Почему? По кочану

Вопрос о причине NPS-оценки нужно задавать в формулировке «Почему?». Иногда лаконичное почему можно удлинить до более вежливых и развернутых форм, например, «Почему Вы поставили такую оценку?», «Поясните, пожалуйста, почему Вы дали такую оценку?», «Почему Вы оценили именно так?».

Формат этого вопроса должен быть открытым, т. е. с ответом в виде свободного комментария. Тогда клиент сможет ответить максимально содержательно и детально. А текстовые или голосовые ответы можно расшифровать, проклассифицировать и проанализировать какой-нибудь модной предиктивной технологией («мы для этого разработаем специальную нейроночку»).

Вопрос о причине не стоит задавать Пассивным — спрашивать нужно лишь Промоутеров и Детракторов.

Наивно полагать, что в количественном исследовании от открытых вопросов будет толк. Особенно, если опрос проходит без участия интервьюера (как в популярном онлайн-анкетировании).

Каков вопрос, таков и ответ. Слова-провокаторы тянут за собой соответствующие вредные ответы в рифму: «Почему? — по кочану», «Откуда? — от верблюда», «Где — в Караганде».

Посмотрите примеры из реального онлайн-опроса одной компании, которая использовала формулировку «Почему Вы оценили именно так?» и задавала вопрос об основной причине NPS-оценки в открытом формате. Качество ответов сражает наповал.

Еще один минус открытого вопроса — необходимость обработки и последующей классификации ответов. О какой полноте классификации может идти речь, если содержательных ответов кот наплакал? К тому же, если в вашем опросе не 5−10 тысяч респондентов, а допустим, всего 300?

Во всех русскоязычных изданиях книг Ф. Райхельда, автора NPS-подхода, вопрос о причине формулируется примерно так:

«Назовите основную причину своей оценки?» (англ. What is a main Reason for your Score?).

Никаких «Почему?» нет и в помине.

— Вы откуда такую информацию о NPS взяли?
— Из Википедии, конечно.
— Вы серьезно?
— А чего такого?
(из разговора с сотрудниками крупной российской компании)

В Википедии на протяжении нескольких лет в статье про NPS был абзац: «Для получения практических выводов на основании индекса, критикам и сторонникам задается второй вопрос NPS: «Почему?». Добавил автор с ником EAN128.

Можно только гадать, какое количество маркетологов, ресёчеров, продуктологов, специалистов по CX/UX, разработчиков онлайн-сервисов опросов, доверчиво использующих Вики в качестве профессионального учебника, успели растиражировать эту ошибку в своих продуктах, услугах, шаблонах анкет, аналитике, экспертных блогах и учебных курсах.

Похоже и сотрудники онлайн-сервиса опросов Яндекс. Взгляд тоже оказались в этих рядах. Вот такой шаблон анкеты Яндекс предлагает использовать в опросе для оценки и анализа показателя NPS:

Вместо открытого формата вопроса используйте полузакрытый формат, с классификатором причин и возможностью ответа в виде комментария в свободной форме, если ни один из предложенных вариантов не подходит.

Хорошо продуманный и протестированный классификатор обычно устраивает порядка 95% участников опроса. В противном случае его стоит доработать.

Не начинайте вопрос со слова-провокатора «почему». Используйте оригинальную формулировку вопроса, предложенную Райхельдом: «Назовите основную причину вашей оценки». Можете задать вопрос в два приема: сначала попросите указать все причины оценки (их может быть несколько), а потом предложите отметить основную.

Если для сбора обратной связи с клиентами вы используете готовые решения на основе платформы bitrix24, будьте особенно бдительны: подобные инструменты могут содержать некорректные формулировки NPS-вопросов и поле «комментарий» вместо гибкой настройки формы с вариантами причин оценки. Кроме того, расчет индекса клиентской лояльности в таких инструментах обычно не учитывает структуру выборки опрошенных.

Вопрос о причине оценки задавайте всем участникам опроса: и Промоутерам, и Пассивным, и Детракторам. В этом случае вы сможете не только рассчитать значение NPS, но и проанализировать индекс NPS в разрезе факторов лояльности Каскадным методом.

А всякие искусственные интеллекты оставьте для других более подходящих задач — зачем использовать смоделированную оценку сомнительного качества, когда фактические данные можно получить прямым путем?


PS. Статью о NPS в русскоязычной Википедии в начале 2020 года по моей инициативе частично поправили. Но где гарантия, что кто-нибудь не вернет «почему» назад?