ネットプロモータースコア（NPS）
SurveyMarsは現在、ネットプロモータースコア（NPS）調査をサポートしています。これは、ユーザーがブランド/製品/サービスを他者に推薦する可能性を調査するための指標であり、ユーザーが積極的に推薦する意欲を把握するのに役立つ、一般的なロイヤルティ指標です。
NPSとは
ネットプロモータースコア（NPS）は、顧客にブランド／製品／サービスを他者に推薦する可能性を尋ねることで顧客ロイヤルティを測定する調査手法です。データ収集は簡単で、回答者に推薦する可能性を0から10の尺度で評価してもらう質問を設計するだけでよく、0が最低、10が最高を表します。
データを収集した後、スコアは自動的に3つのグループに分類されます：
- 批判者（Detractors）： 0〜6点。これらのユーザーは推薦する可能性が低く、場合によっては他者に利用を思いとどまらせる可能性があります。
- パッシブ（Passives）： 7〜8点。これらのユーザーは満足していますが、積極的に推薦するほど熱心ではありません。
- 推奨者（Promoters）： 9〜10点。これらのユーザーは非常に満足しており、他者に製品／サービスを推薦する可能性が高いです。
NPS値は推薦の度合いを測定します。計算式は： NPS 値 = 推奨者% - 批判者%、つまり推奨者の割合から批判者の割合を引いたものです。結果は-100%から+100%の範囲になります。
NPS質問の作成
1. アンケートのデザインページに移動し、調査に追加する質問タイプとして 「NPS」 を選択します。
2. NPSの質問を入力します。例： 「友人や同僚に[製品/サービス名]を薦める可能性はどのくらいですか？（0〜10点で評価）」
3. 尺度設定を構成します。尺度が0から10の範囲であることを確認し、0は「まったく推薦しない」、10は「非常に推薦する」を表すようにします。
4.（任意）スコアに基づいてフォローアップ質問を追加します：
- ≤6点の場合：低評価の理由を尋ねる質問を追加します。
- 7〜8点の場合：中程度のスコアの理由を尋ねる質問を追加します。
- 9〜10点の場合：高評価の理由を尋ねる質問を追加します。
5.（任意）質問の追加設定を調整します：
6. NPS質問を保存するには 完了 をクリックします。
7. 調査を共有してデータを収集します。
NPSの分析
1. 調査の分析セクションに移動します。
2. 分析オプションから 「分析結果」 をクリックします。
NPS結果の理解
NPS値は自動的に次の式で計算されます： NPS 値 = 推奨者% - 批判者%
スコアの分布を分析してパターンを特定できます。例えば：
- スコアが8〜10の範囲に集中している場合、強いユーザーロイヤルティを示します。
- 0〜6のスコアが多い場合、改善が必要な点があることを示唆します。
- スコアが均等に分布している場合、ユーザーの感情が混在している可能性があります。
NPS値の解釈
高いNPS値の明確な基準はありません。一般的には50％が比較的高い値と見なされますが、解釈は業界や比較の基準によって異なります。
NPS値の範囲：
- 負のNPS（-100％〜-1％）： 批判者が推奨者を上回っており、ユーザーの不満が大きいことを示唆します。早急な対処が必要です。
- 低いNPS（0％〜30％）： 推奨者が批判者より多いものの、全体的なロイヤルティは比較的低く、改善の余地があります。
- 中程度のNPS（31％〜50％）： 良好な顧客ロイヤルティを示します。推奨者が批判者を大きく上回っています。
- 高いNPS（51％〜100％）： 優れた顧客ロイヤルティを示します。大多数のユーザーが推奨者です。
NPSの推移の追跡
研究者はNPSデータを複数回収集し、NPS値や批判者・パッシブ・推奨者の3種類のユーザーの変化を比較することで、ユーザーロイヤルティの変化を総合的に測定できます。
1. 定期的にNPSデータを収集します（例：四半期ごと、半期ごと、年次など）。
2. 異なる期間のNPS値を比較して傾向を特定します。
3. 批判者、パッシブ、推奨者の分布の変化を分析して、ロイヤルティ変化の要因を理解します。
4. その洞察を活用して改善の効果を測定し、対処が必要な領域を特定します。
ケーススタディの例
背景：マーケティング部門はブランドロイヤルティを調査したいと考えました。NPSデータは年初、中間、年末の3回にわたって収集され、各回とも116サンプルが集められました。
データ収集：各調査では「当社のブランドを友人や同僚に推薦する可能性はどのくらいですか？（0〜10点で評価）」と質問しました。
スコア分布表
以下の表は、3回の調査におけるスコア（0〜10）の割合分布を示しています：
| スコア | 調査1（％） | 調査2（％） | 調査3（％） |
|---|---|---|---|
| 0 | 0.9 | 0.0 | 0.0 |
| 1 | 1.7 | 0.0 | 0.0 |
| 2 | 0.9 | 0.9 | 0.0 |
| 3 | 0.9 | 0.0 | 0.0 |
| 4 | 2.6 | 1.7 | 0.9 |
| 5 | 8.6 | 12.1 | 3.4 |
| 6 | 12.1 | 10.3 | 5.2 |
| 7 | 15.5 | 17.2 | 10.3 |
| 8 | 19.0 | 20.7 | 15.5 |
| 9 | 17.2 | 15.5 | 25.0 |
| 10 | 20.7 | 21.6 | 39.7 |
カテゴリ分布とNPS値
以下の表は、批判者、パッシブ、推奨者の分布と算出されたNPS値を示しています：
| カテゴリ | 調査1 | 調査2 | 調査3 |
|---|---|---|---|
| 批判者（0-6） | 27 (23.3%) | 28 (24.1%) | 11 (9.5%) |
| パッシブ（7-8） | 40 (34.5%) | 44 (37.9%) | 30 (25.9%) |
| 推奨者（9-10） | 44 (37.9%) | 43 (37.1%) | 75 (64.7%) |
| NPS値 | 14.6% | 13.0% | 55.2% |
| 総回答者数 | 116 | 116 | 116 |
NPSトレンド比較
結果分析：
- 第1回調査（年初）： NPS値は14.6％で、推奨者（37.9％）が批判者（23.3％）を約14.6％上回っており、全体としてのユーザーロイヤルティは比較的低いことを示しています。一部の回答者が1、2、3点を選んでおり、製品に対して否定的な感情を持つユーザーがいることが示唆されます。スコアは5〜10の範囲に集中しており、8〜10点がより多く見られます。
- 第2回調査（年中）： NPS値は13.0％で、第1回調査とほぼ同様で、顕著な改善は見られません。特に批判者の割合（24.1％）は第1回よりやや高く、5点をつけた回答者の割合（12.1％）が比較的高い点が目立ちます。分布は第1回調査と類似していました。
- 第3回調査（年末）： NPS値は55.2％に大幅に上昇し、ユーザーロイヤルティが劇的に改善したことを示しています。推奨者は37.9％から64.7％に増加し、批判者は23.3％から9.5％に減少しました。これは年を通じて行った改善が非常に効果的であったことを示しています。9〜10点のスコアが優勢となり、回答者の39.7％が満点の10点を付けました。
主な洞察： NPSデータを複数回収集することで、企業はユーザーロイヤルティの変化を追跡し、改善の効果を測定することができました。14.6％から55.2％への大幅な上昇は、継続的なモニタリングと改善の価値を示しています。批判者の大幅な減少（23.3％から9.5％へ）と推奨者の増加（37.9％から64.7％へ）は、実施した改善がユーザーに良く響いたことを示しています。
よくある質問（FAQ）
Q1：NPSデータ収集にはどのスコア範囲を使用すべきですか？
A：NPSの生データスコアは0〜10の範囲（0と10を含む）でなければなりません。この範囲にないデータがある場合は、NPSを分析する前にデータの符号化を行い数値を変換してください。これは正確なNPS計算のための重要な要件です。
Q2：良いNPS値とは何ですか？
A：明確な基準はありませんが、一般的には50％が比較的高い値と見なされます。ただし、解釈は業界や比較の基準によって異なります。業界ベンチマークと比較し、時間経過での変化を追うのが最良です。
Q3：負のNPS値はどのように解釈すべきですか？
A：負のNPS値は批判者が推奨者より多いことを意味し、ユーザーの不満が大きいことを示唆します。これは製品／サービスの品質改善に速やかに対処する必要があることを示しています。低いスコアの理由を理解し、最も重要な問題に対処することに注力してください。
Q5：どのくらいの頻度でNPSデータを収集すべきですか？
A：定期的にNPSデータを収集することを推奨します（例：四半期ごと、半期ごと、年次など）。これにより、時間経過でのユーザーロイヤルティの変化を追跡できます。頻度は事業サイクルや改善を実施する速さに依存します。
Q6：なぜパッシブ（7〜8点）はNPSの計算に含めないのですか？
A：パッシブは中立的な感情を表しており、満足はしているものの積極的に推薦するほど熱心ではありません。そのためNPSの計算式には含まれません。NPSの式は、積極的に推薦する推奨者と、他者に思いとどまらせる可能性のある批判者との差に焦点を当てており、顧客ロイヤルティのより明確な指標を提供します。
Q7：異なる製品やサービス間でNPS値を比較できますか？
A：はい、異なる製品、サービス、あるいは期間間でNPS値を比較できます。ただし、有効な比較を行うためにデータ収集方法や質問文が一貫していることを確認してください。また、業界固有の要因がNPS値に影響を与える可能性があることも考慮してください。
重要な注意事項
- NPSの生データスコアは0〜10の範囲（0と10を含む）でなければなりません。
- NPSの値は-100％から+100％の範囲です。正の値は推奨者が批判者より多いことを示し、負の値はその逆を示します。
- NPSデータを複数回収集することで、ユーザーロイヤルティの変化を追跡し、改善の効果を測定できます。定期的なモニタリングは傾向の特定と変更の影響の測定に役立ちます。
- 一般的に、NPS値が50％以上であれば比較的高いと見なされますが、解釈は業界基準によります。競合他社や業界標準と比較してください。
- 分類プロセス（批判者、パッシブ、推奨者）はシステムによって自動的に処理されます。0〜6点が批判者、7〜8点がパッシブ、9〜10点が推奨者です。
- パッシブはNPSの計算式には含まれませんが、推奨者への転換の可能性を示すため、監視することが重要です。
