srcmini本文概述
净促销员评分(NPS)是一种常用的消费者洞察方法, 用于跟踪客户忠诚度。 NPS的拥护者坚持认为, 如果某人极有可能向朋友推荐产品或服务, 那么他们也很可能是忠实的客户, 并将通过推荐为公司创造收入。
这是一个单一的问题, 例如：
“以0到10的比例, 你向朋友或同事推荐此产品或服务的可能性有多大？”
净发起人得分(NPS)询问用户推荐产品或服务的可能性。
净促销分数如何工作
净促销员分数仅跟踪一件事和一件事：客户向朋友推荐产品或服务的可能性。而已。根据用户体验的领导者Jared Spool的说法, 其背后的科学也有些奇怪。
NPS答案不像大多数此类调查那样从响应总数中计算平均值, 而是将答案分为三组：
- 推广者：得分为9-10的人。他们被视为忠实的客户, 将促进增长。
- 被动：这个群体在7-8之间, 他们感到满意, 但可能并不完全忠诚。
- 贬低者：该组的得分介于0到6之间。他们被认为是不满意的顾客, 可能损害品牌。
通过从启动子的百分比中减去降低因子的百分比来计算NPS。图片来源：Wootric
然后通过从启动子中减去贬低者的百分比来计算分数, 其范围是-100到100。”好”分数是大于0的任何值。
这意味着不同的答案实际上可以产生相同的结果。
贾里德·斯普(Jared Spool)使用10个用户的简单示例, 都给出了0分, 即NPS为-40。这与10个给出6个答案的用户相同。仍然为-40。令人困惑？是的准确记录用户的实际想法？可能不会。
但是, 公司和企业领导者还是认可Net Promoter Score, 因为它是一个简单的数字, 可以轻松地进行跟踪和衡量。通常, 重要的业务决策仅基于NPS分数-有时对其有害。
净启动子得分的问题
事实是, 从一次调查中得出的答案并不能告诉公司更多的信息, 而只是客户是否认为他们会在那个确切的时间点向朋友推荐产品或服务。它不能准确地预测未来的行为, 也不能解释未来客户态度的变化。
净发起人得分有两个问题：
- NPS充满认知偏差。
- 单独使用NPS并不能全面了解用户。
让我们来分解一下。
人们所说的并不总是与人们所做的相符
根据雅各布·尼尔森(Jakob Nielsen)的说法, 自我报告的数据通常离真实只有三个步骤。人们将做以下三件事：
- 告诉你你想听的内容或他们认为哪些内容在社会上可以接受(流行偏见)
- 告诉你他们记得自己的所作所为：内存不可靠。 (平整和锐化偏差)
- 合理化他们所做的事情：”如果链接是蓝色的, 我会看到的。”
在报告NPS请求的答案时, 用户只是在近似地估算出他们将推荐产品或服务。他们实际上并没有推荐它, 也不知道他们是否会推荐, 这使我们进入了下一个观点。
人们很难预测自己的未来行为
净发起人得分很大程度上取决于人们能否很好地预测他们将来的工作。人们对此感到可怕。领先的行为科学家苏珊·温申克(Susan Weinschenk)认为, 偏好和现实是两回事。人们可能会自信地说出他们想要什么或会做什么, 但是当实际情况发生时, 他们的反应就大不相同了。
NPS仅在单个时间点测量一件东西
当公司向客户发送净促销分数调查时, 它仅捕获单个时间点。因此, 如果客户在进行在线购买后立即收到了NPS调查, 并且在购买过程中没有任何问题, 则他们的NPS得分可能会很高。
但是, 如果同一位客户收到的劣质商品现在不满意该怎么办呢？现在没有NPS调查可以捕捉到这种体验, 客户无法返回并更改答案。经验和偏好会随着时间而改变。 NPS仅捕获一瞬间。
NPS告诉了什么, 但没有告诉为什么
与网站分析和调查一样, 净发起人得分是一种定量研究方法。定量研究方法是好的, 而且是必要的, 但是在建立同理心和真正理解用户行为方面是不足的。
净发起人得分会告诉你某人的想法, 但无法全面了解他们的感受, 或使他们达到这一点的原因。
定性研究方法可结合定量数据帮助讲述整个故事。
那么, 如果净发起人得分不起作用, 那怎么办？
用户研究得出净促销得分
为了清楚地了解用户的想法以及他们为什么做自己的工作, 用户体验设计师和产品团队应经常并定期进行用户研究。
因为没有一种完美的研究方法, 所以应该使用多管齐下的研究计划。
要确定正确的研究组合, 请专注于问题和目标, 然后确定正确的研究方法。
最有效的研究组合结合了定性和定量方法。从经验上讲, 一种方法并不比另一种更好, 但是根据你所需的数据和信息, 一种方法在条件上优于另一种。串联使用它们将提供最可靠的数据。
Nielsen Norman Group概述了各种研究方法, 以及何时以及为什么使用它们。在本文中, 我们将研究一些用于形成全面用户视图的关键方法。
基于研究目标, 使用了各种类型的用户研究方法。资料来源：尼尔森·诺曼集团
虽然数据分析师通常在公司中承担核心的定量研究职责, 但许多用户体验研究人员往往严重依赖定性研究, 而仅适度使用定量分析。
定性研究涉及对用户行为的观察, 并关注人们在做什么与人们在说什么。这很有价值, 因为过去的行为通常是未来行为的可靠预测指标。定性研究可以涉及几种不同的方法, 包括访谈, 现场研究和适度的可用性测试。
帮助更好地了解用户的关键用户研究方法包括：
用户面试
用户访谈是一种相对快速便捷的研究方式。根据项目的预算和时间限制, 它们可以远程或亲自完成。用户访谈的关键是以正确的方式提出正确的问题。
进行用户采访时应避免的事情：
- 用户仅回答”是”或”否”的封闭式问题。提出开放性问题。认为采访是对话, 而不是讯问。
- 说话太多了。倾听并从参与者那里获得尽可能多的信息是面试官的工作。
- 填补沉默。有时, 面试参与者会保持沉默。研究人员应避免试图填补该空间, 即使感觉很尴尬, 也应让参与者收集自己的想法。
上下文查询
上下文询问是在用户的环境中进行的, 是问题和观察的结合, 对研究者几乎没有干扰。通过在自然环境中观察用户, 研究人员可以捕获最准确的数据。
上下文查询是一种用户研究方法, 涉及观察其环境中的用户。
例如, 如果研究小组想了解业务专业人员在办公室中的经历, 则应在工作场所而不是家中拜访他们。相反, 如果用户研究人员想了解老年人如何使用应用程序来监视他们的药物摄入量的细微差别, 则他们应该在家中拜访该人。
体验抽样
净发起人得分仅捕获一个时间点, 而体验采样则是在体验的某些点上随时间推移收集数据。例如, 对于在线购物者, 一旦他们收到商品并在使用商品几个月后, 用户研究人员就可以在购买时向他们发送调查问卷。
通过收集整个体验过程中的持续反馈, UX设计人员可以更好地理解端到端体验, 而不是客户在一次交互后的想法。
可用性测试
可用性测试可帮助设计人员查明界面或产品的关键问题区域。它可以亲自进行, 也可以远程进行, 并且可以主持或不主持。预算和资源通常确定可用性研究的位置和方式, 但是所有可用性研究都涉及用户浏览原型或产品的过程。
可用性测试涉及观察参与者使用应用程序或产品。
取决于所测试的产品, 有时可用性研究是基于任务的, 这意味着它分为几个小任务；在其他时候, 它涉及到用户执行单一流程。
例如, 即使似乎有许多不同的步骤或屏幕, 参加医疗保健福利通常也是一个不稳定的过程, 将其分解为单独的任务可能无法正常工作, 而仅仅是让用户自己独立完成这些步骤。单流。
可用性测试收集了定性观察数据和定量数据的组合。可用性测试的量化指标包括完成率, 错误率和任务难度等级。
A / B测试
A / B测试是研究人员使用的定量用户研究方法之一。它涉及使用控件(A)和变体(B)在实时网站或产品上运行一定时间的实验。
A / B测试有助于测试标题, 按钮颜色, 表单字段以及产品中其他单个交互点等内容。
A / B测试是一种定量的用户研究方法。图片来源：优化
在开始A / B测试之前, 用户研究人员应该对他们试图证明或反对的内容进行假设。
例如, 某公司可能想测试将其”添加到购物车”按钮从绿色更改为粉红色的过程。这里的假设可能是：”如果我们将”添加到购物车”按钮从绿色更改为粉红色, 则销售额将会增加。”然后运行A / B检验以证明或否定假设。
与净发起人得分一样, A / B测试也不应该凭空做出决定。小组获得实验结果后, 应将其与其他数据一起进行研究, 以便做出最明智的决定。
本文总结
尽管”净促销员得分”似乎可以满足有用的业务指标的要求, 但这还远远不够, 仅使用该指标的公司要承担后果。用户体验设计师和研究人员应考虑多种研究技术以支持其使用。
通过实施正在进行的用户研究以收集行为见解, 用户体验团队将获得对客户体验的更准确的了解, 从而创建出能够解决实际问题的引人注目的产品。
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