NPS：一个严重误导 B2B 企业的指标？
文 | Peggy Anne Salz
编译 | 宋思杭 CMO 频道出品人 | 周效敬
编辑 | 燕子 排版编辑 | 小双
NPS（Net Promoter Score，净推荐值）的商业价值多年来几乎无人质疑。
后疫情时代，对于 B2C 企业，营销人在触达客户和做活动时，应该摒弃疫情前那种静态的市场划分，以及对消费者行为模型和特质的刻板描绘，根据鲜活、动态的消费者画像来开展营销活动并与用户沟通。同样，对于 to B 企业，数字化转型的加速，缩短了销售周期，而且每个触点都能加快或形成转化，所以，相对于 B2C，B2B 企业更应该在营销活动中关注动态的用户画像，防止刻舟求剑。
因此，to B 企业需要一个既能衡量过去又能预测未来的指标。市场调研咨询机构 Surveys & Forecasts , LLC 的创始人兼 CEO 表示，“常识不可或缺，但它并非永远正确”，这句话十分中肯。这也是为什么 NPS 颇受争议的一个原因。
NPS 用来衡量客户是否愿意推荐一个产品或服务，这一概念最初由 Frederick Reichheld 于 2003 年提出。但后来，NPS 却一直反复被管理层误用，华尔街日报将它称为 “令人质疑的管理热词”，这篇文章讲述了 NPS 的不足，众多 CEO 都无脑跟风，奇怪的是，NPS 的热度从未冷却。
然而，这个被企业奉为圭臬的调查指标，在趋势预测面前经常失灵。因为 NPS 的调查结果，只有在相关用户参与的前提下才算准确，它衡量的是用户意图而非行为，更别说 NPS 还被用作评估营销 KPI 的指标，营销人员为了业绩而刻意调整，这样的 NPS 调查可信度有多高呢？
一位 CMO 表示：“几年前，NPS 在投资界一直很受欢迎，后来不知道什么原因风头就过去了，主要原因可能是 NPS 被简单粗暴地看成衡量公司增长潜力的指标。NPS 并不能精准地预测公司潜力，因为未来购买和 NPS 值没有真正的关联。”
只衡量 NPS 对客户和供应商都不公平
高分可能看起来体面，但对于用 NPS 值来做重要客户决策的 B2B 企业，NPS 高分会营造出一种安全假象。问题在于，客户的问题（也是公司需要清楚和解决的问题）与 NPS 所衡量的对象存在脱节。客户留存和增长平台 Lift Relations 的 CEO 认为，“NPS 是一个很自恋的指标。它与客户无关，也不会告诉你客户的痛点，以及痛点是否得到了解决。它衡量的是客户情绪，其所呈现出的东西是不完整的，且 NPS 对客户关系的理解也不全面”。
Lift 公司对其过去六年的客户数据进行了分析，结果足以看出，NPS 指标漏洞百出。一部分问题出在问卷本身的参与度上。其一，与 B2C 不同，to B 客户不是单独个体，其背后涉及很多利益相关方，他们对供应商产品和服务的需求与期待是不同的；其二，并非所有的声音都有同样的分量，有些积极反馈可能来自权威性较小、续费率较低的企业，有些可能来自小企业；其三，很多客户根本不会提供任何反馈。
实际上，有数据表明，不参与调查的客户往往是最容易流失的客户群体。Lift 的数据分析结果显示，其流失率高达 40%，相比之下，那些诚实填写对供应商不满意的客户群体流失率只有 20%。在这样一个增长就是企业文化的市场，只衡量 NPS 对客户和供应商都不公平。
营销人需要的是 GPS，不是 NPS
NPS 被看成预测销售增长、营收和留存的北极星指标，但实际上，它并不能用来预测。一位网上零售商 CMO 说：“NPS 可能管用，但它不该用作衡量企业成功的晴雨表——关键是，要有能满足客户需求的营销策略。”
NPS 就像一个指南针，但今天的商业世界更动态、更复杂，它需要的不只是 NPS，而是能实时提供精准洞察的 GPS。要获取这样的洞察，企业要收集所有利益相关方的意见，包括买家和所有企业客户的决策人。
然而，收集各方声音不仅需要调查数据，还需要通过 AI 分析数据背后的客户情绪，察觉语言背后的意图，交叉验证反馈信息。以 Lift 公司为例，AI 会对客户智能分类，具体包括地理位置、公司规模、合同期限和扩张机会（各类别会有重合）。
客户体验决定订单成败
尽管通过技术理解和猜测不同客户群体的关切，对培养忠诚度和增加营收机会十分重要，但 B2B 企业也不能忽视客户体验的重要性，客户体验决定着订单的成败。产品和服务固然重要，但能够回答甚至预测客户需求的营销和传播策略更重要。留存是增长的新引擎，因此，企业需要更加注重以客户为中心。
B2B 企业的沟通并不只是与客户的双向对话，还包括服务客户的代理商和咨询机构，如果你的客户不配合，那么可以通过其他渠道去让他们配合。
这些对 B2B 企业来说可能像营销 101 课程，他们早就已经知道了，但 NPS 却不知道。也许在这个语境，你可以叫它：NPS=Not Particularly Smart（直译：不太聪明）。
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