称净促进者得分，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，企业可以让自己更加成功。
净推荐值的计算及意义
净推荐值是等于推荐者所占的百分比减去批评者所占的百分比。
净推荐值(NPS)=(推荐者数/总样本数)×100%-(贬损者数/总样本数)×100%
一般我们使用问卷来获取产品用户的净推荐数据，最终计算出净推荐值。目前很多问卷类产品也直接支持NPS的问题与数据展示，如“问卷星”等。
整个NPS的问题设计及数据计算主要结构如下：
- 你在多大程度上愿意推荐【产品名xxx】给你的朋友/同事？
- 将选项展示为一个进度条，从10分到0分排列（10分意味着非常愿意推荐，0分代表一点也不愿意推荐）
- 将结果用户分为三类：推荐者（9-10分），被动者（7-8分），批评者（0-6分）
- 最终按上术计算公式算出NPS值即可
结果用户类别差异：
| 用户类别 | 用户对产品的感受 |
|---|---|
| 推荐者（得分在9－10之间） | 是具有狂热忠诚度的人，他们会继续购买并引荐给其他人。 |
| 被动者（得分在7－8之间） | 总体满意但并不狂热，将会考虑其他竞争对手的产品。 |
| 批评者（得分在0－6之间） | 使用并不满意或者对你的公司没有忠诚度。 |
通常来说，最终NPS的得分值在50%以上被认为是不错的。70-80%证明产品拥有一批高忠诚度的好客户。调查结果显示大部分产品的NPS值还是在5-10%之间。
净推荐值在日常应用中主要体现在产品的口碑传播方面。正如上面的NPS评分结果可知，50%以上意味着产品口碑还不错，否则产品在用户口碑层面还有待提高，产品还存在比较大的改进与提升空间。
影响NPS的三要素
最近我在《哈佛商业评论》中看到一篇讲“IT基础设施客户对哪些价值要素看重”的分析文章，其中提到这样一个结论：
问：IT基础设施客户最看重哪些价值要素？
答:受访客户指出，消减成本是他们最看重的价值要素。但对客户的价值要素打分情况和供应商净推荐值的统计分析显示，产品质量、专业知识和响应能力对客户忠诚度的影响大得多。实际上，在所有36项进阶要素中，削减成本对客户忠诚度的影响力只排在第27位。
从这个结论我们可以看到影响净推荐值的三个核心要素：
- 产品质量
- 专业知识
- 响应能力
下面我结合目前在做的项目管理工具 EP 来具体说明一下。
产品质量
放眼世界，我们可以发现一个普遍的真理是: 决定一样产品是好是坏，很大程度上核心要素就是产品质量。历史上，朱镕基总理也曾经在他的讲话录中反复强调“中国生产的自身产品质量的重要性”。因此，在用户推荐产品角度来看，产品质量是第一要素就显得非常正常了。
我们最近开发的项目管理工具EP其实也正在经历产品质量提升的考验。
当对外商业版南京交付后，EP的主要开发精力转向了内部。而内部，由于不同业务团队，不同项目管理者的直接利益诉求不同，导致了EP的功能演进是一个充满矛盾与未知的进程。今天A团队希望有这个特性，明天B团队希望有那个特性，甚至有时A团队与B团队的希望特性是相互冲突的。这种需求的不统一性，不确定性，让EP开发与设计工作变得困难，不断的功能变更也在一定程度上引入了更大的质量风险。
我记得当Q2结束时，收到的业务方反馈中有几条特别戳心。
1. 响应速度很快，改bug也快，但bug确实太多
2. 没有起到提升效率的作用，需求也没有直接跟jira关联，导致两边维护数据，比较繁琐， 没有很好的管理需求的生命周期。
这让我不得不对质量控制进行思考。对于如何控制产品工程质量，在我另一篇文章有讲到，有兴趣的可以查看“谈谈工程代码质量控制的事”。这件事到现在还在持续做，我想未来也会继续跟进与改进。
产品的质量是生命，用户的口碑也是生命。我后来总结后认为“对于工程质量以及需求实现之间，需要一种平衡”。直白些的说法就是：“稳”要大于“快”，稳代表着产品质量有保障，不能因图“快”而打破这种平衡。
专业知识
产品往往需要面向不同用户，而不同用户的知识/专业背景不同，因此需要在产品设计上要下足工夫。好的产品需要简单，易用，易上手。需要有把复杂的概念简单化表达的能力。
EP是一个项目管理工具，由于项目管理领域的专业性。这就需要产品人员，设计人员将专业领域的概念简单化，通俗化表达与设计。例如通常项目管理领域会有两种做规划的方式：
- 版本
- 迭代
对于一般的团队成员来说，很难了解清楚两者的差异。在这种情况下，就需要我们的设计人员把问题简单化。考虑到这一点，在前期我们只实现了一种做规划的方式，即版本。把想要的新功能需求，缺陷修复，已有功能改进等都直接放到一个版本中即可。
把复杂的问题简单化，需要有需求设计专业能力，交互设计专业能力，技术架构专业能力。而这些能力也让整个产品更有活力，更能获得用户的良好反馈。
响应能力
关于响应能力，在我看来就是：
尽早的接收用户反馈，尽快的解决用户遇到的问题。
我一直在团队中说的一句话是：”如果用户反馈的一个小问题要在一个月以后才能被接收与处理，那么他提出反馈的积极性以及问题解决的意义就会很快变小。我们需要具备小问题快速处理的能力，也要有大问题合理安排，及时告知与响应的能力”。
我把响应能力分为两个阶段：
- 信息传递接收阶段
- 解决方案设计与实现阶段
信息传递接收阶段：
信息传递接收指的是一个反馈到达实际处理人的过程。如果没有好的工具，这个过程可能会被无限放大，延迟性巨大。一个用户反馈几天/几周后才到关键处理人手上，这种例子随处可见。
而使用EP就可以很好的避免这种问题。
EP提供有建议/缺陷模块，当用户提交此类数据后，对应的建议/缺陷负责人就会收到即时消息/邮件，告知这种信息。除此之外，EP额外提供的未处理建议提醒通知。可在限定阀值天数后，不断提醒处理人跟进，以此达到提醒与反馈的目的。再通过数仓指标将这些过程数据可视化出来，达到整个信息传递接收的即时性、响应性和可见性，进而提升团队的响应能力。
解决方案设计与实现阶段：
一般解决方案的设计比较耗费时间，一个好的解决方案设计完成到真正实现，往往都要以周计算。那么必然会在一定程度上让用户感受不到一段时间的产品变化。
为了解决这个问题，我提出了双线版本机制。一条线快速响应用户的建议与缺陷，一条线稳步推进大功能的设计与实现。既有小需求的快速实现，也有中长期需求的合理规划与安排。实现一种用户与产品功能间的动态平衡。
世界上的万物，达到动态平衡是一个极其重要的过程。当这种过程建立后，各类事务都会在稳定中演进。在不同团队成员的心理、生理上都达到最佳的状态，进而能激发出更大的创造力。
结语
每个人心中都有一个产品梦，梦想自己创造的产品可获得大家的认同，而这种认同数据化后表达就是上面我提到的“净推荐值指标”。要实现这个梦想，需要我们从产品质量，专业知识，响应能力三方面不断的提高，建立真正意义上的用户口碑，让用户口碑裂变，为产品增长加油。
有了理论，我们要做的就是行动。正如耐克宣传语所说：
just do it ！
行动吧，朋友。执行力永远比想法更重要~