当咱们想知道用户对产品有什么定见或对产品是否满足时，常常会经过用户调研的方法去了解用户的实在感触。而在用户调研中，一个十分常见的问题是：
“您是否会乐意将“品牌名&产品名”引荐给您的朋友或许搭档？”
这个问题其实调研的便是净引荐值，也叫NPS，意在了解用户对该品牌或产品自动引荐的志愿，是一个常见的用户忠诚度目标。
布景
咱们迫切需求了解用户对app的实在运用感触与点评，因而决议依据NPS做一次用户调研，意图是核算App的NPS值，而且找出低点评的元素。
定位了低分元素后，会依据其比重辅导之后的产品优化方向与重心。
预备
依据网上已有的NPS调研办法，经过收拾形成了合适自己产品的方案：
接下来就依照这个方案去详细履行：
这儿能够理解为净引荐值和满足度有必定的相关性，即咱们所以为的，假如对产品满足的话，那么他有必定志愿引荐给其他人运用。因而引入了一个相关系数k来代表二者的相关性。
用1-k来代表其他要素，比方品牌影响力。其他要素咱们赞不关怀，这儿首要细分到满足度。
全体满足度是整个APP的满足度，能够细分为各分子的满足度以及其重要性，重要性指的是各分子满足度和全体满足度的相关性。因而下一步咱们需求知道哪些要素会影响用户对产品的全体满足度，而且是咱们关怀的。
承认满足度要素
这儿我和各个部门交流，向他们搜集或许影响用户满足度的要素，这儿每个要素的满足度都会直接影响到用户对App的全体满足度。因而我需求提早确认咱们重视哪些要素。
这样在实践的调研中就能够经过数据定位用户满足度在哪块是十分低的，然后进行针对性的优化。（图中为示例，非实在数据）
规划问卷
问卷问题的规划，首要包含2个方面：
1. 用户画像的相关问题
年纪、性别、身份、受教育程度、收入水平、找工作类型、找工作频率（产品特点是招聘类，因而需求知道找工作的画像）；
用户画像的相关问题，在于做问卷剖析时，比较不同类型用户的数据差异，然后得出客观全面的定论。
2. 用户满足度相关问题
首先是全体满足度：“你对pp的满足程度(1-10分)”；
然后是各个要素满足度：
“你对产品规划的满足度(1表明十分不满足，5表明十分满足)：
信息传达功率（1，2，3，4，5）页面漂亮（1，2，3，4，5）操作流畅性（1，2，3，4，5）……”终究是NPS值：“你向朋友或搭档引荐运用app的或许性有多大？（0-10分）”
这些问题别离算的是全体满足度、各要素满足度、NPS值。
投进方法与途径
前期方案经过短信方法向从前运用过咱们App的人投进，但因为存在很多的丢失用户，经测验，运用短信的回收率过低，然后导致样本数过少。因而决议在App内经过Banner展现方法向一切活泼用户投进。
这样投进的优点在于样本数满足，害处在于因为已丢失用户未计入样本中，会导致全体满足度和NPS偏高。
这儿主张假如有条件，尽量仍是经过短信方法定向人群投进，这样能够确保投进规模即在抱负的随机规模内，确保搜集数据的客观性与随机性。
经过第三方调研问卷的东西（问卷星，金数据等）生成问卷后，即可进行投进。接下来便是最重要的数据核算、数据剖析的工作了
数据剖析
数据剖析首要依托的是spss东西，核算的是各要素的均匀满足度以及和全体满足度的相关系数，即各要素的重要性。详细的核算方法网上都有现成的核算公式，这儿不再细讲。
终究会得到这样一份数据（图中数据为实例，非实在数据）：
即每个要素都会核算出两个目标：满足度、重要性
满足度代表这个要素的独立满足度
重要性代表这个要素的满足度和全体满足度的相关性。
经过对用户画像的组合，咱们或许会得到多组不同画像用户的数据。同上图，接下来便是将各个要素进行组合剖析。
四分图模型
横轴为重要性，纵轴为满足度，将各个要素按其数据代入图中，咱们会得到这样一个四象限散布的图，也叫四分图模型。
这个模型即客观反应了咱们需求重要优化的当地，有优势的当地，优先级不高的当地，以及持续坚持即可的当地。
再细分，能够依照不同类型事务来分，如下：
从图中能够看到，需求优先改善的是活动实在性、活动更新频率。它们的重要性很高，但满足度却很低。因而咱们需求要点重视这3个方面的优化问题。
NPS核算
净引荐值(NPS)=(引荐者数/总样本数)×100%-(贬损者数/总样本数)×100%。
定论
不同用户画像的满足度数据存在差异，比方学生用户对用户体会方面要求更高，因而在用户体会方面的满足度会偏低；比方女生用户更看中运营活动；NPS在整个职业中归于偏高水平，但因为计算规范不一致，因而存在必定差错；终究将问题定位在1，2，3，4，5等要素上，这些要素是显着重要性很高，但满足度很低的要素。阐明用户十分垂青这些要素，但并不满足。经过以上定论，咱们能够守时去监测用户对产品的满足度改变，而且定位当前优先级高的问题，并调查处理作用。
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