Net Promoter Score (NPS)
El Net Promoter Score es una métrica de lealtad que sale de una sola pregunta de encuesta, qué probabilidad hay de que nos recomiendes en una escala de 0 a 10, y se calcula restando el porcentaje de detractores (0 a 6) al porcentaje de promotores (9 a 10).
Las respuestas se reparten en tres grupos: los promotores que responden 9 o 10, los pasivos que responden 7 u 8, y los detractores que responden de 0 a 6. Los pasivos cuentan en la base pero no en la puntuación, así que el NPS va de menos 100 a más 100. La cifra es una foto de la intención declarada de recomendar, que sirve como aproximación al boca a boca y como una medida aproximada de cómo se siente tu base de clientes en un momento dado.
La encuesta es más honesta cuando el momento coincide con la experiencia. Un NPS relacional pregunta a toda la base de clientes con una cadencia fija, por ejemplo una vez por trimestre, y rastrea el sentimiento general. Un NPS transaccional se dispara después de un momento concreto, una entrega, una devolución, una respuesta de soporte, y te dice si ese momento ayudó o perjudicó. Mezclar los dos en una sola cifra enturbia la señal, así que la mayoría de los equipos los mantiene en paneles separados y los lee por separado.
Piensa en una tienda de Shopify que vende ropa de ciclismo. Envía una encuesta transaccional cinco días después de la entrega y reúne 200 respuestas: 110 promotores, 50 pasivos, 40 detractores. Eso da un 55 por ciento de promotores menos un 20 por ciento de detractores, un NPS de 35. El número está bien, pero el trabajo de verdad está en los comentarios abiertos. Un grupo de detractores menciona que un maillot quedaba justo de talla. La solución es una nota de tallaje en la página de producto y una tabla de tallas revisada, no una campaña para subir la puntuación.
Lo que el NPS no te dice por sí solo es por qué. Un único número esconde las razones que hay detrás, así que el comentario de seguimiento suele ser más útil que la cifra. La métrica también es sensible al muestreo, al momento y a la cultura, porque las normas de puntuación varían según la región, así que trata los valores absolutos con cuidado y vigila la tendencia a lo largo del tiempo en lugar de perseguir un benchmark publicado.
El NPS y las reseñas miden la misma buena voluntad de fondo desde dos ángulos: uno es un número de encuesta privado, el otro es un testimonio público que se puede buscar. Esto importa para la búsqueda con IA y los motores de respuesta. Cuando un comprador pregunta a ChatGPT, Perplexity o Google AI Overviews si vale la pena comprar en una marca, esos sistemas leen lo que está visible: el texto de las reseñas, las valoraciones y el lenguaje que usan los clientes, no una puntuación de lealtad encerrada en tu analítica. Un NPS alto que nunca se convierte en una reseña publicada hace poco en el momento en que un modelo decide qué marcas nombrar. Lo práctico es dirigir a tus promotores hacia dejar una reseña, para que la buena voluntad privada se convierta en la evidencia pública que los motores de respuesta sí pueden citar.