规范性数据-NPS值

在收集市场调研的数据时，有时需要针对特定的样本人群，收集规范性数据。

通过收集规范性数据，可以通过对部分或较小样本群的数据分析，将待评估的某种特征，通过转化为量表的形式，应用到更广泛人群中的研究，以发现这些被评估特性，在较大人群中的分布或者普遍性。

有效的收集和应用规范性数据，可以按照以下三个步骤来操作：

1。 明确规范的定义

规范，即是代表性样本的值，可以用作比较后续所收集数据的基准。

2。 规范性数据的收集

一般而言，通过对代表性样本进行测试以建立规范而获得

3。 创建通用量表

通过收集规范性数据，可以建立各种级别的测试性能，并将测试的原始分数转换为通用的量表

在各类调研实践中，最常用和易于操作的规范性数据，即为NPS（净推荐值）。

NPS数据的收集，一般通过提出这个问题：

你有多大的可能性将这家公司、产品或服务，推荐给朋友、同事或家人？

被访者可以就对以上问题的回答，即推荐的可能性，从0-10之间的分数选择打分。0为最不可能推荐，10为最可能推荐。

最终，根据被访者的打分，可以得到以下的净推荐值的分组值，即：贬损者，被动者，和推荐者。

净推荐值通过用推荐者所占的百分比减去贬损者所占的百分比来计算，被动者的数值不计入NPS值的计算中。

净推荐值(NPS)=(推荐者数/总样本数)×100%-(贬损者数/总样本数)×100%

NPS值是一种非常简便快捷计算消费者对某种产品/服务/品牌推荐程度的规范数据量表，最终也可以反映消费者的满意度。

虽然每个行业有不同的特征，但是通过参考其他行业的数据，可以看到不同行业的NPS值相差较大。品牌方在考虑调研分析NPS值的时候，也应该跳出本行业的限制，不拘泥于传统思路，参考其他行业的优秀操作实例和经验，应用于本行业、本品牌的实践中。