NPS（Net Promoter Score），净推荐值，又称净促进者得分，亦可称口碑，是一种计量某个客户将会向其他人推荐某个企业或服务可能性的指数。
它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。
净推荐值最早是由贝恩咨询公司客户忠诚度业务的创始人弗雷德里克·雷赫德（Frederick Reichheld）在2003哈佛大学商务回顾文章“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”。
净推荐值是等于推荐者所占的百分比减去批评者所占的百分比。
净推荐值(NPS)=(推荐者数/总样本数)×100%-(贬损者数/总样本数)×100%
确定您的净推荐值是直截了当的：问您的客户一个问题－“您是否会愿意将“公司名字”推荐给您的朋友或者同事？”
根据愿意推荐的程度让客户在0－10之间来打分，然后你根据得分情况来建立客户忠诚度的3个范畴：
推荐者（得分在9－10之间）：是具有狂热忠诚度的人，他们会继续购买并引荐给其他人。
被动者（得分在7－8之间）：总体满意但并不狂热，将会考虑其他竞争对手的产品。
贬损者（得分在0－6之间）：使用并不满意或者对你的公司没有忠诚度。
NPS计算公式的逻辑是推荐者会继续购买并且推荐给其他人来加速你的成长，而批评者则能破坏你的名声，并让你在负面的口碑中阻止成长。
NPS的得分值在50%以上被认为是不错的。
如果NPS的得分值在70－80%之间则证明你们公司拥有一批高忠诚度的好客户。
调查显示大部分公司的NPS值还是在5－10%之间徘徊。
细分客户类别
把以前的“推荐型客户”、“中立型客户”、“贬低型客户”再次分为：
A：推荐型用户（高忠诚度）
·A1正推荐—产生利润的用户
·A2负推荐—不产生利润的用户
B：中立用户（中忠诚度）
·B1正中立—产生利润的用户
·B2负中立—不产生利润的用户
C：贬低用户（低忠诚度）
·C1正贬低—产生利润的用户
·C2负贬低—不产生利润的用户
接下来，会进行一个相详细的用户分析，来确定用户画像和针对策略。
A：正面贡献值（推荐型客户）
这些用户是我们最重要的用户，正推荐的用户被称为“超级用户”，是利润的重要来源。
选择了“正推荐”的这部分用户是最需要被重视的用户。他们虽然可能只是20%的人，但往往贡献了80%的利润（2/8原则），对于这部分用户，所要做的就是维持用户的满意度，留住他们。在这方面需要向航空公司和酒店业学习，他们建立了非常完善的积分会员制度来维系一个忠实会员。
对于“负推荐”这部分的客户而言，我们所需要做的是提高渗透率，优化产品，了解用户为什么不想购买产品，然后说服用户购买你更多的产品，为你提供更多的利润。最重要的是，把他们转换成“正推荐”的客户。
B：波动贡献值（中立满意型客户）
这些用户是我们可以挖掘和发展的群体，这部分用户具有最大的潜力。
提高“正中立”用户的忠诚度是优先级最高的。针对他们的需求优化你的产品，找到真正能让他们感动的服务和产品点，打动他们，把他们转化成你的铁杆粉丝。
而对于“负中立”客户，建议放弃，或者把资源的投放的优先度等级降低，理由和“负贬低”客户一样。
C：负贡献值（贬低型客户）
相比较于推荐型用户，第二重要的群体是“贬低型”的用户。
因为这部分用户的口碑很差，大幅度提升了公司的产品运营成本，同时也让其他的用户不想来买你的产品。
对于“正贬低”的用户，表面上看，你好像是从他身上得到利润了，但其实这是得不偿失的，因为这部分的用户对你产品和服务在不停的贬低，消耗掉你巨大的营销资源，并且增加你获取新用户的成本，总体看来，虽然表面上看你赚到了钱，长远来看，其实是非常吃亏的。
那应该怎么办？我建议最好的办法就是沟通，真诚的与用户进行沟通，找到用户的痛点进行优化，解决问题，努力将这部分用户转化成对你更有利的用户。但是如果用户的要求超过了你的解决能力，那么建议战略性放弃，将资源投入更有价值的用户上。
对于“负贬低”用户，毫不犹豫的放弃。
如何搭建NPS问卷模型？
1. 多维度
NPS建模包含的关键变量分为四个维度：
·背景信息：用户过往的使用经历
·体验与预期的匹配度：用户对品牌的预期、与对产品本身的使用体验匹配度如何
·口碑感知：可理解为外部社交环境对用户的影响
·售后体验：有可能发生的售后行为，可理解为潜在风险因素
2. 问为什么
去问用户是否对你的产品满意，不如直接问他是否愿意把这个产品推荐给朋友，能根据这个答案来预测用户未来的行为。
并且等他回答完愿意与否之后，还必须追问一个为什么：“您认为我们的公司（or产品）还需要做哪些改进？”，基于这个问题进一步收集用户的意见进行分析。
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