• 用户体验应该被衡量
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    在0-10的分数内,你曾听说过净推荐值(NPS)的概率是多少?很可能是10。这一块内容可以单独做一篇文章,但是我试图总结一些要点。我首先要说的是,NPS在某些情况下效果很好,而在其他情况下效果不佳。


    在用户体验世界中,我们有一些资深人士对NPS持强烈的观点(而且声音很大),但不幸的是对于我们这一行业,这些资深人士在表达自己的意见时并未做任何研究来验证他们的观点。这就像是对一个设计方案有自己的想法,然后说"不,我是对的,就让我们推进这个设计一样"——如果我们要求产品团队使用研究来改善他们的产品决策,为什么不使用研究来更好地理解我们对NPS和度量的看法?


    幸运的是,像Jeff Sauro这样的人对该主题做了详尽的研究,他建议作为研究人员应该对NPS是否适用于其所在的组织进行研究。话虽如此,反对用户体验中的度量标准是一个危险的谬论。


    作为一名用户体验专家,忽视度量指标和数据肯定会将你处于一个不利地位。这样想一下,如果有人问你,“我们根据您的研究建议所做的设计改变是否有效提升了体验?”——这是任何一个研究人员都应当有信心通过合适的度量来回答的问题。


  • NPS在企业的应用实践
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    一、企业为什么要做NPS?


    ◆ 作为企业考核指标或统一各部门的思想意识
    ◆ 为了产品或服务的改进升级,提升用户体验
    ◆ 存量市场上拼增量,企业要找到新的增长点


  • NPS是全局指挥棒,还是负面KPI?
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    NPS(用户净推荐值)最近几年备受各大公司的关注,即平安、booking、携程、飞猪之后很多公司考虑将这一指标纳入产品体验的检测范围内,但随着领导的追捧,也引来无数执行者的吐槽,大部分的观点只有一个:这么虚无缥缈的指标,基本没用。


    有幸管理了一段时间NPS指标,有百万的样本量可以进行深入的分析和研究,应该说是一次从完全陌生,到怀疑再到重新审视的过程,这里分享几点启示。


  • 戏说神秘的NPS
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    2019年12月,陆奇在湖畔大学上开讲《如何解构一家企业?》时提到NPS的价值。
    衡量产品的体验好不好,以我个人经验,只有一个不可替代的指标——NPS(净推荐值)。
    因为这篇文章有点长,所以加一个目录,方便大家预览和快速跳转:
    什么是NPS?
    NPS缘何诞生?
    “红粉”vs“黑粉”
    NPS为什么盛行?
    谁在用NPS?
    有哪些NPS行业基准可供参考?
    NPS实践的常见问题
    最后


  • NPS的情感意义
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    在上一篇中,谈了有关NPS的4个问题:
    何谓忠诚:对于付费属性的产品,考虑考察用户是否继续愿意付费是否更有说服性?
    谁能推荐:对于企业级sass产品,产品购买的决策者和产品实际使用者分离,基于产品使用者调研得出的NPS,容易造成与实际业务指标存在偏差;
    NPS还是满意度:NPS要指导业务,目前的方式就是细拆,细拆的结果就趋同于满意度调研;且经过实际项目经历,二者开放题的结果趋同;
    8分还不是推荐啊:这是对NPS分值的思考;


  • 浅话NPS

    NPS一直是体验届的网红指标,人们大多偏爱用其来呈现用户对产品/服务的推荐意愿,从而评估用户对产品/服务的忠诚度,最终实现(产品/服务)竞争力的衡量。
    纵观前后开展过的几次NPS相关调研,越发觉得这个看似结构简单、亦如白月光般美好的评估模型,执行起来,思考频频。


  • NPS(净推荐值)的那些事
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    数据能力是产品经理能力模型中不可缺少的一部分,它在帮助我们捕捉反馈、获取需求、发现问题、验证功能等方面发挥着重要的作用。NPS(净推荐值)作为一个数据指标,被陆奇在毕加所揭幕会议中指出为B端产品最重要的产品指标之一,通过密切跟踪净推荐值,企业可以让自己更加成功。本文将从数据获取、分析和利用的角度来聊聊关于NPS的那些事。


  • NPS能否进行跨行业对比
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    NPS是否可以进行跨行业对比?
    这是困扰很多正在致力于企业NPS方法论完善及客户体验治理体系革新的朋友们,都非常关注的问题。
    有人会举手赞同,这是一把极为简单的标尺。
    治理者需要一个最终值来衡量总体水平,而不应该过于强调和放大个体或局部的特性和差异,来否定其对比意义。
    也有人保留意见,这只是一个相对值。
    追溯NPS概念的初衷就会发现,跨行业、跨品类、跨业务线、跨地区进行NPS值比较,是可能会产生误导的。
    这些看似冲突的看法都有其各自道理。
    那么,NPS究竟能不能跨行业对比呢?


  • 如何衡量用户体验的价值和产出
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    作为用户体验专业人士,我们看到了改善产品和服务体验的内在价值。但是很多人不这样认为,而这些人中大部分还是你的项目投资者。
    如果你需要证明设计工作的价值,最有效的方法之一就是计算投资回报率(ROI)。也就是说,你需要展示你的设计工作如何影响收入、节省成本或其他关键绩效指标(KPI)。
    有四个步骤可计算投资回报率:
    在基准研究中收集用户体验指标
    选择一个KPI
    将U用户体验指标转换为KPI
    负责任地报告计算结果