Net Promoter Score (NPS)
Il Net Promoter Score (NPS) è una metrica di fedeltà ricavata da una sola domanda del sondaggio, quanto è probabile che ci consigli su una scala da 0 a 10, calcolata sottraendo la percentuale di detrattori (da 0 a 6) dalla percentuale di promotori (da 9 a 10).
Chi risponde viene diviso in tre gruppi: i promotori che danno 9 o 10, i passivi che danno 7 o 8 e i detrattori che danno da 0 a 6. I passivi rientrano nella base ma non nel punteggio, quindi l'NPS può andare da meno 100 a più 100. Il numero è una fotografia dell'intenzione dichiarata di consigliare, una stima approssimativa del passaparola e di come si sente la base clienti in un dato momento.
Il sondaggio è più onesto quando il momento dell'invio corrisponde all'esperienza. Un NPS relazionale interroga tutta la base clienti con una cadenza fissa, per esempio una volta a trimestre, e segue il sentiment generale. Un NPS transazionale parte dopo un momento preciso, una consegna, un reso, una risposta dell'assistenza, e ti dice se quel momento ha aiutato o danneggiato. Mescolare i due in un'unica cifra confonde il segnale, quindi la maggior parte dei team li tiene su dashboard separate e li legge separatamente.
Prendi un negozio Shopify che vende abbigliamento da ciclismo. Invia un sondaggio transazionale cinque giorni dopo la consegna e raccoglie 200 risposte: 110 promotori, 50 passivi, 40 detrattori. Il calcolo dà il 55 percento di promotori meno il 20 percento di detrattori, un NPS di 35. La cifra va bene, ma il lavoro vero sta nei commenti aperti. Un gruppo di detrattori segnala tutto che una maglia veste stretta. La soluzione è una nota sulle taglie nella pagina prodotto e una tabella taglie rivista, non una campagna per alzare il punteggio.
Quello che l'NPS da solo non ti dice è il perché. Un singolo numero nasconde le ragioni che lo determinano, quindi il commento di accompagnamento di solito è più utile della cifra. La metrica è anche sensibile al campione, al momento dell'invio e alla cultura, perché i criteri di voto cambiano da paese a paese, quindi tratta i valori assoluti con cautela e segui l'andamento nel tempo invece di rincorrere un benchmark pubblicato.
L'NPS e le recensioni misurano la stessa fiducia di fondo da due angolazioni: uno è un numero privato di un sondaggio, l'altro è una testimonianza pubblica e ricercabile. Questo conta per la ricerca AI e i motori di risposta. Quando una persona chiede a ChatGPT, Perplexity o Google AI Overviews se conviene comprare da un marchio, questi sistemi leggono ciò che è visibile: il testo delle recensioni, le valutazioni e il linguaggio usato dai clienti, non un punteggio di fedeltà chiuso nelle tue analitiche. Un NPS alto che non diventa mai una recensione pubblicata serve a poco nel momento in cui un modello decide quali marchi nominare. La mossa pratica è indirizzare i tuoi promotori a lasciare una recensione, così la fiducia privata si trasforma nella prova pubblica che i motori di risposta possono davvero citare.