NPS(순추천지수)는 무엇을 알려 주는 지표인가요?
NPS(순추천지수)는 친구나 동료에게 추천할 가능성을 0점부터 10점까지 묻고, 9점과 10점을 준 추천 고객 비율에서 0점부터 6점을 준 비추천 고객 비율을 빼서 구합니다. 점수는 고객 가운데 적극적으로 권하려는 사람과 불만을 품은 사람의 균형을 한 숫자로 보여 줍니다. 다만 제안자가 내세운 성장 예측력은 후속 연구에서 재현되지 않은 사례가 있어, 처리 시간이나 재문의 같은 운영 지표와 함께 읽을 때 쓸모가 커집니다.
NPS는 어떤 순서로 계산하나요?
NPS는 프레드릭 라이히헬드(Frederick F. Reichheld)가 2003년 하버드 비즈니스 리뷰에 발표한 방식입니다. 질문은 "[회사명]을 친구나 동료에게 추천할 가능성이 얼마나 되나요?" 하나이고, 척도는 0점이 '전혀 가능성 없음', 5점이 중립, 10점이 '매우 가능성 높음'입니다. 응답을 세 집단으로 나눈 뒤 추천 고객 비율에서 비추천 고객 비율을 빼면 됩니다.
NPS 응답 점수별 고객 분류
| 구분 | 응답 점수 | 계산에서의 역할 |
|---|---|---|
| 추천 고객(promoters) | 9점, 10점 | 비율을 더하는 쪽 |
| 중립 고객(passively satisfied) | 7점, 8점 | 전체 응답자 수에만 포함 |
| 비추천 고객(detractors) | 0점부터 6점 | 비율을 빼는 쪽 |
예를 들어 응답자 200명 가운데 추천 고객이 90명, 중립 고객이 70명, 비추천 고객이 40명이라면 추천 비율 45%에서 비추천 비율 20%를 빼서 NPS는 25가 됩니다. 모든 응답자가 추천 고객이면 100, 모두 비추천 고객이면 -100이므로 점수 범위는 -100부터 100까지입니다. 원문은 9점 이상만 추천 고객으로 묶은 이유를, 중립보다 조금 나은 응답까지 만족으로 세는 점수 부풀림을 피하기 위해서라고 설명합니다.
NPS 점수는 몇 점이면 높은 편인가요?
원문이 제시한 참고값은 두 가지입니다. Satmetrix가 2년 남짓 모은 약 13만 건의 응답을 기준으로 28개 산업 400개가 넘는 기업의 NPS 중앙값은 16%였고, 추천이 활발한 기업으로 꼽힌 eBay, Amazon, USAA는 75%에서 80% 이상이었습니다. 이 자료를 모은 Satmetrix는 라이히헬드가 이사로 있던 회사라는 점도 원문에 밝혀져 있습니다.
이 수치는 2000년대 초 미국 기업의 고객을 대상으로 한 것이어서 국내 서비스나 공공기관 점수와 바로 견줄 기준이 되기 어렵습니다. 원문도 절대 점수보다 같은 방법으로 조사한 경쟁사, 지역, 지점, 담당자, 고객군별 점수를 비교해 차이의 원인을 찾으라고 권합니다. 문항이 늘어나면 응답률과 표본의 신뢰도가 떨어진다는 지적도 있으니, 응답률이 결과 해석에 주는 영향은 설문 응답률이 낮으면 조사 결과를 믿을 수 없나요?에서 확인해 보세요.
NPS가 성장을 예측한다는 주장은 검증되었나요?
라이히헬드의 근거는 두 단계였습니다. 먼저 6개 산업 고객 4,000명 이상의 응답을 실제 재구매·추천 행동과 맞춰 14개 사례를 만들었고, 추천 의향 문항은 그중 11개 사례에서 예측력 1위 또는 2위였습니다. 이어서 항공, 렌터카 등 여러 산업에서 기업별 NPS와 매출 성장률을 나란히 놓고 상관을 확인했습니다. 이후 학술 연구는 다른 결과를 내놓았습니다.
NPS의 예측력을 다룬 연구 비교
| 연구 | 분석 자료 | 주요 결과 |
|---|---|---|
| Reichheld(2003) | 6개 산업 고객 4,000명 이상, 14개 사례 | 추천 의향 문항이 11개 사례에서 1위 또는 2위 |
| Morgan·Rego(2006) | 미국 고객만족지수(ACSI), 1994-2000년, 지표 6종 | 평균 만족도의 예측력이 컸고 NPS는 예측력이 거의 없거나 없음 |
| Keiningham 외(2007) | 노르웨이 고객만족 바로미터, 21개 기업, 인터뷰 15,500건 이상 | 라이히헬드가 사례로 든 산업에서도 NPS의 뚜렷한 우월성이 재현되지 않음 |
두 후속 연구가 문제 삼은 것은 점수 계산 방식보다 고객 의견 수집을 추천 의향 한 문항에 맡기라는 처방입니다. NPS를 쓰더라도 만족도나 재이용 의향 같은 다른 문항을 버리지 않는 편이 근거에 맞습니다.
NPS가 잘 맞지 않는 서비스도 있나요?
원문도 예외를 인정합니다. 데이터베이스 소프트웨어나 컴퓨터 시스템처럼 경영진이 공급업체를 고르고 실제 사용자는 선택권이 없는 경우에는 추천 의향보다 '업계의 기준을 세운다', '충성할 만하다' 문항의 예측력이 높았습니다. 지역 전화나 케이블 TV처럼 독점에 가까운 산업에서는 성장률이 고객 대우보다 인구 증가와 지역 경제에 좌우되어, 추천 의향이 성장을 설명하지 못했습니다.
이 예외 조건에 비추어 보면, 이용자가 기관을 고를 수 없는 민원·행정 서비스에서는 추천 문항을 그대로 쓰기 전에 문항이 이용 상황에 맞는지부터 점검할 필요가 있습니다. 공공기관 조사가 어떤 문항과 절차로 이루어지는지는 공공기관 고객만족도 조사는 어떻게 진행되나요?에서 확인해 보세요.
NPS를 서비스 개선에 쓰려면 무엇을 함께 봐야 하나요?
NPS는 누가 추천하고 누가 불만을 품는지 보여 주지만 그 이유는 알려 주지 않습니다. 원문도 후속 질문은 세 집단에 맞춰 따로 설계하라고 권합니다. 중립 고객을 추천 고객으로 바꾸는 질문과 비추천 고객의 문제를 해결하는 질문은 서로 다르기 때문입니다.
한국서비스연구소는 서비스를 평가할 때 만족도와 함께 목적 달성 여부, 처리 시간, 오류, 반복 문의, 접근성, 현장 인력의 업무 부담을 검토합니다. 이 관점에서 NPS는 이용자 평가 쪽 신호 하나이고, 점수가 떨어진 지점이나 채널이 있다면 같은 기간의 처리 시간과 재문의 기록을 나란히 놓고 원인을 찾을 수 있습니다. 이용자 평가와 현장 운영 결과를 비교하는 방법은 서비스 품질 평가에서, 조사 설계 전반은 연구·평가 방법에서 확인해 보세요.
NPS 자주 묻는 질문
NPS와 고객만족도는 같은 지표인가요?
다른 지표입니다. 고객만족도는 이용 경험에 대한 평가를 묻고, NPS는 다른 사람에게 권할 의향을 묻습니다. Morgan과 Rego(2006)의 분석에서는 평균 만족도 점수가 이후 경영 성과를 더 잘 예측했습니다.
NPS 계산에서 7점과 8점 응답은 버려지나요?
버려지지 않습니다. 중립 고객은 전체 응답자 수에 들어가 추천 비율과 비추천 비율을 구하는 분모가 됩니다. 뺄셈에만 쓰이지 않을 뿐입니다.
NPS 점수를 직원 평가나 보상에 연결해도 되나요?
원문은 Enterprise Rent-A-Car가 지점 점수를 승진 조건과 연결한 사례를 소개하면서, 일부 지점장이 조사 시스템을 조작하려 해 이를 적발하는 절차를 따로 마련했다고 밝히고 있습니다. 보상과 연결한다면 점수 조작을 막는 장치를 먼저 설계해 보세요.
NPS 조사는 몇 명에게 물어야 하나요?
원문은 통계적으로 타당한 표본을 조사하라고만 할 뿐 구체적인 인원은 제시하지 않습니다. 지점이나 채널별로 비교하려면 비교 단위마다 충분한 응답이 모이도록 표본을 나누어 설계해 보세요.
출처
- Frederick F. Reichheld, 「The One Number You Need to Grow」, Harvard Business Review, 2003년 12월. https://hbr.org/2003/12/the-one-number-you-need-to-grow
- Neil A. Morgan·Lopo Leotte Rego, 「The Value of Different Customer Satisfaction and Loyalty Metrics in Predicting Business Performance」, Marketing Science 25(5), 2006년 9월. https://doi.org/10.1287/mksc.1050.0180
- Timothy L. Keiningham 외, 「A Longitudinal Examination of Net Promoter and Firm Revenue Growth」, Journal of Marketing 71(3), 2007년 7월. https://doi.org/10.1509/jmkg.71.3.39