如何提高公司净推荐值（关于员工净推荐值）

员工净推荐值（eNPS）是基于NPS系统本身的衍生工具，与NPS的理念和逻辑大致相同，区别是把调查主体由“客户”转变为“员工”本文作者对eNPS进行了分析，一起来看一下吧，下面我们就来聊聊关于如何提高公司净推荐值?接下来我们就一起去了解一下吧!

如何提高公司净推荐值

员工净推荐值（eNPS）是基于NPS系统本身的衍生工具，与NPS的理念和逻辑大致相同，区别是把调查主体由“客户”转变为“员工”。本文作者对eNPS进行了分析，一起来看一下吧。

一、什么是 eNPS ？

员工净推荐值（Employee Net Promoter Score，简称 eNPS），是基于 NPS 系统本身的衍生工具。

eNPS 与 NPS 的理念和计算逻辑大致相同，区别是把调查主体由“客户”转变为“员工”。企业可以利用 eNPS 来了解员工在企业工作的满意度，以及他们将企业的工作岗位推荐给他人的可能性。

eNPS 量表题：你向朋友或同事推荐[某某公司]的可能性有多大？

采用 11 级量表，根据打分情况将答题者划为三类：推荐者（9-10分）、中立者（ 7-8分）和贬损者（0-6分）。

员工净推荐值主要是衡量员工对雇主的看法，eNPS 有助于帮助组织塑造其员工价值，在与员工之间建立情感联系、承诺和忠诚度，并改善雇主品牌。

eNPS 开放题：你为什么给出这个回答？

开放题同样提供了解释定量分数的定性数据，可以了解可以在哪些地方去改善员工体验。

二、如何计算 eNPS ？

计算公式：

eNPS = 推荐者% – 贬损者%

eNPS 计算示例：

某家拥有 100 名员工的公司进行 eNPS 评分，调查显示：

20 个批评者 = 10%

30 个被动项 = 30%

50 个发起人 = 60%

eNPS = 60 – 10 = 40

员工净推荐值 eNPS 得分为： 40

eNPS 得分是推荐者和贬损者之间的占比差，范围会在 -100 到 100 之间。

通过测量 eNPS，目标是为员工创造更好的工作环境来提高整个企业的参与度，进而转变为客户体验的提升。

三、eNPS 怎么才算好？

eNPS 的得分基准同样因行业不同而有所差别。据国外研究数据库，整体的 eNPS 的基准值在 12-14 分之间。

这听起来感觉分数很低，员工与企业之间的复杂关系，有些员工只会给中间评分（7或8分），因为他们觉得凡事都有可改善的空间。

事实上其实员工已经倾向于推荐公司了，虽然 eNPS 并不考虑中立的群体，不过这种情况对于企业来说也是一个积极的表现。

eNPS 得分一般 0-30 分会被认为是一个不错的分数，高于 30 分说明企业目前做的不错，而 0 分是企业与员工关系打破平衡的临界点。

一些特定的行业，我有收集一些智库发布的 eNPS 基准，仅供参考。

eNPS 行业基准值：

电信业：27

制造业：13

银行业：12-17

百货业：负数

信息技术：26

医疗保健：-6.5

还有，对于人员流动比较快的劳动密集型、服务业来说，分数会更低一些。

信息技术（科技业）中虽然基准值为 26，但细分在不同员工规模的企业来说得分差距会很大，中小型科技公司的 eNPS 得分会在比较高，像 Hiya (200 人以内) 2022 年 eNPS 得分为 80。

而大规模或超大规模的科技公司，反而得分会低很多，像 Meta (万以上) 2022 年 eNPS 得分为 36；Apple(万以上)2022 年 eNPS 得分为 19。

此外，正值行业风口的行业，伴随着更高的薪资、更大的发展空间、更新颖的产品或服务，都会让员工认为自己所从事工作的意义感增加，也会助长eNPS 的提升。

说白了，eNPS 就是一种集体共识的表征形式。

四、eNPS的解读误区

还有，在 eNPS 存在一些数据解读的误区。比如 A 公司的所有员工评分为 7 或 8，因此 eNPS 为 0。而 B 公司则是推荐者与批评者数量一样，两者相减 eNPS 也为 0。

虽然 eNPS 得分相同，但在员工评分的分布却有很大的差别，这种差别仅从最终得分中是无法判断的，而真实情况是 A 公司总体表现上要优于 B 公司。

五、eNPS 和 NPS 的关系

Apple 公司有一个观点，认为组织中 eNPS 和 NPS 两种衡量标准之间存在正相关，而这种协同关系符合“服务利润链模型”，即积极的员工体验有助于产生积极的客户体验。

服务利润链的构成因素图

六、eNPS的使用陷阱

注意，在企业导入 eNPS 需要关注这些陷阱：

过分强调分数

测量频率过高

行业基准差异大

缺少定性数据辅助分析

容易混淆 eNPS 和 NPS

企业规模影响分数

得分背后的分布不易察觉

专栏作家

龙国富，龙国富，人人都是产品经理专栏作家，CxHub主理人。致力于终身学习和自我提升，分享用户研究、客户体验、服务科学等领域资讯，观点和个人见解。

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