12.서베이몽키 NPS(Net Promoter Score : 순추천고객지수) 기능

NPS(Net Promoter Score : 순추천고객지수)는 베인&컴퍼니(Bain & Company)의 프레드 라이켈트(Frederick F. Reichheld)가 2003년에 Harvard Business Review에 발표한 고객 충성도 측정방법입니다.

NPS는 기존의 고객만족도를 보완하거나 대체하는 지표로 기업의 성장잠재력을 파악하는 방법으로 각광받고 있습니다. NPS는 11점 척도로 “ 이 회사를(이 브랜드를)친구나 동료에게 추천할 가능성은 얼마나 됩니까?”라는 추천의향을 질문하고 적극적 추천고객(Promoter :9점~10점 응답자)비율에서 비추천고객(Detractor : 0점~6점 응답자)의 비율을 차감하는 방식으로 산출합니다.

 

   

서베이몽키 디자인 메뉴의 작성기(BUILDER)에서는 Net Promoter Score 기능을 제공하고 있어 자동으로 NPS 문항을 생성할 수 있습니다. 

 

Net PromoterⓇ Score 문항의 결과는 다른 설문과 마찬가지로 서베이몽키의 설문 결과분석 메뉴에서 확인할 수 있습니다. 서베이몽키 결과분석에서는 Net PromoterⓇ Score를 자동으로 계산합니다.

 

또한, 조직 프로필 등 정보 공개를 전제로 전체 서베이몽키 NPS에서의 분포도 확인할 수 있습니다. 담당자와의 상담을 통해 (아마도 유료로?) 보다 구체적인 비교도 할 수 있습니다. 다만 정보 공유에 상대적으로 소극적인 마케팅 관련 업계의 문화를 고려한다면 우리나라 자료가 얼마나 많을지는 아직 미지수인 것 같습니다.

 

 

NPS가 간편하면서도 기업과 브랜드의 잠재성장가능성을 파악할 수 있는 지표이기는 하지만 고객만족도를 완전히 대체할 수 있는 지표라고 보기는 어렵다고 생각합니다. 고객만족이 전제되지 않는 NPS가 얼마나 의미가 있을지 의문이기 때문입니다.

 

목표시장의 선정이 정확하게 되었다면 자신에게 적합한 제품이나 서비스가 아니기 때문에 만족하진 못했지만 기꺼이 다른 사람에게 추천하려는 의향이 있는 경우가 많지 않을 것이고 추천의향은 고객만족의 부분집합이라고 생각하는 것이 합리적입니다. 고객만족도와 NPS의 교차분석을 통해 보다 구체적으로 고객을 분류해보아야 하겠습니다.

 

NPS는 고객만족도와 마찬가지로 고객의 태도를 통해 고객의 행동을 추론하는 것이므로 실제 고객의 행동과 완전히 일치할 수 없습니다. 고객의 구매정보와 연계해서 분석해야 할 것입니다.

 

 

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