產品

SurveyMonkey 能滿足各種使用案例和需求。歡迎探索我們的產品,瞭解 SurveyMonkey 能為您提供什麼協助。

使用領先全球的線上調查問卷服務,獲得以資料為導向的深入解析。

探索集合於單一強大平台上的核心功能和進階工具。

建立並自訂線上表單,以收集資訊並接受付款。

可與超過 100 款應用程式和外掛程式整合,讓您事半功倍。

量身打造的解決方案,滿足您所有的市場研究需求。

利用內建的 AI 打造更優質的調查問卷並快速獲得獨到見解。

範本

測量客戶對貴公司的滿意度和忠誠度。

瞭解如何讓客戶滿意,使他們成為您忠實的擁護者。

取得可化為實際行動的深入解析,改善使用者的體驗。

向潛在客戶、受邀人等對象收集聯絡資訊。

輕鬆收集並追蹤下一場活動的邀請回函。

瞭解出席者的期待,使下一場活動更成功。

發掘能提升員工參與度並改善績效的深入解析。

收集出席者的想法和意見,把下一場會議辦得更好。

運用同儕的想法和意見來協助員工提升績效。

打造更好的課程並改善教學方法。

瞭解學生對課程資料和教學狀況的評價。

瞭解客戶對您的新產品構想有何看法。

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淨推薦分數® (NPS®) 調查問卷

想要將您的客戶體驗專案自動化嗎?了解如何進行。

想知道您客戶的忠誠度嗎?想知道您的病患是否會向其他人推薦您嗎?希望確定客戶滿不滿意嗎?透過詢問「終極問題」,然後計算 NPS,您便能得知客戶的想法和許多其他的資訊。

借助淨推薦分數調查問卷所取得所需資料,能幫助您快速瞭解客戶對貴組織機構的觀感,也有助您對任何負面的意見回饋做出回應。NPS 分數還能用於設定內部表現基準和外部基準,方便您與業界競爭對手進行比較。

現在起,您可以建立自己的淨推薦調查問卷、計算分數,並分析調查結果的背景資訊——全部一站完成。不用懷疑,SurveyMonkey 會為您計算淨推薦分數!當您的淨推薦問卷調查完成後,只要前往「分析」頁面,就能看到一個顯示您整體淨推薦分數的量表。此外,您還會看到一個資料表,顯示在您的受訪者中,「批評型」、「被動型」及「推薦型」受訪者 (包括推薦您和不推薦您的受訪者) 所佔的數量和百分比,方便您瞭解您的 NPS 是怎麼計算出來的。

「淨推薦分數」是什麼?淨推薦分數的定義和公式以下列概念為基礎:

NPS 是受到高度重視的忠誠度衡量法,各類企業中的人員都可運用 NPS 收集重要的客戶意見回饋,作為擬定商業策略的參考。許多公司都認為 NPS 比傳統的客戶滿意度調查更能真實反映客戶的忠誠度。

想要透過調查問卷一致地衡量您的 NPS 嗎?請參閱「進行客戶意見反應專案的終極指南」了解如何進行。

淨推薦分數的研究方法是詢問客戶單一問題,讓他們預測自己回購和推薦的可能性。例如:詢問「您向朋友或同事推薦此公司的可能性有多大?」,然後讓客戶從 0 到 10 分選擇一個分數。

客戶提供的答案分類如下:

  • 0–6 = 批評型——不甚滿意的客戶,他們可能會產生負面的口碑來傷害您的品牌
  • 7–8 = 被動型——滿意但不狂熱的客戶,可能會考慮競爭對手的產品
  • 9–10 = 推薦型—忠誠的客戶,將繼續購買並推薦他人購買

養成向客戶發送 NPS 調查問卷的習慣其實不難。選擇幾個重要的接觸點 (例如完成銷售時) 做問卷調查,或透過電子郵件定期發送調查問卷。您甚至可以將您的 NPS 問卷調查自動化。了解我們能提供什麼幫助。

當您向客戶詢問淨推薦分數問題時,您其實就是在問他們是否願意花時間為您的公司或品牌散播正面評價。因為說到底,口碑的威力實在非常驚人,尤其是在現今的環境中,任何人的看法和評論都可能透過社群媒體和線上論壇迅速散播開來。

各式各樣的公司和組織機構,從小型的新創公司到世界上最大的商業巨擘,均使用 NPS 來評估客戶滿意度並追蹤績效,因為它:

  • 簡單快捷。只要一個問題,就能確定您的淨推薦分數,而且它很容易計算。利用我們的淨推薦分數範本,不消幾分鐘您就可以建立好調查問卷並發送出去。
  • 可量化。管理階層透過一個簡單的指標就能了解公司表現。NPS 使用的語言是每個人都能理解的通用詞彙。
  • 標準化。NPS 廣為人知,是用來衡量和提高客戶忠誠度的標準指標,受到 American Express、Apple、GE、JetBlue 和 Kaiser Permanente 等品牌的信賴。
  • 可作為衡量基準。NPS 另一項最有價值的優勢,是能夠比較貴公司與競爭對手的表現。由於至少有數百家公司使用 NPS,因此您可以根據外部的 NPS 基準來評估內部績效。

Progressive Direct 是一家線上汽車保險公司,他們想要找到一種方法,可以衡量客戶在客戶體驗歷程中每個階段的幸福感,他們後來選擇使用 SurveyMonkey CX,並以客戶意見回饋和 NPS 為重點。Progressive Direct 的產品和服務主管 Nick Bell 發現,SurveyMonkey CX 能幫助他們迅速、輕鬆地收集到意見回饋並了解客戶的痛點。

「到目前為止,我們獲得的最大好處是…回覆率幾乎是過去的兩倍。我認為這與介面簡單、讓問題能更簡明地呈現有關,真的是很棒的經驗。」

透過 SurveyMonkey CX 的幫助,Progressive Direct 取得了實用的見解,使得原本需要幾個月才能完成的業務決策實施工作,只花幾個星期就完成了。

了解如何使用 NPS 創造更快樂的客戶和更健壯的企業。

儘管 NPS 在使用上有利有弊,但獲得該分數有助於您了解自己與競爭對手之間的差異,並看到相關產業中知名品牌的得分表現。

您可以運用 NPS 持續監控自己的客戶忠誠度評分,進而從組織內部進行改革,同時也可以透過外部 NPS 基準來瞭解自己的淨推薦分數是高或低。

例如:如果您的淨推薦分數是 36 分,這實際上代表了什麼?36 分看起來可能不是很理想,但與您所屬產業的平均淨推薦分數相比,36 分的 NPS 有可能已經非常高了。

使用 SurveyMonkey Benchmark 可以讓您掌握淨推薦分數的背景資訊。市面上有數百家公司都使用我們的 NPS 範本來衡量客戶的忠誠度並改善經營績效。我們的資料非常多元,從小型組織到大型企業均有涵蓋,並且遍及許多產業。

您還可以輕鬆地將 NPS 調查問卷中的數據與 Salesforce 等熱門應用程式整合,以改善您的客戶拓展和客戶支援工作。

以下是 5 個計算淨推薦分數的簡單步驟:

  1. 將淨推薦分數問卷寄送給您的目標族群。
  2. 將收到的調查回覆下載為 Excel 工作表。
  3. 在工作表中,算出批評型、被動型和推薦型這三類受訪者分別的人數。
  4. 分別將這三組的人數除以本次調查的回覆總數,就能得出每一組各佔的百分比。
  5. 把推薦型的百分比減掉批評型的百分比,得到的數字就是您的 NPS。

為了便於理解,以下為計算淨推薦分數的方程式:

比如說,假設您的調查問卷獲得了 100 個回覆:

  • 10 個回覆在 0–6 的範圍內 (批評型)
  • 20 個回覆在 7–8 的範圍內 (被動型)
  • 70 個回覆在 9–10 的範圍內 (推薦型)

經過計算,各個群組所佔的百分比分別為 10%、20% 及 70%。

70% (推薦型) 減去 10% (批評型) 等於 60%。由於淨推薦分數必定以整數呈現,而不是百分比,所以您的 NPS 就是 60。

您想要獲得淨推薦分數,但不想執行這些計算嗎?讓我們的 NPS 計算器幫您完成繁複的計算工作。您只需要輸入您收集到的批評型、被動型和推薦型的數量即可。

NPS 電子郵件是指您將 NPS 問題嵌入電子郵件正文中。一旦受訪者在電子郵件中選擇評分,調查的連結將在另一個視窗中打開,允許受訪者完成其餘的調查 

事實證明,使用 NPS 電子郵件有助於收集到更多回覆。我們的研究小組發現,光是將問題嵌入電子郵件邀請函的正文,就能使調查問卷的回覆率提高 22%,完成率提高 19%。因此,若您決定定期調查 NPS (至少每 6 個月一次),使用 NPS 電子郵件將有助於確保數據品質。

NPS 是由《終極問題》(The Ultimate Question) 作者 Fred Reichheld 首創的客戶忠誠度衡量指標,用來預測客戶向您回購或向朋友推薦貴公司的可能性。淨推薦分數在 2003 年首次推出,最低值為 –100 (每個客戶均為批評型),最高值為 100 (每個客戶均為推薦型)。

淨推薦分數調查問卷範本

嘗試詢問「終極問題」以快速獲得客戶的意見回饋。

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與 Zendesk 合作開發,能幫助客戶服務團隊評估並提升客戶滿意度。

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客戶滿意度範本

需要全方位的意見回饋嗎?透過問題來了解不同階段的客戶體驗,並算出您的 NPS。

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NPS、Net Promoter 及 Net Promoter Score 是 Satmetrix Systems, Inc.、Bain & Company 與 Fred Reichheld 的註冊商標。

2人のマーケティング担当者。1人はブランド戦略の書類を確認中で、もう1人はグラフを印刷した書類を持っている。

品牌行銷經理可利用此工具組來瞭解目標受眾、推動品牌成長並增進投資報酬率。

ノートパソコンで記事を見ながら、付箋に情報を書き留めている男性と女性

消費性產品與服務產業 (包括 CPG、旅遊及餐旅) 都依賴 SurveyMonkey 的深入解析來決定未來的發展。

眼鏡をかけてノートパソコンを見ている笑顔の男性

瞭解 SurveyMonkey 如何幫助零售公司應對千變萬化的市場趨勢、開發讓客戶滿意的產品,並創造能吸引廣大粉絲的品牌。

ノートパソコンで情報を確認している女性

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