індекс лояльності NPS

NPS перетворює одне питання опитування — «Наскільки ймовірно, що ви порекомендуєте нас другові чи колезі?» за шкалою 0–10 — на одне число. Оцінки 9 і 10 — промоутери, 7 і 8 — нейтральні, від 0 до 6 — критики:

$\text{NPS} = 100 \times \left(\frac{\text{промоутери}}{n} - \frac{\text{критики}}{n}\right)$

Результат змінюється від −100 (усі — критики) до +100 (усі — промоутери) і записується як число, «NPS 20», а не відсоток. Нейтральні входять у $n$, тож що більше нейтральних, то ближче оцінка до нуля, хоча самі вони не додають ні плюса, ні мінуса.

NPS з опитування — це оцінка. Інша вибірка того самого розміру дала б інше число, і розкид більший, ніж зазвичай очікують, бо оцінка — різниця двох часток з тих самих респондентів. Оцініть кожну відповідь як +1, 0 або −1: NPS — це 100 × їхнє середнє, а стандартна похибка — $100\sqrt{V/n}$, де $V = p_P + p_D - (p_P - p_D)^2$. З 200 відповідями діапазон з довірою 95% — приблизно ±11 пунктів; для ±5 пунктів потрібно приблизно 1000–1500 відповідей.

Простий діапазон ± 1,96 × стандартна похибка підводить на малих вибірках і перекошених відповідях (коли всі відповіді від промоутерів, його ширина нульова), тож надійний калькулятор спершу додає кілька уявних відповідей — три чверті відповіді промоутерам і критикам — і лише тоді будує діапазон.

За однаковою оцінкою можуть ховатися дуже різні розподіли: 40% промоутерів і 20% критиків або 20% і 0% дають той самий NPS 20. Показуйте три частки поруч з оцінкою.