
本文来自微信公众号: 橙竹洞见 ,作者:竺大炜
当NPS成为一项经营指标之后,每个月最重要的一件事,就是解释分数为什么变了。
领导会问:
"为什么这个月NPS下降了?"
"用户到底在抱怨什么?"
我们的第一反应,总是把指标不断拆解。
品牌下降了,去找哪个车型下降最大。
车型下降了,去找哪个产品维度下降最大。
是导航偏移了?
是语音识别下降了?
还是蓝牙连接又报错了?
可是研发同学一脸委屈:
"这个月,我们什么都没改啊。"
我觉得哪里不对。
后来慢慢发现,一个很重要的原因是:
很多时候,产品的确没有变,但影响NPS的,不仅仅是产品。
产品没有变,用户预期变了
最常见的,就是新车上市。
今天的中国汽车市场,竞争越来越激烈。
新车上市,配置升级,价格却更低。
老车主很容易产生一种感觉:
"我被背刺了。"
车还是那辆车。
空间没有变化。
动力没有变化。
车机没有变化。
但再看自己的车,怎么看都觉得差了一点。
他的推荐意愿,自然下降了。
类似的情况还有很多。
一次负面舆情。
一次辅助驾驶事故。
都会改变用户看待产品的方式。
我越来越觉得:
用户体验,并不仅仅来自产品本身。
它同样来自用户的预期。
产品没有变。
预期变了。
体验也会跟着变化。
如果用一句话总结这一年的思考,我愿意写成:
用户体验=产品能力-用户预期。
产品没有变,调研对象变了
除了用户心态,还有另一个容易被忽略的问题。
我们到底调研了谁?
有时候,一个很小的调研调整,就会让结果发生明显变化。
例如:问卷是通过短信发送,还是通过品牌App站内消息推送。
短信理论上能够覆盖所有车主。
而App消息,更容易触达到那些经常登录社区、参与活动、关注品牌动态的活跃用户。
他们天然更加关注智能化,也更愿意表达自己的意见。
看起来只是发送渠道不同。
实际上,面对的是两群完全不同的用户。
还有一个更大的问题。
我们调研的是哪个拥车阶段?
购车两个月,半年,还是一年?
通常来说,随着拥车时间增加,用户的新鲜感逐渐消失。
满意度下降,推荐意愿也会下降。
同一款车,两个月用户和一年用户,NPS往往相差很多。
那到底哪一组数据更真实?
如果让我今天重新回答。
我依然没有唯一答案。
因为不同生命周期,回答的是不同的问题。
两个月用户,更了解产品的新鲜感。
一年用户,更了解产品的长期体验。
也许,我们更应该问,哪个群体的用户,他们的推荐更有说服力?
幸存者偏差
如果继续把时间轴拉长,会发现一个奇怪的现象。
很多车型到了三年、五年以后,满意度和推荐度,反而开始回升。
为什么?
答案是:幸存者偏差。
那些不喜欢这辆车的人,很可能在第三年、第四年已经换车了。
留下来的,大多是真正认可这款产品的人。
于是,调研对象天然发生了筛选。
其实,这种偏差不仅发生在拥车生命周期内,而是从一开始就在。
NPS本身,就是一种幸存者偏差。
因为我们调研的是已经购买产品的人。
那些因为外观不好看、空间不满意、驾驶感受不好而放弃购买的人,根本不会进入我们的样本。
这也是为什么,在很多车型的NPS分析里:
外观、空间、操控这些维度,得分一直很高。
而智能座舱、辅助驾驶、充电体验,却总是相对偏低。
不是因为外观一定比车机优秀。
而是因为:
不喜欢外观的人,一开始就没有买。
而对于车机,辅助驾驶,充电体验,可能需要经历几次长途出行,经历酷暑和寒冬,才能充分体会。
销量,也会改变NPS
再说一个有意思的案例。
有一款车型,NPS一直很高,而且每个月都在提升。
按照NPS理论,它应该越来越容易形成口碑传播。
销量也应该越来越好。
现实却完全相反,其销量是越来越差的。
后来结合战败者调研,我们发现这款车的外观一直存在争议。
喜欢的人,非常喜欢。
不喜欢的人,非常不喜欢。
随着销量下降,那些纠结的消费者越来越少。
留下来的,越来越多是忠实粉丝。
于是,NPS自然越来越高,外观评价也越来越高。
直到那一刻,我才意识到:
不仅NPS会影响销量,销量,同样会改变NPS。
样本越少,波动越大
销量变化,还会带来另一个容易被忽略的问题。
NPS终究是一项抽样调查。
如果两个月前卖出了两万辆车。
样本池足够大。
数据自然稳定。
可如果那个月只卖出两千辆。
即便最终回收一百份问卷。
整车NPS还能勉强分析。
到了二级指标、三级指标,样本量就开始捉襟见肘。
这时候,一个用户的打分。
都可能让结果发生明显波动。
于是,我们又回到了文章开头。
领导问:
"为什么这个月NPS变化这么大?"
研发同学还是那句话:
"我们什么都没改啊。"
写到这里,我越来越觉得。
很多时候。
不是产品变了。
不是用户变了。
而是用户的预期变了。
样本变了。
市场变了。
而我们却总以为,是产品出了问题。
NPS测量的,从来不只是产品本身。
它同时也测量了用户的预期,以及产品所处的市场环境。
那么,一个不断受到市场和样本影响的指标,到底应该如何使用?
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