在商业世界中，指标的优势在于，不仅在于它的准确程度，还在于它在多大程度上有助于推动变革和行动。客户体验领域也不例外，指标讨论已成为一种久经考验的真正消遣。

从考虑影响我们业务的环境以及我们想要实现的目标开始，我们就可以就使用哪些指标做出明智的选择，并确保指标本身不会妨碍我们。

从统计的角度来看，哪个能更好地揭示洞察力：平均分数、NPS 还是 Top2Box？

对于持续获得高分的公司，所有三个指标在检测到有意义的分数差异或变化（在 0-10 和 1-10 范围内）的能力方面表现大致相同。在许多方面，这种一致性对于高绩效者来说变成了一个良性循环：拥有良好客户体验的公司可以使用任何一个指标来寻找洞察力，如果发现显着差异，他们很可能会发现它们。指标的选择在频谱的高端几乎没有影响，这意味着任何指标都不太可能错过重要的见解。

那些刚刚开始改进工作的公司或那些得分往往处于连续统低端的行业,指标往往偏低，当公司的客户体验绩效较低并面临改进挑战时，分析表明，使用平均分数的统计测试可能会遗漏重要的区别，将相关见解归类为无关紧要。相反，当分数通常较低时比较 NPS 或 Top2Box 可以揭示显着差异，而这些差异会因简单平均值的比较而遗漏。

下面是一个例子：

假设一家电信公司——一个在客户体验方面通常落后的行业——认为其年长客户通常比年轻客户更积极地评价他们的体验。如果情况确实如此，那么更好地了解驱动这些不同体验的因素可能会产生可操作的见解。

该电信公司测试了每个年龄组的 2,500 份回复，以查看推荐的平均可能性差异是否具有统计学意义。

我们的研究表明，比较 NPS 或 Top2Box 分数可能会得出截然不同的结论，即年轻和年长的客户实际上报告了不同的体验。使用真实数据集并运行一系列模拟，我们发现这种情况下的均值计算仅在 22% 的时间内找到具有统计意义的结果——而 Top2Box 或 NPS 计算在 74% 到 82%时间， 下一步将是调查差异的根本原因并利用这些见解来推动改进。

为什么会有差异？因为计算平均值会给低端的评分变化提供很大的权重——从 0 到 6 的客户对平均值的影响比从 6 到 10 的变化更大。这造成的可变性可能会隐藏中高端的有意义的变化，大多数响应通常会落在这些位置。如下图所示，对于得分较高的公司，我们没有发现相同的差异。对于持续获得高分的公司，所有三个指标在检测分数的有意义差异或变化方面的表现大致相同。没有显着的功率差异。

重要的结果会导致重要的调查。主要指标选择可能是不作为和有影响的运营改进之间的区别。

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