NPS分析（顧客推奨度分析）（Net Promoter Score Analysis）とは | AI用語集

解説

顧客が自社の商品やサービスを他の人に薦めたいと思う度合いを数値化する指標です。AIを使うと大量のアンケート結果や口コミから推奨度の傾向を素早く分析できます。

NPS（ネット・プロモーター・スコア）分析とは、「この商品・サービスを友人や知人に薦めますか？」という質問に対する回答（0〜10点）をもとに、顧客の推奨度を数値化する手法です。9〜10点をつけた「推奨者」の割合から0〜6点をつけた「批判者」の割合を引いた値がNPSです。

NPSは顧客満足度の指標として世界中の企業で活用されており、スコアが高い企業ほど口コミによる新規顧客獲得が期待できます。AIを活用することで、アンケートの自動集計・回答テキストの感情分析・スコア変動の原因特定などを効率的に行えます。

中小企業での活用例としては、サービス利用後のアンケートを自動送信してNPSを継続的に計測し、スコアが下がったタイミングで迅速に改善策を検討するという運用が挙げられます。また、批判的な回答に含まれるキーワードをAIで分析することで、不満の原因を素早く特定できます。

NPSは一つの指標に過ぎないため、他の顧客満足度指標と組み合わせて活用することが望ましいです。

NPS分析（顧客推奨度分析）は、業務の判断基準や顧客対応、社内ナレッジを整理するときに確認しておきたい用語です。導入前に意味を揃えることで、ツール選定や社内説明のズレを減らせます。

言葉だけを先に決めるのではなく、どの業務で使うか、誰が確認するか、成果をどう測るかまで一緒に整理することが重要です。

NPS分析（顧客推奨度分析）を自社の業務に当てはめる場合は、対象業務、既存データ、運用担当者、成果指標を先に整理すると判断しやすくなります。