用户满意度分析

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SPSSPRO教程-用户满意度分析

# 1、作用

用户满意度分析基于NPS净推荐值分析，是一种计量某个客户将会向其他人推荐某个企业或服务可能性的工具。通过密切跟踪净推荐值，企业可以让自己更加成功。

# 2、输入输出描述

输入：一个的定量变量（0-10的整数）。
输出：客户将会向他人推荐某个产品或者服务的可能性。

# 3、案例示例

分析客户将会向他人推荐某个刚上市的零食的可能性。

# 4、案例数据

用户满意度分析案例

# 5、案例操作

Step1：新建分析；
Step2：上传数据；
Step3：选择对应数据打开后进行预览，确认无误后点击开始分析；

step4：选择【用户满意度分析】；
step5：查看对应的数据数据格式，【用户满意度分析】要求输入0-10的整数值；
step6：点击【开始分析】，完成全部操作；

# 6、输出结果分析

图表说明：
推荐者（得分在9－10之间）：是具有狂热忠诚度的人，他们会继续购买并引荐给其他人；
被动者（得分在7－8之间）：总体满意但并不狂热，将会考虑其他竞争对手的产品；
贬损者（得分在0－6之间）：使用并不满意或者对你的公司没有忠诚度；
推荐者所占的百分比- 贬损者所占的百分比=净推荐值

# 7、注意事项

如果数据不是0-10的整数，则可以使用SPSSPRO-数据处理里的数据编码功能进行转换。

# 8、模型理论

净推荐值（ Net Promoter Score，NPS）最早是由贝恩咨询公司客户忠诚度业务的创始人佛雷德·赖克哈尔徳（ Fred Reichheld）在2003年哈佛大学商业评论《你需要致力于增长的一个数字》的文章中提到，是针对企业良性收益与真实增长所提出的用户忠诚度概念。
根据愿意推荐的程度让客户在0~10之间来打分，然后根据得分情况来建立客户忠诚度的3个范畴，分别为：
推荐者（得分在9~10之间）：是具有狂热忠诚度的人，他们会继续购买并引见给其他人；
被动者（得分在7~8之间）：总体满意但并不狂热，将会考虑其他竞争对手的产品；
贬损者（得分在0~6之间）：使用并不满意或者对你的公司没有忠诚度。
推荐者所占的百分比- 贬损者所占的百分比=净推荐值

# 9、参考文献

[1]康黎.NPS在客户服务中的提升策略[J].企业技术开发,2015,34(11):78-79.
[2] Scientific Platform Serving for Statistics Professional 2021. SPSSPRO. (Version 1.0.11)[Online Application Software]. Retrieved from https://www.spsspro.com.

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