年关交替时，许多新客户注册体验家，主要是为了开展“年终NPS”调研。这些调研通常具备以下需求：

① 目标人群：聚焦于最近3个月或本年度内购买过产品的客户。

② 发送形式：主要通过微信服务号或短信一次性推送。

③ 问卷长度：20题以上。

④ 交付需求：提供一份完整的PPT分析报告。

然而，这种常见的研究设计实际上往往存在三大主要问题：

1 幸存者偏差

图源体验家XMPlus

我们以汽车行业为例。客户在购车决策过程中，通常会经历试乘试驾、多品牌比较等环节，甚至在最终成交前仍可能涉及其他步骤。如果企业只在每年定期调研最终成交的客户，而忽略那些试驾后未购买的潜在客户，就会导致NPS被系统性抬高，同时也无法识别导致客户流失的真正原因。简而言之，仅从已认可我们的客户中收集反馈，是无法找出那些不认可我们的客户的痛点所在，因此这类调研所获得的数据，往往难以有效提升销售转化率与整体业绩。

2 回忆数据不准

我们继续以汽车行业为例。企业在设计年底NPS问卷时，往往希望全面了解客户对品牌的评价，因此问卷常涵盖“购买、提车、使用、售后”等多个场景，时间跨度可能长达一年。例如，一位在1月购车、9月做过维保的车主，在12月被邀请填写NPS问卷时，需要分别回忆12个月前和3个月前的体验。这种设计容易对调研结果产生两方面负面影响：

● 回忆成本高导致应答率低：

当受访者需要回溯较久之前的经历时，因记忆模糊或费力，更容易拒绝参与或中途放弃。（不妨自测：你还记得元旦假期某次外出就餐的具体体验吗？是否已印象模糊？）

● 回应偏差导致答案不准确：

由于记忆误差或遗忘，加上受访者可能受社会期望、敷衍心态等因素影响，容易给出不准确、随意或带有倾向性的答案，从而降低回答质量和有效回收率。
 

为应对这一问题，企业常在调研后为车主提供激励，但这对于缓解上述两类偏差作用有限，且成本偏高。

3  样本代表性差

许多企业的年度NPS调研通常仅持续2周到1个月，然后基于数千条数据进行统计分析。这些数据往往只占订单量的 3%-5%，甚至更低。如此小样本的数据仅在特定时间进行，很难反映公司整体的真实状况。此外，抽样误差再加上之前提到的幸存者偏差问题，使得数据质量确实无法支撑重大的商业决策。
 

那么，我们该怎么办呢？

我们先来看看某打车软件是如何操作的。在短短十几分钟的客户旅程中，用户被触达三次，分别是在叫车后取消时、上车后和下车付费后。

图源体验家XMPlus

☑叫车取消后的弹窗调研旨在解决“幸存者偏差”问题，使那些没有购买的客户也能向企业反馈他们本次选择不消费的原因。

☑上车后立即询问客户车内空气，是为了应对“回忆不准确”的问题。因为这种重要但转瞬即逝的体验如果在下车后再询问，可能会被忽视。

☑这三个调研会对每位客户弹出，即“全量而不抽样”，很好地解决了前文提到的“样本代表性”问题。

那么，是不是只有具备成熟技术架构的互联网公司，才能通过数字化方式实现这种全量、实时、全旅程的用户反馈收集呢？事实并非如此。在过去几年中，体验家已经帮助酒店、连锁零售、汽车销售和物流等多个传统行业实现了这种高效的、全年无休的客户反馈收集。真正做到了“想看数据就能看”，而不是“想看的时候再去收集”。
 

例如：

图源体验家XMPlus

简言之，在企业数字化水平不断提高的今天，小程序和APP不仅可以用于获客和提供服务，还能作为及时收集客户信息的载体。通过即时反馈，数据可以全年365天无间断地被收集，为基于大样本的及时性调整提供支持，从而真正实现客户体验管理的敏捷化。

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