NPS 계산기 (Net Promoter Score)
점수별 응답 수(또는 설문 원자료)를 넣으면 NPS, 추천자·중립자·비추천자 구성비, 95% 표본오차와 신뢰구간, 목표·이전 조사 대비 판정을 즉시 산출합니다.
계산 근거
NPS = 추천자(9~10점)% − 비추천자(0~6점)% (Reichheld, 2003). 응답을 +1·0·−1 로 두고 분산 = (p추천 + p비추천) − (p추천 − p비추천)², 표준오차 = √(분산 ÷ n), 95% 표본오차 = 1.96 × 표준오차로 계산합니다. 판정은 입력한 목표 NPS와 95% 신뢰구간을 비교합니다.
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자주 묻는 질문 (FAQ)
NPS(Net Promoter Score)란 무엇인가요?
"이 기업·제품을 지인에게 얼마나 추천하겠습니까?(0~10점)"를 묻는 단일 질문으로 고객 충성도를 측정하는 지표입니다. 9~10점 응답자를 추천자(Promoter), 7~8점을 중립자(Passive), 0~6점을 비추천자(Detractor)로 분류하고, NPS = 추천자% - 비추천자%로 산출합니다. Fred Reichheld가 2003년 Harvard Business Review에 발표했습니다.
NPS 계산 공식과 범위는 어떻게 되나요?
NPS = (추천자 수 / 전체 응답 수) × 100 - (비추천자 수 / 전체 응답 수) × 100. 결과값은 -100(모두 비추천)부터 +100(모두 추천)까지의 범위를 가집니다. 중립자는 계산에서 제외되어 NPS를 희석시키는 효과가 있습니다.
제조 B2B에서 좋은 NPS는 어느 수준인가요?
업종 평균 NPS는 조사 기관·국가·응답 방식에 따라 크게 달라 하나의 기준값으로 말하기 어렵습니다. 0 미만이면 비추천자가 추천자보다 많다는 뜻이라 우선 개선 대상입니다. 이 도구는 출처가 불확실한 업계 평균 대신 직접 정한 목표 NPS와 이전 조사 결과를 기준으로 판정하며, 표본오차를 고려해 "확실히 달성·미달"과 "오차 범위 안"을 구분합니다.
표본오차는 왜 중요한가요?
NPS 표본오차는 응답 수와 응답 분포에 따라 달라집니다. 분산 = (추천자 비율 + 비추천자 비율) − (추천자 비율 − 비추천자 비율)², 표준오차 = √(분산 ÷ n), 95% 표본오차 = 1.96 × 표준오차입니다. 예시값(120명, 추천 52.5%·비추천 16.7%)은 ±13.4pt 이고, 같은 분포에서 ±5pt 를 얻으려면 약 866명이 필요합니다. 두 조사의 NPS 차이가 표본오차 안이라면 개선·악화로 보고하지 않는 것이 맞습니다.
NPS 조사는 언제, 어떻게 하는 것이 효과적인가요?
납품·서비스 완료 후 7~14일 이내에 발송하는 것이 응답률과 정확도가 높습니다. 분기 1회 이상 정기 측정을 권장하며, 일회성 설문보다 거래 직후 자동 발송(Transactional NPS)과 주기적 전사 조사(Relational NPS)를 병행하는 것이 효과적입니다. 이메일·문자·전화 중 이메일이 B2B에서 가장 일반적입니다.
중립자(7~8점)를 추천자로 전환하는 방법은 무엇인가요?
중립자는 만족하지만 열성적이지 않은 고객입니다. 전환 전략으로는 ① 불편사항 사전 파악 및 개선, ② 추가 가치(기술 지원·빠른 납기·전담 담당자) 제공, ③ 협력사·파트너 프로그램 참여 유도, ④ 성공 사례 공동 홍보 기회 제공이 효과적입니다. 중립자 1%p를 추천자로 전환하면 NPS가 직접 1pt 상승합니다.
NPS와 함께 봐야 하는 지표는 무엇인가요?
NPS 단독으로는 원인을 알 수 없으므로 ① CES(Customer Effort Score, 거래 편의성), ② CSAT(Customer Satisfaction Score, 만족도), ③ 재구매율·이탈률, ④ 클레임 발생 건수를 함께 모니터링합니다. 특히 "NPS 하락 = 어느 점수대 이탈?"을 분석하면 대응 우선순위를 빠르게 파악할 수 있습니다.
NPS 결과를 영업·마케팅에 어떻게 활용하나요?
① 추천자는 레퍼런스 고객·사례 연구 대상으로 활용 → 신규 고객 획득 비용 절감. ② 비추천자는 즉시 개인 접촉하여 원인 파악 및 이탈 방지. ③ NPS 추이를 영업 성과지표(KPI)에 포함해 담당자별 고객 관계 품질을 추적. ④ CLV(고객생애가치)와 연계하면 추천자의 장기 기여 가치를 정량화할 수 있습니다.
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