Desde a sua introdução, no início dos anos 2000, o Net Promoter Score (NPS) tornou-se uma métrica de negócios fundamental.

Com base em uma única pergunta – em uma escala de 0 a 10, qual é a probabilidade de você recomendar nossa empresa? –, a metodologia tem o objetivo de mensurar o grau de satisfação dos consumidores de qualquer empresa e de qualquer porte, encaixando os clientes em três grandes grupos: promotores, neutros e detratores.

O NPS é uma maneira simples de obter uma leitura rápida das opiniões dos consumidores, e é por isso que muitas empresas líderes o incorporaram às suas operações.

Mas especialistas apontam que o sistema de classificação do NPS, que agrupa os consumidores em três grupos – promotores (que dão notas 9 ou 10), neutros (7 ou 8) e detratores (0 a 6) – pode deixar de lado informações potencialmente úteis.

Um modelo simplificado demais pode ignorar fatores que estejam influenciando o comportamento do cliente naquele determinado momento.

É fácil perguntar, avaliar e acompanhar as respostas dadas a uma única questão, mas isso não significa que é fácil entender os resultados do NPS – ou melhorá-los. No entanto, isso também não é impossível.

Essa métrica costuma ser mal interpretada pelos consumidores e, assim, pode fornecer uma imagem irreal da recomendação que ela propõe. Aqui está um exemplo simples para ilustrar:

Ana Maria, por exemplo, comprou uma apólice de seguro na semana passada e foi convidada a fazer uma pesquisa sobre sua experiência. Foi perguntada, em primeiro lugar, se estava satisfeita – e ela deu uma pontuação de 8 em 10. Em seguida, foi instada a responder sobre a probabilidade de recomendar o seguro a amigos e colegas – como tinha sido uma boa experiência, deu uma pontuação entre 9 e 10.

A pontuação alta de Ana Maria, ao lado da de outros clientes, indicaria à gerência da seguradora a experiência dos clientes é positiva – o que não necessariamente é verdade.

Ana Maria disse que provavelmente recomendaria – porque o serviço foi bom e porque ela foi estimulada a responder à pesquisa –, mas, naquela mesma semana, ela fez compras no supermercado, conversou com o gerente do banco sobre um empréstimo, cortou o cabelo e comeu em um restaurante, entre dezenas de outras atividades.

E se todas essas empresas lhe perguntassem qual a probabilidade de recomendá-las e ela tivesse dado uma pontuação entre 7 e 10 em todas as respostas? O fato de Ana Maria ter indicado uma alta propensão a recomendá-las, baseada apenas naquele determinado momento, mostra como o NPS pode não refletir a realidade.

O que está por trás desse argumento é que um momento pode não refletir toda a jornada do cliente entre seus diversos consumos. Quando pessoas como Ana Maria indicam uma pontuação de 8 em 10 sobre a possibilidade de recomendação, na verdade, elas não querem dizer que recomendarão, mas que estão felizes com a experiência do serviço naquele momento. Não significa lealdade, então, à marca.

É por isso que as pontuações do NPS funcionam mais como indicadores de satisfação. Elas podem dar a impressão de que há muito buzz positivo sobre a sua marca quando não existe e, pior, dão uma falsa sensação de segurança de que as empresas não precisam trabalhar muito em publicidade porque seus clientes farão isso por elas. Assumir essa premissa é uma jornada perigosa.

Como mitigar os erros?

É fácil perguntar, avaliar e acompanhar as respostas dadas a uma única questão, mas isso não significa que é fácil entender os resultados do NPS – ou melhorá-los. No entanto, isso também não é impossível.

É importante avaliar o que há de racional por trás da pontuação do NPS. Como fazer isso? Em primeiro lugar, por meio de mais perguntas.

É certo que o NPS é reconhecido como uma ferramenta que oferece resultados rapidamente, já que os clientes precisam responder poucas perguntas, mas para conhecê-los melhor é importante adicionar uma ou duas questões abertas a mais. Assim, em paralelo aos dados quantitativos sobre satisfação, será possível saber mais sobre a qualidade da experiência, com perguntas do tipo: o que faltou em sua experiência para recebermos 10 em sua recomendação?

Outra forma de resolver esse possível erro induzido pelo NPS é aplicar as perguntas a um número maior de clientes. Quanto maior for a amostra – colocada diante das perguntas citadas anteriormente –, maior a chance de você conhecer a real experiência deles com a empresa. E como saber o tamanho ideal da amostra? É só evitar o menor erro amostral possível.

Um estudo que admite ter uma taxa de erro de 10%, por exemplo, faz com que uma amostra de 250 pessoas seja o suficiente – e essa porcentagem costuma ser relevante para conduzir esse tipo de pesquisa.

Uma terceira solução para mitigar as impressões equivocadas decorrentes do NPS é aplicar o questionário a uma parte representativa dos clientes, isto é, que a amostra contemple os vários perfis do público consumidor. Isso pode ser realizado com o uso de várias ferramentas de aleatoriedade disponíveis online, que diminuem os vieses da pesquisa.

Com algumas perguntas abertas, amostras robustas e que levem em conta a variedade do público, o NPS se torna uma ferramenta útil para mapear os gargalos da empresa, gerando uma visão mais granular das informações coletadas para transformá-las em um plano de ação com táticas imediatas que podem impulsionar o seu crescimento.

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