本文来自微信公众号： 橙竹洞见 ，作者：竺大炜
当NPS成为一项经营指标之后，每个月最重要的一件事，就是解释分数为什么变了。
领导会问：
"为什么这个月NPS下降了？"
"用户到底在抱怨什么？"
我们的第一反应，总是把指标不断拆解。
品牌下降了，去找哪个车型下降最大。
车型下降了，去找哪个产品维度下降最大。
是导航偏移了？
是语音识别下降了？
还是蓝牙连接又报错了？
可是研发同学一脸委屈：
"这个月，我们什么都没改啊。"
我觉得哪里不对。
后来慢慢发现，一个很重要的原因是：
很多时候，产品的确没有变，但影响NPS的，不仅仅是产品。
产品没有变，用户预期变了
最常见的，就是新车上市。
今天的中国汽车市场，竞争越来越激烈。
新车上市，配置升级，价格却更低。
老车主很容易产生一种感觉：
"我被背刺了。"
车还是那辆车。
空间没有变化。
动力没有变化。
车机没有变化。
但再看自己的车，怎么看都觉得差了一点。
他的推荐意愿，自然下降了。
类似的情况还有很多。
一次负面舆情。
一次辅助驾驶事故。
都会改变用户看待产品的方式。
我越来越觉得：
用户体验，并不仅仅来自产品本身。
它同样来自用户的预期。
产品没有变。
预期变了。
体验也会跟着变化。
如果用一句话总结这一年的思考，我愿意写成：
用户体验=产品能力-用户预期。
产品没有变，调研对象变了
除了用户心态，还有另一个容易被忽略的问题。
我们到底调研了谁？
有时候，一个很小的调研调整，就会让结果发生明显变化。
例如：问卷是通过短信发送，还是通过品牌App站内消息推送。
短信理论上能够覆盖所有车主。
而App消息，更容易触达到那些经常登录社区、参与活动、关注品牌动态的活跃用户。
他们天然更加关注智能化，也更愿意表达自己的意见。
看起来只是发送渠道不同。
实际上，面对的是两群完全不同的用户。
还有一个更大的问题。
我们调研的是哪个拥车阶段？
购车两个月，半年，还是一年？
通常来说，随着拥车时间增加，用户的新鲜感逐渐消失。
满意度下降，推荐意愿也会下降。
同一款车，两个月用户和一年用户，NPS往往相差很多。
那到底哪一组数据更真实？
如果让我今天重新回答。
我依然没有唯一答案。
因为不同生命周期，回答的是不同的问题。
两个月用户，更了解产品的新鲜感。
一年用户，更了解产品的长期体验。
也许，我们更应该问，哪个群体的用户，他们的推荐更有说服力？
幸存者偏差
如果继续把时间轴拉长，会发现一个奇怪的现象。
很多车型到了三年、五年以后，满意度和推荐度，反而开始回升。
为什么？
答案是：幸存者偏差。
那些不喜欢这辆车的人，很可能在第三年、第四年已经换车了。
留下来的，大多是真正认可这款产品的人。
于是，调研对象天然发生了筛选。
其实，这种偏差不仅发生在拥车生命周期内，而是从一开始就在。
NPS本身，就是一种幸存者偏差。
因为我们调研的是已经购买产品的人。
那些因为外观不好看、空间不满意、驾驶感受不好而放弃购买的人，根本不会进入我们的样本。
这也是为什么，在很多车型的NPS分析里：
外观、空间、操控这些维度，得分一直很高。
而智能座舱、辅助驾驶、充电体验，却总是相对偏低。
不是因为外观一定比车机优秀。
而是因为：
不喜欢外观的人，一开始就没有买。
而对于车机，辅助驾驶，充电体验，可能需要经历几次长途出行，经历酷暑和寒冬，才能充分体会。
销量，也会改变NPS
再说一个有意思的案例。
有一款车型，NPS一直很高，而且每个月都在提升。
按照NPS理论，它应该越来越容易形成口碑传播。
销量也应该越来越好。
现实却完全相反，其销量是越来越差的。
后来结合战败者调研，我们发现这款车的外观一直存在争议。
喜欢的人，非常喜欢。
不喜欢的人，非常不喜欢。
随着销量下降，那些纠结的消费者越来越少。
留下来的，越来越多是忠实粉丝。
于是，NPS自然越来越高，外观评价也越来越高。
直到那一刻，我才意识到：
不仅NPS会影响销量，销量，同样会改变NPS。
样本越少，波动越大
销量变化，还会带来另一个容易被忽略的问题。
NPS终究是一项抽样调查。
如果两个月前卖出了两万辆车。
样本池足够大。
数据自然稳定。
可如果那个月只卖出两千辆。
即便最终回收一百份问卷。
整车NPS还能勉强分析。
到了二级指标、三级指标，样本量就开始捉襟见肘。
这时候，一个用户的打分。
都可能让结果发生明显波动。
于是，我们又回到了文章开头。
领导问：
"为什么这个月NPS变化这么大？"
研发同学还是那句话：
"我们什么都没改啊。"
写到这里，我越来越觉得。
很多时候。
不是产品变了。
不是用户变了。
而是用户的预期变了。
样本变了。
市场变了。
而我们却总以为，是产品出了问题。
NPS测量的，从来不只是产品本身。
它同时也测量了用户的预期，以及产品所处的市场环境。
那么，一个不断受到市场和样本影响的指标，到底应该如何使用？