ネットプロモータースコア（NPS）

回答者は3つのグループに分かれます。9または10を選んだ推奨者、7または8を選んだ中立者、0から6を選んだ批判者です。中立者は母数には含めますがスコアには算入しないため、NPSはマイナス100からプラス100までの範囲を取ります。この数値は、薦めたいという表明された意向のスナップショットであり、口コミの代理指標であると同時に、ある時点で顧客層がどう感じているかを大まかに測るものです。

このアンケートは、設問のタイミングが体験と一致しているときに最も正直な結果になります。リレーショナルNPSは顧客層全体に対して、たとえば四半期に一度といった一定の間隔で尋ね、広い範囲の感情を追跡します。トランザクショナルNPSは、配送、返品、サポートへの返信といった特定の場面の直後に送られ、その場面が役立ったのか損なったのかを教えてくれます。この2つを1つの数値に混ぜると信号が濁るため、多くのチームは両者を別々のダッシュボードに分け、別々に読み取っています。

たとえば、サイクリングアパレルを販売するShopifyストアを考えてみます。このストアは配送の5日後にトランザクショナルなアンケートを送り、200件の回答を得ました。推奨者が110件、中立者が50件、批判者が40件です。これは推奨者55パーセントから批判者20パーセントを引いた、NPS35という計算になります。数値そのものは悪くありませんが、本当に取り組むべきものは自由記述のコメントにあります。批判者の一群が口をそろえて、あるジャージのサイズが小さめだったと書いています。ここで必要なのはスコアを上げるためのキャンペーンではなく、商品ページへのサイズに関する注記と、見直したサイズチャートです。

NPSが単独では教えてくれないのは、その理由です。1つの数値はその背後にある事情を覆い隠すため、たいていは数値よりも後続のコメントのほうが役に立ちます。またこの指標はサンプリング、タイミング、文化の影響を受けやすく、採点の傾向は地域によって異なります。日本の買い手は満点の評価をかえって疑う傾向があるため、絶対値は慎重に扱い、公開されたベンチマークを追いかけるのではなく、時間の経過にともなう推移を見守ってください。

NPSとレビューは、同じ根底にある好意を2つの角度から測っています。一方は非公開のアンケートの数値であり、もう一方は公開され検索可能な証言です。これはAI検索とAI回答エンジンにおいて意味を持ちます。買い手がChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewsに、あるブランドは買う価値があるかと尋ねたとき、これらのシステムが読むのは目に見えるもの、つまりレビューの本文、星評価、顧客が使っている言葉であって、分析ツールの中に閉じ込められたロイヤルティスコアではありません。公開レビューにならない高いNPSは、モデルがどのブランドを挙げるかを判断するその瞬間には、ほとんど役に立ちません。実践的な打ち手は、推奨者をレビュー投稿へと導くことです。そうすれば非公開の好意が、AI回答エンジンが実際に引用できる公開された証拠に変わります。