Por favor, deja de usar NPS para medir la satisfacción de los clientes.

Adrian Solca
12 min readOct 12, 2020
¿Qué pasa si te digo que un detractor es 7 veces más probable que recomiende o que no diga nada de tu marca a que hable mal de ella? ¿Seguirías confiando en esta métrica?

¿Qué es NPS?

NPS o Net Promoter Score es un número propuesto por Frederick F. Reichheld en una publicación del 2003 del Harvard Business Review:

Lo que el señor Reichheld dice es que los clientes leales recomiendan tu marca. Así que si mides la probabilidad de que alguien recomiende tu marca, puedes extrapolar la probabilidad de que alguien sea leal a tu marca. Y alguien leal compra más.

Customers who are truly loyal tend to buy more over time, as their incomes grow or they devote a larger share of their wallets to a company they feel good about.

And loyal customers talk up a company to their friends, family, and colleagues. In fact, such a recommendation is one of the best indicators of loyalty because of the customer’s sacrifice, if you will, in making the recommendation.

Reichheld armó este caso de estudio poniendo alternativas de preguntas a 4,000 clientes y llegó a la conclusión de que la mejor manera de saber si alguien te va a recomendar es preguntando:

One question was best for most industries. “How likely is it that you would recommend [company X] to a friend or colleague?” ranked first or second in 11 of the 14 cases studies.

¿Qué tiene de malo el NPS?

El contexto en el que Reichheld definió el NPS fue ANTES de de la revolución tecnológica en la que estamos viviendo ahora. Su propuesta era la de simplificar los formularios de experiencia de cliente, que en ese momento eran tediosos largos y horribles.

No existía analytics. No existían los eventos en JavaScript. No existían las estrellas en las tiendas de aplicaciones

De hecho lo más avanzado tecnológicamente que teníamos en el 2003 era el Motorola Razr:

Tecnología de punta cuando se creó el NPS

Desde entonces, el panorama tecnológico ha cambiado mucho y por lo tanto la manera en la que podemos obtener feedback de los clientes.

De hecho, el propio Reichheld se ha lamentado de que las compañías hayan adoptado tan ampliamente el NPS.

the founder of NPS himself, Fred Reichheld laments that we are now over relying on the score. This is especially true when the score becomes the end itself, rather than a means to an end, and companies stop thinking about it simply as a tool to build better relations, learn from feedback, and monitor the impact of improvements. It’s also harder to get this metric right than it might seem — sample sizes, timing, culture and wording all affect NPS outcomes.

El Harvard Business Review también revisó la información y encontró que NO EXISTE UNA CORRELACIÓN ENTRE UN NPS ALTO Y UNA ALTA PROBABILIDAD DE RECOMENDACIÓN

In fact, we found that detractors were seven times more likely to have either recommended a brand or said nothing at all than to have disparaged it. Time and again, actual behavioral patterns didn’t align with expectations created by the NPS ratings.

We discovered that when, where, why, and to whom consumers praised or criticized a brand was fluid and appeared independent of their NPS ratings.

Léelo directamente del autor mismo:

More than 60% of the Fortune 1000 use “likelihood to recommend” as their keystone customer metric. But in all honesty, I am quite disappointed that few companies use NPS very well. Too many view the score as an objective in itself. I designed NPS as a way to discover, in real time, if your customer (or colleague) is feeling the love, so you can learn and improve. Making the score the objective simply leads to gaming and manipulation.

¿Cómo le explico a mi jefe que no usemos NPS?

Si las palabras de las mismas instituciones que crearon la métrica no bastan, que como puedes ver no es una métrica que venga de décadas de estudios establecidos en escuelas de negocios. Es una métrica que viene de un artículo en una publicación de hace casi 20 años que utilizó a 4mil clientes en 13 escenarios como base para su caso de estudio, déjame tratar de mostrarlo con una analogía.

Seguramente alguna vez en tu vida te has pesado y sabes que es una báscula.

La báscula es un instrumento de medición estándar. Hay algunos super sofisticados y ultra precisos que miden átomos y hay otros que podemos tener en nuestra casa. El peso es una medida estándar que nos dice la cantidad de fuerza con la que el campo de gravitación de la tierra nos atrae y utiliza una medida estándar llamada gramo.

Si te pesas en una báscula en tu casa y el mismo día y más o menos a la misma hora vas al doctor y te pesa con su báscula, tu peso no va a variar mucho. El peso, a su vez, es un gran indicador universalmente aceptado por la comunidad médica del estado de salud de un individuo.

No es el único ni funciona en el 100% de los casos, pero para una gran, gran mayoría de humanos es un indicador clave que nos dice si una persona está bien físicamente o está en riesgo. También la constante del indicador en el tiempo nos permite identificar un problema que tal vez al momento único de la medición no podemos identificar.

Imagina que tu peso fluctuara 40 kilos unos días y 5 kilos otros.

Ahora, hagamos la analogía con el NPS.

  • Imagina que tu báscula marca una medida DRÁSTICAMENTE DIFERENTE si estás de buenas o si estás de malas. Es decir, que la métrica está sujeta no a lo que crees que está midiendo (tu peso) sino a tu estado de ánimo.
  • Imagina que tu báscula marca un resultado DRÁSTICAMENTE DIFERENTE al de tu doctor.
  • Imagina que tu doctor recibiera un beneficio por que tu peso cayera dentro de un espectro específico y te hiciera preguntas que afectaran tu estado de ánimo antes de subirte a la báscula (que ya quedamos que lo que marca la báscula varía drásticamente dependiendo de si estás de buenas o no).
  • Imagina que, independiente a lo que marque tu peso, NO HUBIERA MANERA ALGUNA de saber por qué pesaste algo un día y luego algo diferente el otro día, por la cantidad de factores que afectan tu peso.
  • Imagina que tu doctor NO ESTUVIERA DISPUESTO A USAR NINGUNA OTRA MÉTRICA además de tu peso para medir tu salud.

¿Considerarías el peso una buena métrica? ¿Te gustaría seguirlo utilizando para medir el hecho de saber si te vas a morir pronto?

Pues, eso estamos haciendo con el NPS

  • El NPS, o la probabilidad de que un usuario te recomiende no tiene nada que ver con qué tan satisfechos están o la probabilidad actual de que te recomienden:

Across the NPS scale, we found consumers who had both actively promoted and actively criticized the same brand.

  • La manera de medir el NPS no es un estándar ni dentro de una misma compañía, mucho menos entre competidores o industrias. El canal, la pregunta y la industria afecta lo que significa ser un promotor y un detractor.

The “would recommend” question wasn’t the best predictor of growth in every case. In a few situations, it was simply irrelevant.

  • El NPS se manipula drásticamente por personas que se benefician de que el resultado sea alto.

“The results are easy to manipulate, whether intentionally or unintentionally. Some [companies] said they remind only the happiest customers to take the survey.”

  • El NPS no te dice qué salió bien o qué salió mal como para definir la razón detrás de una calificación.

We see this percentage fluctuate quite substantially. For example, in consumer software we found 96% of Dropbox promoters reported recommending in the last year whereas only 58% of Norton Anti-Virus promoters did.

  • El NPS en muchos casos es el único punto de información que se obtiene para medir la satisfacción del usuario en un punto de contacto.

We often see many organisations measure the NPS of a specific customer contact channel, such as a recent interaction with a call centre or a website visit, rather than an ongoing and integrated review of a customer’s interactions with their company and a broader review of their entire customer journey.

No importa la razón. Todos los expertos que trabajamos en el campo de experiencia de clientes estamos de acuerdo que el NPS está activamente dañando tu relación con los clientes dándote información falsa, manipulable, que no se puede adjudicar a acciones concretas. Todo porque a las empresas les resulta fácil resumir toda la complejidad que representa un mar de clientes a un número.

“Loyalty is a long play. It’s about how someone behaves over a long period of time. In his original HBR article, Fred Reichheld said “Loyalty is the willingness of someone — a customer, an employee, a friend — to make an investment or personal sacrifice in order to strengthen a relationship.”

Yet, the NPS question doesn’t talk about about investment or personal sacrifice. It doesn’t even talk about loyalty. It only asks about recommending the company.

Asking someone about what they’ll do in the future isn’t about loyalty. It’s about optimism.

No puedes medir tu principal métrica de éxito: la satisfacción de los clientes con la esperanza de una conjetura. La conjetura es que si alguien está dispuesto a recomendarte en un futuro es porque es leal a tu marca. Cosas que espero que en alguna de las múltiples fuentes citadas en este artículo haya quedado claro que no tiene ninguna relación.

Usar NPS está saboteando tu relación con tus clientes.

¿Si no es NPS entonces qué uso?

Como dice Jared:

The best research questions are about past behavior, not future behavior. Asking a study participant Will you try to live a healthy lifestyle? or Are you going to give up sugar? or Will you purchase this product? requires they predict their future behavior. We are more interested in what they’ve done than what they’ll do. We’re interested in actual behavior, not a prediction of behavior.

Empecemos por lo básico:

¿Por qué quieres medir la satisfacción del cliente? Probablemente para identificar qué puedes mejorar, a ojos de un cliente, asumindo que un cliente más satisfecho probablemente va a generar un mejor resultado de negocio:

  • Va a comprar más
  • Va a comprar de manera repetida
  • Va a traer nuevos compradores por medio de recomendación.

Una manera muy sencilla de sustituir el NPS es, literalmente midiendo si la gente compra más, compra de maneras repetidas o si una persona está trayendo clientes por medio de recomendación.

En 2003, cuando se creó el NPS, no podías pedirle a un usuario crear una cuenta y monitorear sus transacciones ni su frecuencia. No podías monitorear eventos con bases de datos y eventos en JavaScript. No podías usar herramientas como HotJar para establecer encuestas contextuales o ver grabaciones anónimas que te permitan ver qué están haciendo usuarios en una pantalla.

Ya no estamos en el 2003. Ya estamos en el 2020. Con permiso de los usuarios, ya podemos obtener muchas de las respuestas que necesitamos para definir si estamos dando una experiencia satisfactoria o no. Y cuando tengas que saber qué mejorar, puedes hacer investigación cualitativa para indagar las necesidades de los usuarios y validar tus hipótesis de solución.

“Pero que vendamos no quiere decir que la gente esté satisfecha” puede decir alguien que sabe de lo que está hablando y que genuinamente se preocupa por que la gente quede genuinamente satisfecha. Hasta ahora no conozco a ninguna empresa que se lo pregunte, pero debe haber.

Si estás listo para medir el siguiente nivel de satisfacción más allá de la métrica de negocio, la pregunta que tienes que hacerte es:

De los clientes que están satisfechos con nuestro producto ¿Qué hicieron con él?

Lo que estamos buscando es un comportamiento que podemos medir, que nos dice que el cliente está satisfecho. Según Reichheld ese comportamiento era la recomendación, pero como puedes ver en las múltiples fuentes de este artículo, la recomendación o falta de no tiene nada que ver con la satisfacción.

Jeff Gothelf tiene esta maravillosa gráfica:

https://medium.com/swlh/nps-is-a-waste-of-time-use-these-metrics-instead-3df33ba0ee24

La satisfacción del cliente es una consecuencia de una serie de acciones, no una acción en sí. El objetivo de saber qué hacen los clientes satisfechos es saber cuál fue la configuración de esas acciones que permitió una experiencia que el cliente percibe como satisfactoria por medio de su comportamiento.

  • Primero, observas todos los diferentes comportamientos que los clientes tienen. Y luego de manera CUALITATIVA conversas con ellos y defines una manera objetiva y predecible de identificar que la gente está satisfecha. Porque se expresa de manera positiva de tu marca, porque la usan frecuentemente, porque teniendo opción de usar algo de la competencia no se cambian.
  • Luego identificas la experiencia que esas personas satisfechas siguieron con tu marca, e identificas los drivers que guían la satisfacción, estableciendo una correlación entre los patrones de comportamiento que llevan a la satisfacción.

“Los clientes satisfechos regresan cada semana”

“Los clientes satisfechos nos escriben por Twitter para darnos una felicitación.”

“Los clientes satisfechos no vuelven a hablar con nosotros, pero en nuestras analíticas podemos ver que utilizan la plataforma todos los días”.

“Los clientes satisfechos vienen de X competidor”

“Los clientes satisfechos usan más la app que ir al centro de atención a clientes”

Si identificas qué hacen los clientes satisfechos, puedes generar propuestas que te permitan buscar como llevar a que la mayoría de los clientes repitan ese comportamiento que les genera una satisfacción. Esto impacta FUERTEMENTE el diseño de tu experiencia o producto.

Si todos tus clientes satisfechos usaron al menos una vez la funcionalidad X de tu producto, entonces puedes diseñar la experiencia de tu producto para que lleguen a la funcionalidad X de la manera mas rápida y sencilla posible, en vez de darle la bienvenida con textos que nadie le importan o pantallas modales que no sirven para nada.

Piensa en el ejemplo de la báscula:

  1. Piensa en un número facil de conseguir, que todos saben qué significa (El peso en Kg que se mide con un aparato estándar como una báscula)
  2. Sabes exactamente a qué está atado el que se mueva el número (El número en la báscula sube, porque subes de peso).
  3. Sabes el margen de “error” o varabilidad del número (Subir o bajar un kilo de un día a otro es normal y esperado)
  4. Sabes que el número no es un resultado, sino una consecuencia de una serie de acciones. Lo que quieres es que el número informe una decisión, no mover el número por moverlo. (Bajar de peso afectando tu salud no es un resultado ideal).
  5. Es un número que, cuando lo combinas con otros indicadores, te permite tener información de mejor calidad. (Ningún doctor usa el peso solo, pero si puede ser indicativo de algo que se puede complementar con otros estudios).

Ahora, antes de irte ¿Cuál es la probabilidad, en una escala del 0 al 10, en el que 0 es lo menos probable y 10 muy probable, de que compartas este artículo con amigos y familiares en los próximos 6 meses?

Recuerda que si no me pones 10, se va a ir mi razón de existir y voy a dejar de escribir para siempre.

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