摘要

总体NPS下降后，直接让Agent解释原因，容易得到一段合理却未经验证的叙述。分析应先回答：计算是否正确，调查口径是否一致，以及进入样本的客户是否发生变化。

本文用一组人工构造的数据，演示如何区分客群内部变化与客群占比变化。所有数字仅用于计算说明，不代表客户项目或模型实测结果。

一、将推荐评分转成正确的统计指标

标准NPS使用0—10分推荐题：9—10分为推荐者，7—8分为中立者，0—6分为贬损者。NPS等于推荐者占比减去贬损者占比，取值范围为－100至100，不是推荐题平均分。

设有效回答数为n，推荐者数为P，贬损者数为D，则：

NPS = 100 × (P − D) / n

中立者虽然不直接进入分子，仍在有效回答分母中。缺失、量表外数值和不属于本研究的回答，按预先确定的规则处理并单独记录数量，不能把缺失值当成0分。

体验家Agent可进行NPS、趋势和多维交叉分析。使用这些能力时，应先提供问卷对象、时间和有效样本口径；以下计算与检查方法是通用分析设计，不代表平台自动采用某一种分解算法。

二、先让两个时期具备可比条件

至少核对推荐对象、题目、量表、客户范围、触发时点、采集渠道和去重规则。关系型推荐调查与服务后的触点调查，应分别解释。

比较时间也要一致。一个时期按填答日期、另一个时期按服务日期归属，可能把延迟回复误认为体验变化。若同一客户反复填答，应明确本次分析以回答还是以客户为单位，不可在两个时期使用不同去重方式。

还应保留每组有效样本量及推荐者、中立者、贬损者数量。只提供一个得分，会隐藏样本规模和分布信息。很少的新增回答就可能改变小样本得分，因此不能只凭分差大小决定是否启动原因分析。

三、用一组数据解释“总分下降但各群体未变”

设两类互斥且覆盖全部样本的客群为A、B，两个时期各有100份有效回答。

总体NPS从48降至12，下降36个百分点。但A组始终为60，B组始终为0。总体变化全部来自样本中B组占比增加，并不能证明两个客群内部的推荐意愿恶化。

总体NPS可以写成各客群NPS按有效回答占比加权的结果。第一期为0.8×60＋0.2×0＝48，第二期为0.2×60＋0.8×0＝12。因此，不能简单平均两个分组得分，也不能只比较总体曲线。

四、把分组变化与结构变化分开呈现

设w为客群有效回答占比，S为客群NPS，1、2表示两个时期。对于相同、完整且互斥的分组，一种可复核的分解是：

总体变化 = Σ[w1 × (S2 − S1)] + Σ[(w2 − w1) × S2]
         = 组内变化项             + 结构变化项

这是以第一期权重衡量组内变化的一种约定。也可以采用其他权重基准，但应说明所选方法；不能把其中一种数学分解写成唯一正确的业务归因。

在本例中，组内变化项为0，结构变化项为－36。若固定第一期的80%与20%权重计算第二期可比得分，结果仍为48。

固定权重的意义，是补充观察相同结构下的变化，不是替换实际总体NPS。报告应同时展示实际值和固定权重结果，并明确后者属于分析指标。

这种计算也没有回答B组为什么占比增加。可能是触达策略、回复意愿或真实客户结构发生变化，需要另外检查，不能直接归咎于某项服务。

五、再结合文本和业务记录形成解释

确定变化集中在哪个群体之后，再比较相关原因题和文本主题。应同时说明文本有效样本与覆盖率，避免把少数强烈表达代表整个群体。

若有业务数据，可以核查相同服务、产品、时期和客群的操作变化。可把发现分为三层：已计算的分布差异、与差异同时出现的业务线索、需要进一步验证的原因假设。

Agent适合帮助整理这些证据与缺口。数值应由可复核计算提供，原因解释则需保留条件。不能根据几个负面词生成某区域贡献多少分的结论，除非分组和贡献计算本身已经定义清楚。

六、验证、异常与结论

先用上表验证程序或分析流程：分组人数相加应等于总样本，三个评分类别应覆盖全部有效回答，分组加权结果应等于总体直接计算结果，分解项之和应等于总变化。

出现新客群、客群定义变更或某组一个时期没有样本时，不要强行套用相同分解。可以合并有业务依据的类别，或保留不可比较项。不能用0分填补缺样本客群。

NPS波动分析的顺序应是口径核查、样本检查、分组计算、结构比较，再到业务解释。统计差异本身不等于因果，固定权重也不能自动消除所有抽样偏差。

七、FAQ

Q1：不同网点或产品的NPS可以直接平均吗？

只有在特定目的下才可讨论等权平均。总体客户反馈的NPS应按各组有效样本或预先说明的调查权重计算，并保留相应口径。

Q2：负面评论增加，能否替代NPS下降证据？

不能。文本情绪与推荐题是不同测量，样本范围也可能不同。两者可以交叉检查，不能互相替代。

Q3：分差很大，是否就说明变化可靠？

仍需检查样本量、抽样方式、重复客户和口径变化。需要推断总体时，还应采用符合样本设计的不确定性评估，不能只凭点估计下结论。

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