顧客満足度とNet Promoter Score℠はどっちが大事なのか?

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顧客満足度とNet Promoter Score℠はどっちが大事なのか?

顧客満足度を重要視することはいつの時代においても重要な要素です。

皆さんがよく行くお店やよく買い物をするECサイトでも、お客さまの満足度を測るために、アンケートという形式で積極的にフィードバックを求められることがあると思います。(時には、★をつけることなどもあるかと思います。)

いわゆる「お客さまの声」ですね。

従来、それらは何か業務の改善などにつなげることを目的にしていましたが、こうした指標は「収益」との関係を強く問うようになりました。さらに、時代背景から、株主視点や企業視点ではなく、より顧客視点ということも重要視されています。

私自身もマーケの担当者をしていた頃、「iTunesや口コミサイトで★をもらうという行為やカスタマーセンターでの顧客対応を、どう収益に結びつけるのか?」と悩んでおりました。

今回はそうした同じ悩みを持つヒトへ、少しでも参考になれば幸いです。

顧客満足度と顧客ロイヤルティの違いは?

端的にいうと、その“時間軸”にあります。

前者は顧客が短期的に持ったものであり、後者は顧客が中長期的に持つものであり、過去形と現在/未来系としても時間軸の違いで整理することができます。

端的に考えると、スポットでの満足より、ロングの中長期的な満足のほうが収益につながると考えれるため、それらを測る指標として、NPS(Net Promoter Score)が登場しました。

NPS(Net Promoter Score)とは?

NPSとは、「Net Promoter Score(ネット・プロモーター・スコア)」の略で、従来計測することが難しかった顧客ロイヤルティを数値化し、定量的な判断ができるようにするものです。

顧客ロイヤリティの定義は一言では表しにくいのですが、
自社の商品や企業、つまりブランドに対する愛着・信頼の度合いと言えます。

実際のスコアリングは、回答者が11段階のスコアをもとに回答し(他人に薦める可能性:0~10段階)、

  • 9~10:推奨者
  • 7~8:中立者
  • 0~6:批判者

として、スコアリングすることができます。

つまりは、顧客がその経験をどこまでエバンジェリストになってくれているのか?と問うのです。

NPS(Net Promoter Score)の歴史

2003年に、アメリカボストンにある大手コンサルティング会社、Bain&Company(ベイン・アンド・カンパニー)のフレデリック・F.ライクヘルド氏が「The One Number You Need to Grow(Harvard Business Review)」という記事で発表しました。

実際には、GEやAppleなどが活用し、このスコアが高い企業は収益性も高いことを証明したことで有名になり、その後多くの企業がNPSを経営に取り込んでいます。

では、顧客調査にはNPS採用すべきなのか?

これは、お互いに相関および補完関係にあるので、切っても切り離せないものであるはずです。

NPSだけで考えてみることにすると、「ロイヤルティはある」と評価された顧客は「満足している」ため「収益になる」とされてしまいます。これは、一概には言えないと思います。

また、11段階の質問だけでは必ずしもロイヤリティに起因するか、は分からないはずです。つまり、本当にエバンジェリストになってくれるのか?またはやっているのか?は事実しては根拠が薄く、またその時にそう思っても、実際にはどうだったか?は顧客も人間ですので、なかなか難しいものになります。

その他欠点も含めてまとめると、以下のようになると思います。

  1. 特に日本人は、4から6ポイントに集中する可能性がある
  2. 「期待からのご意見」という形で実際にはロイヤリティが高くても辛いポイントがつく可能性がある

ですので、やはりここはLTVや他の指標も使うべきだと思います。

そもそも「顧客満足度」から「顧客ロイヤルティ」へとシフトした要因としても、「収益」との関係性を顧客満足度では測れなかったことにあるはずなのです。

NPSだけではこうした穴があり、一概にNPSが上がったからといって、それだけでは必ずしも「収益」にインパクトがあったとは言えない可能性があります。

今後、顧客調査に使える指標は?

いわゆるビックデータやAIの活用がここのキーポイントになりそうです。

例えば、購買についても、関心、探索、選択、購入、決済、入手などのプロセスごとの量と質のデータを活用した精度の高い顧客調査をチャレンジ、またそうしたサービスも出てきています。

NPSは、上記のようなサービスで、顧客とのトランザクションポイントでは結構活用できそうです。

顧客満足度調査では、実際の生の声が必要になるところで活躍できそうです。特に改善すべき点、どう思ったか?などの定性情報は、こうした従来型の顧客満足度調査でなければ取得できないものです。

また新しい情報が入ったら、アップデートします。

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