Недавно в одном сообществе мы обсуждали клиентский сервис и NPS. Мне показали какие опросы используются. Вопрос звучал классически: «С какой вероятностью вы порекомендуете участие в Клубе, коллегам друзьям, знакомым?» На экране — аккуратная шкала, даже с цветами:
🟢 9–10 — «всё хорошо»,
🟡 7–8 — «средне»,
🔴 1–6 — «плохо». Результаты выглядели прилично:
75% — 9–10,
15% — 7–8,
10% — 1–6. Кажется, всё отлично.
Но если честно — мы ничего не узнали.
Потому что опрос уже в момент запуска исказил смысл NPS. 1. Когда мы группируем эмоции Человек не поставил свою оценку — он выбрал категорию, придуманную заранее. Однажды я спросил у участника, почему он выбрал диапазон 7–8. — Ну, нормально, но не идеально.
А другой сказал:
— Я бы поставил 6, но раз тут “средне” начинается с 7, пусть будет 7. В итоге оба попали в одну группу “нейтралов”,
но по смыслу один — доволен, а другой — на грани ухода. Когда мы делим шкалу по цветам —
🔴 0–6 «плохо», 🟡 7–8 «средне», 🟢 9–10 «хорошо» —
мы фактически