净推荐值调查指标计算器
准确输入 0 到 10 评级的 11 个计数,然后让计算器对它们进行分组,或者输入已汇总的阳性反应组、中间反应组和阴性反应组的总数。响应计数和百分比与分数一起保持可见。本页涵盖“nps 计算器”。
使用方法
进入响应输入模式,并按照评级顺序 0 到 10 精确计数 11 个非负整数,或者对阳性响应组、中间响应组和阴性响应组进行聚合计数。
检查问题措辞、调查人群、答复期、有效答复计数、权重、抽样偏差和比较部分。
读取 NPS,总响应计数、阳性响应组、中间响应组和阴性响应组的计数、阳性响应组中调查受访者的百分比以及阴性响应组中调查受访者的百分比。
计算公式
积极响应组使用评级 9–10,中间响应组使用评级 7–8,负面反应组使用评级 0–6。 NPS = 积极响应组中的调查受访者计数 ÷ 有效响应 × 100 − 消极响应组中的调查受访者计数 ÷ 有效响应 × 100,具有最小值 −100 和最大值 +100。
完整示例
60 调查积极响应组的受访者, 25 调查中间响应组的受访者, 15 调查 100 响应中消极响应组的受访者, NPS = 60% − 15% = 45。
假设与限制
- 每个有效的回复都具有相同的权重,并且分数仅描述输入的调查样本,而不是证明客户保留或增长。
- 净推荐值调查指标计算器 将输入的值视为估计值,不会推断缺失的项目、帐户或个人详细信息。
- 计算保持工作精度,除非引用的方法需要中间舍入步骤;然后将显示的值单独格式化。来源规则和日期费率发生变化时必须重新检查。
参考来源
- Bain & Company: Net Promoter SystemNPS 响应组和分数定义。 已审核 2026-08-14.
- Qualtrics: What is Net Promoter Score (NPS)?本计算器所用公式或方法的权威来源。 已审核 2026-08-14.
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验证信息
我们如何检查这款计算器
可信度来自可复现的证据,而不是模型的自信程度。你可以在本页核对公式、假设、算例和引用来源。
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- 有来源的证据可供独立核查的引用来源:2 个。
- 透明使用 AIAI 可能协助起草或对抗性检查。多个模型意见一致不构成证据;只有页面列出具名审核人时,才会声明经过人类专家审核。
常见问题
净推荐值调查指标计算器 如何工作?
积极响应组使用评级 9–10,中间响应组使用评级 7–8,负面反应组使用评级 0–6。 NPS = 积极响应组中的调查受访者计数 ÷ 有效响应 × 100 − 消极响应组中的调查受访者计数 ÷ 有效响应 × 100,具有最小值 −100 和最大值 +100。
我应该在 净推荐值调查指标计算器中输入哪些信息?
进入响应输入模式,并按照评分顺序 0 到 10 精确计数 11 个非负整数,或者对正响应组、中间响应组和负响应组进行聚合计数,然后验证问题措辞、调查总体、响应周期、有效响应计数、权重、抽样偏差和比较段。
在使用这个 净推荐值调查指标计算器 结果之前我应该验证什么?
每个有效的回复都具有相同的权重,并且分数仅描述输入的调查样本,而不是证明客户保留或增长。
最后更新 2026-08-25 · rating-counts-or-aggregate-v2 · content-2026-08-14 · 本页为机器翻译;公式和来源已按页面所示日期在英文原文中核验。