1.NPS監控原理及意義
原理：
通過定期調研市場用戶的凈推薦值，牽引質量在具體領域的改進；
優勢：
踐行絕對的用戶導向
以NPS為主線進行融合分析（將品牌影響力、產品銷量、市場份額與歷史數據表現聯系起來）

2.NPS數據回收
以手機產品為例，從用戶使用產品之日起的整個使用體驗周期分三次發送調研問卷：首月，6月，18月；
問卷題目設置：
滿意度（0-10），推薦度（1-10），打分原因，回訪意愿，其他信息（非必填）

3.NPS監控指標體系
NPS：產品NPS
NPS1,NPS2,NPS3：按生命周期階段分NPS1,NPS2,NPS3
δNPS：階段差值為δNPS=NPSM-NPS1
領域NPSM
關注度
好評率
差評率

**用戶群九宮格分群：**

核心產品NPS=絕對推薦-絕對貶損
絕對好評=絕對推薦=9-10分好評
絕對差評=絕對貶損=0-6分差評
（與產品NPS的相關性>90%即可代表核心NPS使用）
領域好評容忍度=好評貶損用戶觀點數/領域總觀點數
領域差評容忍度=差評推薦用戶觀點數/領域總觀點數

**貢獻度計算：**

貢獻度的計算引入了擴充系數貝塔，從而將核心NPS的樣本范圍從有觀點用戶擴充到全量打分用戶，可以避免因有觀點/無觀點打分用戶間分數的不均勻分布（無觀點用戶高分多，有觀點用戶吐槽多）帶來的偏差
貢獻度是體現NPS在領域表現的綜合性指標，貢獻度的影響因子有：絕對推薦、絕對貶損、關注度；這三個因子導致的NPS變差，需要采取不同的策略優化；

4.NPS數據處理

5.NPS分析邏輯
NPS 數據配合FFR+輿情數據使用，精準定位目標用戶群+目標場景
NPS監控：當周期NPS（下降的機型）—>當周期下降機型（需關注的模塊）
NPS分析：NPS監控中（需關注的機型模塊）—>小版本對比—>場景陳列—>領域改善建議（提升關注度、提升好評、減少差評）—>已有策略進展
6.其他
如果無GDPR等隱私限制，還可以通過用戶的社會屬性字段數據進行用戶畫像分析，得出需重點關注的用戶群體與功能領域

總結

以上是生活随笔為你收集整理的NPS监控体系详解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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