Замер метрик: NPS (Net Promoter Score)

NPS (Net Promoter Score) — это метрика лояльности клиентов, измеряющая готовность человека рекомендовать компанию, продукт или услугу друзьям и коллегам. В отличие от CSAT, которая оценивает удовлетворённость конкретным взаимодействием, и CES, которая измеряет затраченные усилия, NPS направлена на оценку общего отношения к компании и долгосрочной лояльности.

Метрика была создана Фредериком Райхельдом, партнёром консалтинговой компании Bain & Company, и впервые представлена в 2003 году в статье «The One Number You Need to Grow» в Harvard Business Review. Райхельд и его команда проанализировали данные более чем 400 компаний из 28 отраслей и протестировали десятки вопросов, пытаясь найти единственный, который лучше всего предсказывает реальное поведение клиентов — повторные покупки, рекомендации и рост выручки. Таким вопросом оказался: «Насколько вероятно, что вы порекомендуете нас другу или коллеге?»

В 2006 году Райхельд развил концепцию в книге «The Ultimate Question», а в 2011 году вышла обновлённая версия «The Ultimate Question 2.0: How Net Promoter Companies Thrive in a Customer-Driven World», написанная совместно с Робом Марки. Книга описала не только саму метрику, но и систему управления на её основе — Net Promoter System, которая включает замкнутый цикл обратной связи (closed-loop feedback) и культурные изменения в организации.

Ключевую роль в популяризации NPS сыграло то, что метрику быстро приняли крупнейшие компании мира: Apple, Amazon, Philips, GE, American Express, Intuit. Satmetrix (сейчас часть NICE) стала технологическим партнёром Bain & Company в развитии системы. К 2020-м годам NPS использовали две трети компаний из Fortune 1000.

В контексте UX-исследований NPS стал применяться с середины 2000-х годов как метрика верхнего уровня, показывающая общую лояльность пользователей к продукту. Если CSAT и CES измеряют микро-уровень (конкретные взаимодействия и задачи), то NPS работает на макро-уровне — показывает, как пользователь относится к продукту в целом.

Сегодня NPS входит в «большую тройку» клиентских метрик наряду с CSAT и CES. Каждая измеряет свой аспект клиентского опыта: CSAT — удовлетворённость, CES — усилия, NPS — лояльность и готовность рекомендовать.

Описание метода

NPS — это метрика, измеряющая лояльность клиентов через их готовность рекомендовать компанию или продукт. Метод основан на предпосылке, что готовность рекомендовать является наиболее сильным предиктором будущего поведения клиента: повторных покупок, увеличения объёма и привлечения новых клиентов через «сарафанное радио».

Основные элементы метода NPS:

• Стандартный вопрос о готовности рекомендовать, формулировка которого может незначительно варьироваться в зависимости от контекста:

  Классическая: «Насколько вероятно, что вы порекомендуете [компанию/продукт] другу или коллеге?»

  • Для продукта: «Насколько вероятно, что вы порекомендуете [продукт] коллегам?»
  • Для UX: «Насколько вероятно, что вы порекомендуете [приложение/сервис] знакомым?»

• Шкала оценки — всегда 11-балльная, от 0 до 10, где 0 означает «точно не порекомендую», а 10 — «обязательно порекомендую». Это принципиальное отличие от CSAT и CES, где шкала может варьироваться.

• Классификация респондентов на три группы:

  • Промоутеры (9–10 баллов) — лояльные клиенты, которые активно рекомендуют компанию и обеспечивают органический рост
  • Пассивные (7–8 баллов) — удовлетворённые, но не энтузиасты; легко могут уйти к конкуренту
  • Детракторы (0–6 баллов) — недовольные клиенты, которые могут распространять негативные отзывы и тормозить рост

• Расчёт показателя NPS:

  NPS = % промоутеров − % детракторов

  Результат выражается числом от −100 до +100. Положительный NPS (выше 0) считается хорошим, выше +50 — отличным, выше +70 — исключительным.

• Опциональный открытый вопрос, который Райхельд считал обязательной частью системы: «Какова главная причина вашей оценки?» Именно этот вопрос превращает NPS из числа в инструмент действий.

Типология метода

• Тип данных: количественный (с качественным элементом в открытом вопросе)
• Модерация: немодерируемый
• Продолжительность: от разовых замеров до постоянного мониторинга
• Формат проведения: встроенные опросы в интерфейсе, email-рассылки, SMS, телефонные опросы, точки обслуживания; проводится удалённо или очно

Цели и задачи метода

Основная цель NPS — измерение общей лояльности клиентов к компании или продукту и прогнозирование долгосрочного роста бизнеса через готовность клиентов рекомендовать.

NPS помогает решить следующие задачи:

• Оценка общей лояльности клиентов к компании, бренду или продукту
• Прогнозирование органического роста — компании с высоким NPS растут быстрее за счёт рекомендаций
• Сегментация клиентской базы на промоутеров, пассивных и детракторов для адресной работы с каждой группой
• Мониторинг динамики лояльности во времени и оценка эффективности стратегических инициатив
• Бенчмаркинг — сравнение с конкурентами и средними показателями по отрасли
• Выявление системных проблем через анализ комментариев детракторов
• Обоснование инвестиций в улучшение клиентского опыта перед руководством

Потребности исследователя, которые удовлетворяет NPS:

• Необходимость в единой метрике верхнего уровня для отслеживания общей лояльности
• Потребность в инструменте, понятном всем уровням организации — от CEO до линейных сотрудников
• Необходимость связать пользовательский опыт с бизнес-показателями роста
• Потребность в стандартизированной метрике для сравнения с конкурентами и отраслевыми бенчмарками
• Необходимость в системе раннего выявления рисков оттока клиентов
• Потребность в количественном обосновании для UX-инициатив

Применение в процессе Human-Centered Design

Стадия 1. Понимание и определение контекста использования

Вспомогательное применение

• Оценка текущего уровня лояльности пользователей к существующему продукту или конкурентным решениям
• Сегментация пользователей на промоутеров и детракторов для выявления различий в потребностях и ожиданиях
• Анализ комментариев к NPS-оценкам для выявления ключевых драйверов лояльности и оттока
• Определение базового уровня NPS как точки отсчёта для оценки будущих улучшений
• Сопоставление NPS с поведенческими данными для понимания связи между лояльностью и реальным использованием

На первой стадии HCD метрика NPS помогает сформировать общую картину отношений пользователей с продуктом и выявить области, требующие глубинного исследования. Комментарии детракторов часто указывают на системные проблемы, которые не видны при анализе отдельных взаимодействий.

Стадия 2. Определение требований пользователей

Вспомогательное применение

• Приоритизация требований на основе их влияния на лояльность различных сегментов пользователей
• Определение факторов, превращающих детракторов в промоутеров, для формулирования ключевых требований
• Установление целевого NPS как критерия успеха проекта
• Выявление «гигиенических факторов» (без которых NPS падает) и «факторов роста» (которые двигают NPS вверх)
• Сравнение требований промоутеров и детракторов для определения приоритетов

На стадии определения требований NPS помогает отделить критически важные потребности (влияющие на лояльность) от второстепенных и установить измеримые цели для проекта.

Стадия 3. Создание проектных решений

Вспомогательное применение

• Оценка влияния прототипов и ранних версий продукта на готовность рекомендовать
• Сравнение альтернативных концепций продукта по их потенциальному влиянию на лояльность
• Выявление элементов дизайна, которые создают «вау-эффект» и повышают готовность рекомендовать
• Проверка гипотез о связи конкретных функций с общей лояльностью пользователей

На стадии создания проектных решений NPS используется как макро-метрика — она показывает общее направление (растёт ли лояльность?), но для диагностики конкретных проблем интерфейса лучше подходят CSAT и CES.

Стадия 4. Оценка проектных решений

Основное применение

• Финальная оценка лояльности пользователей к готовому решению
• Сравнение NPS нового решения с базовым уровнем и целевыми показателями
• Сегментный анализ — какие группы пользователей стали более лояльными, а какие нет
• Анализ комментариев для выявления остаточных проблем и направлений дальнейшего развития
• Создание системы постоянного мониторинга NPS после запуска

На заключительной стадии HCD метрика NPS позволяет оценить стратегический успех проекта — не просто «стало удобнее» (это CSAT и CES), а «пользователи стали настолько лояльны, что готовы рекомендовать продукт».

При использовании NPS в процессе Human-Centered Design важно помнить, что NPS — это метрика отношений, а не транзакций. Её следует измерять с определённой периодичностью (ежеквартально или раз в полгода), а не после каждого взаимодействия. Для оценки конкретных точек контакта лучше подходят CSAT и CES. NPS эффективен в сочетании с другими метриками: он показывает «что происходит с лояльностью», а CSAT и CES помогают понять «почему». Обязательно используйте открытый вопрос — без него NPS превращается в число без контекста. Для максимальной пользы внедряйте closed-loop процесс: каждый детрактор получает обратную связь, а его проблема анализируется для системного устранения.

Преимущества и ограничения

Бизнес-выгоды

• Доказанная корреляция с ростом выручки — компании-лидеры по NPS растут в 2-3 раза быстрее конкурентов (исследование Bain & Company)
• Единая метрика, понятная всем уровням организации — от CEO до линейного сотрудника
• Возможность отраслевого и конкурентного бенчмаркинга
• Создание культуры клиентоориентированности через регулярный мониторинг
• Выявление промоутеров для программ лояльности и реферальных программ
• Раннее обнаружение рисков оттока через мониторинг детракторов

Уникальные особенности

• Предсказательная сила — NPS коррелирует с будущим поведением клиентов сильнее, чем вопросы об удовлетворённости
• Стандартизированность — одинаковый вопрос и шкала по всему миру, что делает возможным сравнение
• Сегментация на три группы — промоутеры, пассивные и детракторы — даёт чёткую модель для действий
• Открытый вопрос превращает количественную метрику в источник качественных инсайтов
• Широкая распространённость — отраслевые бенчмарки доступны для большинства секторов

Оптимальные условия применения

• Оценка общей лояльности клиентов к компании или продукту (не к отдельному взаимодействию)
• Стратегическое планирование и обоснование инвестиций в клиентский опыт
• Бенчмаркинг с конкурентами и отслеживание динамики во времени
• Сегментация клиентской базы для адресных программ удержания и развития
• B2B- и B2C-продукты с повторяющимися взаимодействиями
• Зрелые продукты, где пользователи уже сформировали мнение о компании

Ограничения

• Не объясняет причины — число без открытого вопроса бесполезно для действий
• Культурная предвзятость — в разных культурах люди по-разному используют шкалу (например, в Японии крайне редко ставят 9-10)
• Граница между группами спорна — почему 6 — детрактор, а 7 — пассивный? Исследования показывают, что эти пороги не универсальны
• Не подходит для оценки конкретных взаимодействий — NPS измеряет отношение, а не реакцию на конкретное событие
• Подвержен манипуляции — сотрудники могут просить клиентов «поставить 10», что искажает данные
• Ограниченная диагностическая ценность — высокий NPS не указывает на конкретные сильные стороны, низкий — на конкретные проблемы
• Размер выборки — для статистически значимого NPS нужно достаточное количество ответов (минимум 50-100)
• Критика методологии — ряд исследователей (Кейнингем, Клеманс) оспаривают заявления о превосходстве NPS над другими метриками лояльности

Вариации метода

Relational NPS (rNPS)

Классическая версия NPS, измеряющая общее отношение клиента к компании или продукту. Проводится с определённой периодичностью (ежеквартально, раз в полгода) вне привязки к конкретным взаимодействиям. Вопрос: «Насколько вероятно, что вы порекомендуете [компанию] другу или коллеге?» Рекомендуется для стратегического мониторинга лояльности и бенчмаркинга.

Transactional NPS (tNPS)

Версия NPS, привязанная к конкретному взаимодействию или транзакции. Измеряется сразу после события: покупки, обращения в поддержку, использования функции. Вопрос: «Насколько вероятно, что вы порекомендуете [компанию] после этого взаимодействия?» Рекомендуется для оценки конкретных точек контакта и оперативного выявления проблем. В этом контексте tNPS ближе к CSAT, но сохраняет сопоставимость с общим NPS.

Employee NPS (eNPS)

Адаптация NPS для измерения лояльности сотрудников. Вопрос: «Насколько вероятно, что вы порекомендуете нашу компанию как место работы?» Используется HR-департаментами для мониторинга вовлечённости и раннего выявления проблем с удержанием персонала. Рекомендуется проводить ежеквартально с гарантией анонимности.

Product NPS

Фокусированная версия для оценки конкретного продукта, а не компании в целом. Вопрос: «Насколько вероятно, что вы порекомендуете [продукт/приложение] коллегам?» Рекомендуется для продуктовых команд, когда нужно отделить лояльность к продукту от лояльности к бренду. Особенно полезна для компаний с несколькими продуктами.

Competitive NPS

Версия, в которой NPS измеряется не только для своего продукта, но и для конкурентов (по восприятию тех же респондентов). Позволяет оценить относительную позицию и определить, у кого из конкурентов более лояльная база. Рекомендуется для стратегического планирования и выявления конкурентных преимуществ.

NPS с драйверным анализом

Расширенная версия, где помимо стандартного вопроса задаётся несколько дополнительных вопросов о факторах, влияющих на оценку (качество продукта, удобство использования, поддержка, цена). Статистический анализ (регрессия) показывает, какие факторы сильнее всего влияют на NPS. Рекомендуется для определения приоритетов улучшений.

Связь с другими методами

Предшествующие методы

• Customer Feedback (Voice of the Customer) — выявляет факторы, влияющие на лояльность
• Модерируемое юзабилити-тестирование/Немодерируемое юзабилити-тестирование — выявляет проблемы, снижающие лояльность
• Глубинное интервью — раскрывает мотивы и ожидания, влияющие на готовность рекомендовать

Дополняющие методы

• Замер метрик: CSAT — измеряет удовлетворённость конкретными взаимодействиями (микро-уровень)
• Замер метрик: CES — измеряет усилия при выполнении задач
• Замер метрик: CSI — комплексный индекс удовлетворённости
• Веб-аналитика — объективные данные о поведении, дополняющие субъективную оценку лояльности
• Массовый опрос и анкетирование — расширяет контекст NPS дополнительными вопросами

Последующие методы

• Customer Journey Map (CJM) — интегрирует данные о лояльности в карту клиентского пути
• Глубинное интервью — исследует причины низкой лояльности у детракторов
• A/B-тестирование (Сплит-тестирование) — проверяет, какие улучшения повышают NPS
• Service Blueprint — визуализирует процессы, влияющие на лояльность
• Повторное измерение NPS — оценивает динамику лояльности после внедрения изменений

Заключение

NPS остаётся одной из самых влиятельных метрик в истории управления клиентским опытом. Заслуга Фредерика Райхельда не только в создании удобной формулы, но в том, что он заставил тысячи компаний регулярно спрашивать клиентов и — что важнее — слушать ответы.

В современных UX-исследованиях NPS занимает особое место как метрика стратегического уровня. Если CSAT отвечает на вопрос «Доволен ли пользователь этим взаимодействием?», а CES — «Было ли это легко?», то NPS отвечает на вопрос «Настолько ли хорош продукт, чтобы рассказать о нём другим?» Это более высокий стандарт: для рекомендации недостаточно отсутствия проблем — нужна реальная ценность.

При этом NPS не идеален. Критики справедливо указывают, что одного числа недостаточно для понимания причин лояльности или оттока. Границы между группами (почему 6 — детрактор, а 7 — уже нет?) статистически спорны. Культурные различия в использовании шкалы затрудняют международные сравнения. Метрика легко подвержена манипуляциям. Но несмотря на эти ограничения, NPS сделал важнейшее: дал бизнесу простой и понятный способ ставить клиента в центр внимания.

Перспективы развития метода связаны с несколькими направлениями:

• Интеграция NPS с операционными данными для создания предиктивных моделей лояльности, не требующих опросов
• Развитие Net Promoter System как управленческой системы, а не только метрики — с closed-loop процессами и культурными изменениями
• Комбинирование с текстовой аналитикой — NLP-анализ открытых комментариев для автоматического выявления драйверов лояльности
• Адаптация к экосистемным продуктам — как измерять NPS, когда клиент взаимодействует не с одним продуктом, а с экосистемой
• NPS в реальном времени — переход от периодических замеров к непрерывному мониторингу через встроенные микроопросы

Хороший клиентский опыт работает как маховик: довольные клиенты покупают чаще, рекомендуют друзьям, прощают ошибки. NPS — инструмент, который помогает этот маховик измерять и раскручивать.