NPS 简单说是现有用户向其他人推荐你的产品和服务的可能性指数。这个指标是 Fred Reichheld 2003 年提出的。现在被大部分互联网公司和创业公司用来测量用户的忠诚度。
你需要致力于增长的一个数字：净推荐值 - Fred Reichheld
这个指标可以归结于一个问题：你向朋友推荐这个产品的可能性有多大?
虽然 NPS (Net Promoter Score) 在 10 多年前已经出现了，但是现在才让它更有意义：因为社交网络的发展，NPS 带来的效果在不断放大。
它的优点在于实施非常简单，很容易让用户从几个选项选择一下，也不需要太多时间和精力去思考。
假如你让一个使用你产品的用户花 10 分钟填写一个 10 页的表格，也许很少人会愿意去做。但是花 10 秒钟给一个问题打个分数，是一件轻而易于的事情。
Airbnb 通过 NPS 来预测用户重新订房的可能性：（关于 Airbnb 怎么使用 NPS 可以看文章后附的一个链接。）
Atlassian 的产品经理通过 NPS 来决定功能的优先级：
怎么计算 NPS 呢？
用户从 0 - 10 中选择打分，最后综合计算出总体的 NPS 值。可以将 11 个选项分成 3 大组：
批评: 打分 0 - 6 的范围
弃权: 打分 7 - 8 的范围
推荐: 打分 9 - 10 的范围
NPS 的得分是推荐的百分数减去批评的百分数，忽略弃权的分数。
通常情况下，得分 50 就是一个不错的分数了。但是需要结合自己所处的行业。毕竟，相对分数才有真实的意义。
NPS 有哪些测量工具呢？
关于测量 NPS 的方式有很多：比如通过 Email ，或者通过应用内信息。
还有一种方式是使用已有的客户反馈工具，只放上去 0 - 10 的选择以及一个问题：
你向朋友推荐这个产品的可能性有多大?
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