Wie wird der Net Promoter Score richtig eingesetzt – Eine Anleitung

Der NPS-Wert kann also zwischen -100 und +100 liegen.

Hier ein Rechenbeispiel:

Unternehmen A führt kontinuierliche Zufriedenheitsbefragungen durch. Jedes Mal, nachdem eine Kundin oder ein Kunde etwas von dem Unternehmen gekauft, oder eine seiner Dienstleistungen in Anspruch genommen haben, werden sie darum gebeten, auf der oben erwähnten Skala von 0-10 zu beantworten, wie wahrscheinlich es ist, dass sie das Unternehmen weiterempfehlen würden.

Zum Zeitpunkt X möchte das Unternehmen nun seinen NPS-Wert berechnen.

Insgesamt haben 500 Personen die Frage beantwortet.

Von diesen 500 Personen hat die Hälfte – 250 Stück – eine Punktzahl von 9 oder 10 vergeben. 50%der Befragten werden entsprechend als Promotoren eingestuft.

125 Befragte haben eine Punktzahl zwischen 0 und 6 vergeben – der Anteil an Detraktoren beträgt also 25%.

Gemäß der obigen Formel hat das Unternehmen also einen NPS-Wert von:

50 (Anteil an Promotoren) – 25 (Anteil an Detraktoren) = 25

Den NPS richtig einsetzen – mit automatischer Textanalyse

Automatische Textanalyse, auch als „Textmining“ bezeichnet, wird meist eingesetzt, um zwei Dinge über einen Text herauszufinden:

• Sein Sentiment
• Sein Thema

Ein Text kann hierbei beispielsweise die oben angesprochene offene Frage sein, die einer NPS-Befragung hinzugefügt werden kann.

Mit der Sentiment-Analyse (en.: sentiment analysis) kann die „Stimmung“ eines Textes ermittelt werden. In der Regel werden dabei dem Kommentar als Ganzes oder aber einzelnen Textbausteinen innerhalb des Kommentars, die Label „positiv“, „negativ“ oder „neutral“ zugeordnet.

Die Themen-Analyse (en.: topic analysis) ordnet Texte und Textbausteinen einer Liste von – in der Regel vordefinierten – Themenkategorien zu. Auf Basis von Schlüsselwörtern kann so das Hauptthema, oder eine Reihe an bedeutenden Themen, innerhalb eines Textes automatisch erkannt werden.

Interessant wird es vor allem dann, wenn diese beiden Analysemethoden kombiniert werden. Dadurch wird es nämlich möglich, zu erkennen, welche Themen eine eher positive Reaktion hervorrufen, welche Themen gelobt werden und womit von Seite der Befragten eher negative Erfahrungen verbunden werden.

Ein Beispiel:

Nehmen wir an, ein Kunde oder eine Kundin haben einen NPS-Wert von 7 angegeben. Damit sind sie weder Detraktor noch Promoter, sondern werden der Kategorie der Indifferenten zugeordnet. Welche Schritte ein Unternehmen jetzt gehen muss, um genau diese oder vergleichbare Personen zu Promotoren zu machen, wird jedoch nicht klar.

Zumindest so lange nicht, wie keine Option besteht, die abgegebene Bewertung auch zu Begründen. Diese Begründung könnte etwa so aussehen:

„Leider kam mein Produkt defekt an – sehr frustrierend. Der Kundenservice war allerdings absolut hervorragend und konnte gemeinsam mit mir das Problem innerhalb kürzester Zeit lösen. Insgesamt bin ich also zufrieden.“

Ein gut aufgesetztes Textmining-Tool könnte aus diesem Kommentar nicht nur drei Kategorien herauslesen – Produkt, Service und allgemeine Zufriedenheit – sondern diese auch direkt mit den geäußerten Sentiments verbinden.

Basierend auf diesem Beispiel könnten die CX-Verantwortlichen eines Unternehmens also mehrere Insights ableiten:

• Der Kunde oder die Kundin hat ein defektes Produkt bekommen.
• Der Kundenservice hat das Problem zeitnah und anstandslos gelöst.
• Insgesamt hat das zu einer positiven Experience geführt – allerdings nicht positiv genug, um die befragte Person zu einem Promotor zu machen.

Das Unternehmen weiß jetzt, was dem Kunden oder der Kundin in ihrer Customer Experience gefehlt hat und kann als Reaktion etwa eine Überprüfung und Verbesserung der Qualitätssicherung einleiten.

Genauso könnte die obige Auswertung als Anlass genommen werden, dem offensichtlich gut geölten Support-Team eine Anerkennung zukommen zu lassen.

Der NPS bekommt durch die offene Textfrage also den fehlenden Kontext.

Wenn dieser Vorgang jetzt noch für die Tausenden und Zehntausenden Feedbacks, die viele Unternehmen erheben, durchgeführt wird, lassen sich so Daten gewinnen, die quantitativ belastbar sind, aber qualitative Schlüsse zulassen.

Fazit

Der NPS misst die Wahrscheinlichkeit, nach der ein Kunde ein Unternehmen weiterempfiehlt und geht damit über die Bewertung der Kundenzufriedenheit hinaus. Mit einer kurzen Umfrage nach kritischen Kontaktpunkten mit dem Kunden lässt sich der NPS sehr einfach erheben.

Auf Grund seiner Einfachheit hat der NPS jedoch auch Nachteile, allen voran die geringe Informationsdichte. Unternehmen, die den NPS ohne zusätzlichen Kontext erheben, wissen oft nicht, was genau die Befragten zu ihrer persönlichen Bewertung geführt hat.

Der NPS alleine ist also vor allem geeignet den Status Quo zu messen und Veränderungen über Zeit abzubilden. Damit kann beispielsweise überprüft werden, ob Verbesserungsmaßnahmen erfolgreich waren.

Den NPS mit einer offenen Textfrage zu kombinieren, erweitert die Menge an Insights, die aus ihm gewonnen werden können signifikant. Ein automatisches Textanalyse-Tool hilft dabei, die Auswertung der dadurch erhobenen Kommentare selbst mit kleinen Teams zu bewältigen.

Unternehmen kommen damit in den Genuss von qualitativem Feedback ohne zusätzliche Kapazitäten und Kosten für eine manuelle Kodierung aufwenden zu müssen.

Reagieren Unternehmen zügig auf negatives Feedback eines Kunden oder einer Kundin und bieten Lösungsvorschläge an, steigen die Chancen, dass der Kunde seine Kritik sogar zurückzieht. Ein unzufriedener Kunde, der sich mit Respekt behandelt fühlt und obendrein noch sein Problem gelöst bekommt, ist nach einem solchen Kontakt häufig zufriedener als die Kunden, die gar kein Problem hatten.