※こちらの記事は、Emotion Techのお客様に向けて配信した活用事例メルマガを、note用に再編集したものです※

こんにちは！
Emotion Techのカスタマーサクセス、渡邉です。

ゴールデンウィークは
友人が足しげく通っているクラフトビールのお店に連れて行ってもらいました。

絶対にタコスを食べるよう言われ、
すすめられるがままに食べたところ、たしかにとてもとてもおいしかったです。

自分だけで行ったらおそらく頼まないメニューですが、
実は常連さんはほぼ必ず頼んでいるのだそうです。

このような「常連さん」や「ファン」の特徴が
アンケートからも分かると、改善アクションがしやすいですよね。

NPS(R) / eNPS(SM)の点数からも、「常連さん」や「ファン」の
特徴を捉えることができます。

この【推奨者】【中立者】「批判者」の3つの区分けでも　
行動の違いが出ることは多く、
それぞれの特徴をつかむと、改善施策が考えやすくなります。

たとえば、カフェのスイーツメニューで
【推奨者はトッピングを多く頼む】という傾向を発見できれば、
【トッピングを多く頼むと、推奨度が高くなる】という仮説が立てられます。

仮説があれば、それをもとに、
たとえば一度トッピング無料キャンペーンを実施して
推奨度が高い層が評価しているメニューをより多くの人に体験してもらう、
といったアクションを試してみることができます。

NPSというスコア自体、
実際に推奨度による顧客の行動の違いをもとに
「推奨者（9-10点）の割合　ー　批判者（0-6点）の割合」
という式で計算されています。

NPSを提唱したアメリカのベイン・アンド・カンパニー社の
顧客行動の調査によると、このような特徴があったそうです。

自社のデータを見る際にも、
推奨者　中立者　批判者　でそれぞれ絞り込んで回答を見ると、
たとえば来店頻度の違いやコメントで言及していることなど、
推奨度による特徴が見つかる かもしれません。

分からないことがあればお気軽に担当者までご相談くださいね。

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