Ⅰ 如何量化用戶體驗
以下回答來源於倍市得編撰的《2021客戶體驗管理白皮書》，轉載請註明來源。
在客戶體驗管理體系中，用於度量的指標有很多，例如：
凈推薦值（Net Promoter Score）；
客戶滿意度（Customer Satisfaction）；
顧客流失率（Customer Attrition Rate）；
顧客留存率（Customer Retention Rate）；
客戶費力度（Customer Effffort Score）；
顧客全生命周期價值（Customer Lifecycle Value）；
……
從客戶體驗管理「提升客戶忠誠度」這一核心目標出發，NPS 是目前應用最廣泛、 最直觀的度量方式。
什麼是 NPS？
凈推薦值（Net Promoter Score，NPS），是一種用於計量客戶向他人推薦某企業產品或服務意願的指數，計算公式為：
NPS=（推薦者數/總樣本數)×100% - (貶損者數/總樣本數)×100%
比如某品牌想了解客戶是否滿意，那麼就可以在問卷中設置 NPS 題型——「你有多大可能把我們的產品推薦給朋友或同事？請從0-10分打分」。
隨著「體驗至上」的大潮湧向國內，國內一線品牌如阿里、滴滴、京東等也逐漸開始重視起 NPS 的應用，從關注客戶滿意度指數（CSAT）轉變為關注 NPS 指數。反映到具體「怎麼度量」的問題上，要求企業具備這三個方面的能力：
首先是調研能力，企業不僅「能」問，而且還要「會」問，這意味著將在問卷設計、問卷投放、問卷數據監測等多方面有更進一步的要求；
其次是分析能力，獲取到客戶體驗數據之後如何實現其價值的最大化，將是對企業數據分析能力的考驗；
最後是賦能能力，即以客戶體驗數據為基礎和依據，研判客戶消費動機、消費趨勢等，從而為下一階段的生產運營提供依據。
結合客戶體驗管理的特徵——整體性和實時性，體驗管理所具有的場景化、實時化、全流程以及多數據來源等特徵，在移動互聯網應用的持續滲透影響之下更加凸顯。僅靠人工手段「單打獨斗」已經無法滿足企業體驗度量和賦能需求。啟用數字化、專業化的客戶體驗管理平台，逐漸成為企業客戶體驗管理提速、降本、增值的優選項。
調研能力：以問卷為手，抓客戶心聲
問卷是度量客戶體驗、感知客戶心聲的最基礎手段，NPS 問卷模型的搭建主要基於 4 個階段，也可以理解為建模的 4 個關鍵變數，即：
第一步：了解客戶背景；
第二步：了解客戶體驗與預期差異；
第三步：了解客戶對品牌口碑的感知度；
第四步：了解售後體驗、分析潛在風險。
在問卷內容設置上，我們也要善用體驗思維，「巧妙」地獲取客戶的真實心聲。例如和詢問客戶「是否對產品/服務滿意」相比，問客戶「是否願意把產品/服務推薦給朋友」，不僅更容易了解客戶滿意度，也更容易預測客戶未來的行為（比如復購率、推薦率等）；
再比如，在客戶回答完「是否願意」之後，追問一個「為什麼」，能夠進一步收集客戶意見以促進體驗分析與優化……
值得一提的是，除了在問卷設計上要花「巧心思」外，我們在開展調研的過程中嚴把「質量關」也是必不可少的。以倍市得調研質量監測流程為例，通過對調研前後的多重管控保障：
事前控制：確保受訪身份的真實性，是保障調研數據真實性的基礎。例如通過技術手段確保受邀答題者的唯一且真實身份、以抽樣手段篩選過往調研經歷，確保調研者「新鮮度」等；
事中控制：確保答題過程的真實性，控制答題時間是答題質量檢測的基礎手段，以確保受訪者是在足夠時間內看完問題後再作答的，其次是賦能問卷系統「甄別」的能力，例如答題前後矛盾的予以剔除，多項選擇或分數雷同的系統提示等；
事後控制：確保數據結果的真實性，對樣本和數據的清洗將為數據質量做基礎保障，同時超額備份樣本還將為不合格數據做及時替換，數據「質」與「量」兼顧。
分析能力：以數據為眼，觀體驗全局
通過投放調研問卷回收得到的顧客分值，可將調研對象初步分為三類，即：推薦者、中立者、貶損者。NPS 的核心邏輯認為，不同種類的顧客將對應不同的行為，推薦者會繼續購買並推薦給其他人，從而加速品牌成長，而貶損者則會對品牌口碑有負面影響，對品牌長遠發展有阻礙作用。
推薦者(Promoter)：選擇 9-10 分的顧客為推薦型顧客，是具有狂熱忠誠度的人，他們會繼續購買並引薦給其他人。
中立者(Passives)：選擇 7-8 分的顧客為中立滿意型顧客，他們習慣了和你的公司打交道，也還滿意，但是沒有熱情推薦，甚至很容易被競爭對手吸引走，總體滿意但並不狂熱，將會考慮其他競爭對手的產品。
貶損者(Detractors)：選擇 0-6 分的顧客為貶低型顧客，使用並不滿意或者對你的公司沒有忠誠度。他們和你的公司關系很一般甚至很差，80%的公司壞口碑來自他們。
而隨著 NPS 概念被更加廣泛地應用到工作場景中，更加精細化的客戶分類方法也逐漸成型，在原有的三大類基礎上對客戶忠誠度形成更加細致的管理，從而為持續細化客戶畫像、制定針對性決策提供參考依據，例如：
推薦型客戶：高忠誠度的客戶是品牌獲得利潤、得以長足發展的重要支撐，特別是選擇「正推薦」的這部分用戶，維持滿意度、保持活躍度是企業的主要運營方向。而對於「負推薦」人群，搞清楚「不購買」的原因是企業首先需要做的，其次就是優化產品、促進其轉化為「正推薦」人群。
中立型客戶：中立型的客戶人群的貢獻值是具有波動性的，一方面可能是促進產品持續發展的「潛力股」，另一方面也極有可能進一步惡化體驗，成為低忠誠度的貶損者。所以，集中主要資源打動「正中立」人群、提高他們的忠誠度是第一要務。而針對「負中立」人群，有必要的話企業可以選擇直接放棄。
貶損型客戶：正向貶損的客戶表面上看是具有盈利性的，但其實因為這部分客戶的盈利可能是以犧牲品牌口碑和營銷資源代價，所以反而可能是「拖垮」品牌的因素。企業應該權衡利弊，或集中更多精力挖掘痛點、改善體驗，或戰略性放棄、及時止損。同理，對於完全不產生利潤又消耗資源的負貶損客戶，則更應該果斷舍棄。
可見，企業的數據分析對於明確後續優化的方向具有基礎性、導向性的作用，對於細化管理顆粒度、開展個性化運營與管理具有很好的指導意義。例如在企業指標設計和優化上，就能豐富考量維度、提升指標制定的合理性。
以區域化經營的商場或超市品牌管理為例：由於各個區域的經營環境、客群體量、經濟水平等因素各有差異，因此各個區域的銷售能力、商品品類上也各有不同，因此給各個區域門店制定完全相同的銷售指標顯然不合理。
而如果通過調研首先對各個門店的顧客忠誠度等各項指標有一個全面、清晰的測量，那麼公司就能在此基礎上設計出更合理的門店考核指標。