2014 Volume 02
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李金晖
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拓索(中国)高级副总裁,清华大学中国企业研究中心研究员,清华大学工商管理硕士(IMBA),西安交通大学管理学学士。主持开发电信、车/摩托、家电、银行、航空、零售、旅游、烟草行业等的满意度测评分析模型,耐用/非耐用消费品品牌资产测评模型、家电/IT产品品牌个性分析模型等。作为核心成员之一参与中国顾客满意指数(CCSI)的研发工作。长期为海尔集团、TCL集团、美的集团、南京汽车集团、长安汽车、大长江集团、浙江中烟工业公司、深圳航空公司等多家企业提供市场研究服务。为清华、中欧、上海交大、电子科技大学等EMBA班,以及航天科工、国华电力、新华保险、山西移动、联合利华、佳通轮胎等数十家企业讲授企业竞争实战模拟课程。

大数据时代,NWR将取代NPS

关注客户满意度和忠诚度的人,都很熟悉净推荐值(NPS)这个概念。净推荐值(NPS)是一种计量某个客户将会向其他人推荐某个组织、产品或服务可能性的指数。它曾经是最流行的顾客忠诚度分析指标,专注于顾客口碑如何影响企业成长。通过密切跟踪净推荐值,企业可以让自己更加成功。

净推荐值最早是由由贝恩咨询公司客户忠诚度业务的创始人佛瑞德·赖克霍徳Fred Reichheld)在2003年《HR Business Review》文章“你需要致力于增长的一个数字”的文章中提到,随后在他的书“终极疑问:驱动良性利润和真正发展”中提出的,使用净推荐值这一度量,公司可以仅仅通过一个问题——“你向朋友推荐这个产品的可能性有多大?”来评估公司在创造积极、可重复的顾客体验方面的效率

在互联网时代之前,NPS确实是一个非常有效的评价客户忠诚的指标。但是,他也有着明显的不足:NPS测量的是态度,而非行为。态度和行为之间存在明显的差异。

2008年,笔者在清华大学中国企业研究中心研究中国满意指数(CCSI)数据的时候,发现按照NPS的划分,把用户划分为推荐型、消极满意型和贬低型,他们实际对外进行过推荐或者抱怨行为的比例如下表:

说明:上述属于源自CCSI2008年的实际调查数据,每类产品的样本量都超过2000,覆盖每类产品的10个主要品牌。

数据显示,推荐型人群实际发出正面口碑的比率比较高,而贬低型人群实际发出负面口碑的比率比较低。

笔者分析出现上述情况的原因在于:上述产品基本上属于耐用消费品。消费者大多在购买之前都做过调查对比,然后才作出决策。后来如果发现自己的决策比较正确,可能更愿意与人分享,表明自己做了一个正确的决策;反之,如果后来发现自己的决策不那么正确,虽然有不满,但是实际上拿出来分享自身不满的并不多,因为并不想让他人知道自己做了一个不高明的选择。

随着互联网/移动互联网的普及,上述的行为可能有所变化。但是,消费者的正面口碑或者负面口碑对产品/服务销售的影响,无疑是很大的。笔者曾经做过的一个关于乘用车购买消费者针对不同信息来源可信度的研究成果可以印证这一点:

说明:属于源自迪纳市场研究院于2007年12月在北京北辰亚运村汽车交易市场针对准备购车者进行的调查结果,调查有效样本量949个。

NPS是通过问卷调查,了解用户推荐某一个产品/服务的可能性。在互联网时代,用户越来越多地通过互联网传播自身体验后对某产品/服务的正面和负面口碑。而我们可以通过大数据的搜集,获取到这些相关的口碑。然后通过大数据挖掘技术,通过分词、情感判别等手段,直接获得某一段时间内关于指定品牌的口碑信息。

最近和合作伙伴一起,针对3个主要的洗衣机品牌,在主要的电商网站(国美、苏宁、京东、淘宝、天猫)和新浪微博上抓取和他们相关用户评价文本信息,时间跨度1个月,获取到约4万人次的评价信息,然后通过分词技术,以及把评价点细分到覆盖销售环节、送货安装环节、产品质量和功能、售后维修服务等80多个细项,获得超过10万条评价,然后对这10万条评价进行语义判断,判定对某个具体的细项评价为正面、中性还是负面。然后,我们再针对上述结果进行常规的统计分析。

这三个主要品牌的正负面评价分布如下图所示:

获得了这些数据,自然也就很容易或者各个品牌的净正面口碑率了:

净正面口碑率(NWR, Net Word-of-mouth Rate)=正面口碑占比-负面口碑占比

NWR比NPS在下面2个方面具有明显优势:

1、NPS获得的是态度数据,而NWR获得的是行为数据。行为数据比态度数据更能反映现实;

2、NPS调查是问卷形式,用户在回答问题的时候存在言不由衷的情况;NWR获取数据是通过互联网搜集和大数据挖掘得到的,是用户自主的评价,不容易产生扭曲。

3、NWR获取的口碑数据通过分析,可以具体细化到比如人员态度、上门时间、洗衣机洗净效果、噪音大小等更多的细项,为产品/服务的提供商提供更加有针对性的提升建议。

4、NWR在获取原始数据的同时,还获得了特定时间段类特定平台上不同品牌口碑数量,我们定义这个数量为口碑广度。这个数据也很重要,因为口碑数量意味着被其他受众看到的概率差异,对品牌拥有者也是非常重要的信息。

笔者把上述3个品牌的口碑数量最多的定义为口碑广度=1,其它品牌的口碑数量和其的比率定义为对应品牌的口碑宽度。在此基础上,把口碑宽度和净正面口碑率的几何平均值,定义为净正面口碑指数。所得数据如下图所示:

如上图所示,虽然品牌A的净正面口碑率略低于品牌B,但是其口碑广度远远大于品牌B,因此最终的净正面口碑指数还是高于品牌B。因为净正面口碑指数同时考虑了净正面口碑率和口碑数量,和品牌销量之间的关系应该更加紧密。

综上所述,NWR、口碑广度和净正面口碑指数将取代NPS,作为预测企业绩效的更好的指针,同时可以为企业提升产品/服务质量,更好地服务客户提供依据。这一指标体系特别适用于消费者在购买之前需要在互联网上搜索相关口碑的产品/服务。

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