最後更新：2026-07-13

淨推薦值衡量什麼

淨推薦值（NPS）是一項顧客忠誠度指標，建立在單一問卷題目上：「您有多大可能向朋友或同事推薦我們？」以 0 到 10 作答。這個由 Fred Reichheld 於 2003 年提出的構想認為，推薦的意願比一般的滿意度評分更能反映忠誠度，因為推薦會把作答者自己的名譽押上去。

回覆會依分數分成三個群組，而 NPS 就是熱情者與不滿者之間的淨差額。

三個群組

群組	分數	意義
推薦者	9–10	持續購買並向他人推薦的忠誠熱情顧客
被動者	7–8	感到滿意但缺乏熱情，容易被競爭對手拉走
批評者	0–6	不滿意的顧客，可能透過口碑損害品牌

被動者位於中間。他們計入回覆總數，卻被排除在最後的相減之外，這正是使 NPS 成為衡量「淨熱情」而非「平均滿意度」的原因。

公式

$$\text{NPS} = \%\,\text{推薦者} - \%\,\text{批評者}$$

每個百分比都以包含被動者在內的總回覆數為分母計算。由於是兩個百分比之差，NPS 落在 −100（全為批評者）到 +100（全為推薦者）的區間，並以整數表示，而非百分比——是 45 分，而不是 45%。

範例計算

假設一份問卷收集到 100 份回覆：70 位推薦者、20 位被動者與 10 位批評者。

$$\text{NPS} = \frac{70}{100} \times 100 - \frac{10}{100} \times 100 = 70 - 10 = 60$$

推薦者占 70%、批評者占 10%，因此 NPS 為 60。這 20 位被動者不改變差額，卻放大了分母：若同樣的 70 位推薦者與 10 位批評者出現在只有 80 人的問卷中，百分比——以及分數——都會更高。

如何解讀結果

並沒有放諸四海皆準的及格線，但以下區間是常見的判斷準則：

分數	解讀
低於 0	批評者多於推薦者——先處理不滿
0 到 30	良好——推薦者多於批評者
30 到 50	優異——擁有穩固的支持者基礎
高於 50	卓越——最受喜愛品牌的典型水準

任何高於 0 的分數都代表推薦者多於批評者。高於 50 在幾乎任何情境都算強勁，但誠實的基準並不是一張固定的表：NPS 會因產業、地區與問卷執行方式而大不相同。最有意義的比較，是與自身隨時間的趨勢，以及以相同方式衡量的直接競爭對手。

需要留意的侷限

NPS 之所以流行是因為簡單，但這份簡單也丟掉了資訊。9 分與 6 分分屬不同群組，但 0 到 6 全都併入同一群，兩種截然不同的回覆分布可能得到相同分數。它衡量的是宣稱的推薦意願，而非實際的推薦行為，並且對樣本大小、發送時機，以及各地在使用評分量表上的文化差異相當敏感——在某些地區，受訪者即使非常滿意也很少給出滿分 10。

請把 NPS 當作眾多指標之一。將它與具體的行為指標並用，例如 流失率計算器 與 淨營收留存率（NRR）計算器，以檢視宣稱的忠誠是否真的反映在留存上，並善用分數背後的質性意見，去理解顧客為什麼落在目前的位置。

如何提升分數

有兩個槓桿，且輕重不同。減少批評者通常能最快推動分數，因為每把一位批評者轉為被動者，就移除了整整一分的拖累，而且往往解決了一個可修正的問題——支援的缺口、意外的帳單、導入時的障礙。把被動者轉為推薦者是第二個槓桿：被動者已經滿意，只要在體驗上再多推一把，就可能讓他們傾向主動推薦。由於推薦反映的是整段關係，最持久的進步往往來自顧客最常接觸的產品與服務環節。

常見問題（FAQ）

什麼是淨推薦值（NPS）？

淨推薦值（NPS）是一項顧客忠誠度指標，建立在單一問題上：「您有多大可能向朋友或同事推薦我們？」以 0 到 10 作答。受訪者分為推薦者（9–10）、被動者（7–8）與批評者（0–6）。NPS 為推薦者百分比減去批評者百分比，得到 −100 到 +100 的分數。此指標由 Fred Reichheld 於 2003 年提出，被廣泛用作衡量顧客情感的基準。

NPS 如何計算？

將推薦者與批評者人數分別除以總回覆數得到各自的百分比，再以推薦者百分比減去批評者百分比。例如在 100 份回覆中有 70 位推薦者、20 位被動者與 10 位批評者，推薦者為 70%、批評者為 10%，故 NPS = 70 − 10 = 60。被動者計入總數，但不影響差額。結果以整數表示，而非百分比。

怎樣算是好的 NPS？

任何高於 0 的分數都代表推薦者多於批評者。粗略而言，高於 0 為良好，高於 30 為優異，高於 50 為卓越。不過 NPS 會因產業、地區與問卷方式而有很大差異，因此最有意義的比較是與自身隨時間的趨勢，以及以相同方式衡量的直接競爭對手。在某個產業「不錯」的分數，在另一個產業可能低於平均。

NPS 有哪些侷限？

NPS 簡單，但也捨棄了資訊：9 分與 6 分雖分屬不同群組，但 0 到 6 全部併為同一群，且被動者在差額中被忽略。兩種截然不同的回覆分布可能得到相同的 NPS。它衡量的是宣稱的推薦意願，而非實際行為，且對樣本大小、發送問卷的時機，以及各地在使用評分量表上的文化差異相當敏感——在某些地區，受訪者即使非常滿意也很少給滿分 10。請把 NPS 當作眾多指標之一，與留存率、回購與質性意見並列，而非對顧客忠誠度的單一定論。