实际上，您的品牌收集的每一项统计数据和衡量指标都是为了回答一个终极问题：“我们做得怎么样？”

企业都想知道它在客户满意度方面的表现。公司会关注净推荐值。

什么是净推荐值？

净推荐值 (NPS) 是衡量客户体验和预测业务增长的常用工具。这为客户体验管理计划提供了核心衡量标准，并被客户成功团队、SaaS 公司和几乎每个垂直领域的各种规模的组织使用。

虽然一些团队利用这个机会提出其他问题，但 NPS 分数的关键是对一个关键问题的回答：

“您向朋友或同事推荐我们公司（或产品或服务）的可能性有多大？”

NPS分数的缺点

了解客户体验的组织可能会在良好的 NPS 分数调查结果中发现一些缺陷。

缺陷在于净推荐值调查的输出过于简单，其中客户根据他们的反应被归类为推荐者、被动者或批评者。这有助于了解客户终身价值，尤其是对于 SaaS 公司。

发起人：9-10 分评分。他们喜欢公司的品牌，很可能会推荐你。

被动：7-8 分评分。他们不会传播关于公司品牌的正面或负面信息。

批评者：0-6 分评分。他们对公司的品牌不满意，

定性反馈，提高客户满意度

在最本质的意义上，NPS 调查的结果是定量的。企业会得到数字的反馈，数字并不总是非常可行的。

使净推荐值数字更加清晰的一种简单方法是在 NPS 调查中添加一个评论字段：“您为什么要那样回答？”

定量分数本身可能与客户对推荐公司的兴趣最相关，但从客户评论中收集的定性反馈可以为产品及其数字客户体验提供线索。

尽管如此，调查受访者的 NPS 分数仍存在缺陷。分析 NPS 数据可能是一项挑战。

但是，通过将数字体验数据分层添加到他们的 NPS 分数中，团队可以更进一步。

数字体验如何补充 NPS 调查

对于公司来说，最好的做法是采用两管齐下的方法来处理 NPS 分数和 NPS 调查：

定量：传统的 1-10 分

定性：一个开放式的“你为什么提交那个分数？”

但即便如此，在创建团队可以实际使用的数据方面也可能不足。

如果有人访问了网站，接受了 NPS 调查并给出了负面回应，则客户体验管理平台可以帮助填补他们所经历的空白。

传统分析工具通过将用户转化为数字来回答这些问题：点击次数、跳出率、页面访问次数、转化次数和其他抽象概念。

会话重放是用户在网站或 Web 应用程序上的交互真实再现用户实际体验的方式。这通过在网站或应用程序上显示用户的完整图片提升了传统的网络分析工具。它提供了使用典型分析工具获得的所有单个数据点，以及这些数据点如何组合以创建体验。

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