Net Promoter Score是一个经过验证的衡量客户支持和忠诚度的指标，有三分之二的《财富》1000家公司使用。它的全球推广取决于很多因素，包括一个简单的问题:“你有多大可能将(公司/品牌)推荐给朋友或同事?”这个简短的问题是NPS的支柱^®也是大多数客户调查中不可或缺的一部分。领导组织从这些研究中获得有价值的见解，并利用它们来创造卓越的客户体验。

然而，近年来，调查的回复率一直在下降。随着各大公司竞相获得关注，客户不断收到反馈请求。现在，任何调查的回复率都可能只有个位数。这意味着，一家公司只能从其客户群的一小部分样本中收集明确的反馈，而实际上，它无法了解大多数客户的看法。然而，我们知道，许多公司拥有大量的客户数据，而不是明确的反馈。

输入预测NPS。其理念很简单:即使在没有调查的情况下，预测性NPS也可以推断客户的NPS状态(推动者、被动者或批评者)，通过使用高级分析工具来处理和建模与该客户相关的所有结构化和非结构化数据。但这需要一丝不苟和有组织的努力，才能将所需的要素汇集在一起:愿景、数据、技术、人才和行动的承诺。

我们是否可以通过分析我们所知道的关于客户的一切，比如她的人口统计资料、产品所有权、交易历史、与公司的互动以及其他行为指标，来推断客户对公司是高兴还是恼火?我们最近几个月建立的各种模型证实，Predictive NPS在这方面做得相当不错。

仅举一个例子，我们与一家金融服务公司合作构建了一个模型，该模型可以预测向客户服务中心拨打的电话可能产生的结果。我们收集了围绕呼叫的运营指标(如保持时间、通话时间和传输数量)、客户最近的事务和她的数字足迹。此外，我们采用先进的自然语言处理算法来分析通话记录，提取通话原因、意图和情感。最后，我们将这些结构化和非结构化数据输入一些机器学习算法，使用标记的NPS数据作为目标变量。

结果:预测NPS状态的总体准确率超过80%，识别诋毁者的准确率比基线提高了四倍。我们还通过本地可解释模型不可知论解释(LIME)和SHapley加法解释(SHAP)等技术确定了每个预测的关键驱动因素。这些局部模型可解释性方法在个体客户层面上提供了更多的定制行动，包括一线经理的定向回调。

预测性NPS有几个好处，有助于与客户建立更好的关系。它让公司有能力监控大多数客户的脉搏，而不是提供明确反馈的一小撮客户。它为客户体验团队提供信息和工具，以近乎实时地干预和改善客户结果。它让管理者能够预测顾客的行为，而不是对顾客的行为做出反应。随着客户期望的快速变化，预测性NPS可以为客户提供更好的体验、降低运营成本和差异化竞争指明道路。

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净启动子评分是一个服务标志，和NPS^®该注册商标为Bain & Company, Inc.、BOB体育appSatmetrix Systems, Inc.和Fred Reichheld。