謝夏洋

【摘 ?要】在車間管理中，車間管理人員與班組一線員工工作步調(diào)失協(xié)的情況時常發(fā)生，為了更好地了解、服務于一線班組員工，采用何種方式來準確獲得一線員工工作反饋是其開始的關鍵。論文采用了凈推薦值（NPS）問卷調(diào)查方法，從數(shù)個維度收集了車間一線員工的評價數(shù)據(jù)，分析了各管理科室存在的問題點，在研究發(fā)現(xiàn)的基礎上對科室的管理方向提供引導。

【關鍵詞】一線管理；凈推薦值；評價聚焦

【中圖分類號】F426；F273 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻標志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文章編號】1673-1069（2023）02-0111-03

1 引言

在日常的一線管理中，雖然經(jīng)常強調(diào)要進入一線，但在常規(guī)的收集反饋意見的方式中，管理人員獲取的往往是比較片面的、主觀的意見，很難完整、準確地識別出真正的需求，可能還是對所服務的一線班組員工的訴求缺乏了解。長此以往，相互間的配合就可能出現(xiàn)一些不可預見的問題，影響工作的開展。

那么，是否可以通過在某些領域已經(jīng)非常成熟的評價體系來進行改善呢？

根據(jù)對現(xiàn)有文獻的梳理，凈推薦值（NPS）數(shù)據(jù)多用于企業(yè)對于外部用戶忠誠度的管理和改善。本文嘗試使用凈推薦值（NPS）來為企業(yè)中具體業(yè)務部門解決實際工作中面臨兩個不同工作群體間工作步調(diào)失協(xié)的問題提供一定的管理思路。

2 凈推薦值（NPS）介紹

凈推薦值（Net Promoter Score，NPS）是一種調(diào)查工具，用于衡量客戶滿意度指標，可以比較直接客觀地反映客戶對產(chǎn)品/服務的忠誠度。如無特殊說明，下文NPS均指代凈推薦值。NPS的概念最早是由貝恩咨詢公司客戶忠誠度業(yè)務的創(chuàng)始人提出的，是一個用戶忠誠度的概念，是針對企業(yè)的良性回報和真實增長而提出的。通過密切跟蹤凈推薦值，可以針對性地進行產(chǎn)品/服務的發(fā)展策略調(diào)整，從而得到改善的結(jié)果。

凈推薦值通過詢問受訪者，如是否愿意將某一特定產(chǎn)品推薦給親友（以及獲得特定理由），并將受訪者按回復分為“推薦者”“中立者”及“貶損者”3類，最后用“推薦者”的百分占比減去“貶損者”的百分占比，獲取凈推薦值得分，具體計算公式如下：

凈推薦值（NPS）=（推薦者數(shù)/樣本總數(shù)）×100%-（貶損者數(shù)/樣本總數(shù)）×100%

由于數(shù)據(jù)來源于現(xiàn)有用戶群體在包括了潛在用戶群的總體人群中所占的比例，因此該比例可以直接反映客戶對于產(chǎn)品/服務的認可程度和購買意愿。在某種程度上，我們可以看到某種時間維度上產(chǎn)品/服務的發(fā)展趨勢及其保證持續(xù)盈利的能力，所以NPS在產(chǎn)品/服務的業(yè)務預測、價值評估以及內(nèi)部評估等方面都可以得到很好的應用。在NPS方法逐步普及之際，稍為遺憾的是，似乎少有研究將其運用至一線管理工作之中，研究認為，NPS的納入能夠充分提升一線員工工作反饋的科學性，真正了解車間管理現(xiàn)狀，全面刻畫車間管理完整畫像，這也成為本文的研究初衷。

在一般調(diào)研中，會將NPS按一項變量（如0～10的整數(shù)）進行輸入，轉(zhuǎn)化輸出用戶或顧客將會向他人推薦某個產(chǎn)品或者服務的可能性。在對NPS的等級分類中，選擇0～6分的用戶被定義為“貶損者”，但在此處實際管理工作中，推薦意愿并不適用于衡量，低分人群未必會有實際貶損行為，如使用原計分方式，貶損用戶的占比并不準確，同時受限于原有調(diào)研數(shù)據(jù)均為滿意度調(diào)研的格式，故將其調(diào)整如表1所示。

表1按原滿意度調(diào)查（“很滿意”“滿意”“較滿意”“一般”“不滿意”）的方式，將貶損者（一般及不滿意）、中立者（較滿意）、推薦者（很滿意及滿意）的分類情況進行了轉(zhuǎn)化展示，通過計算各部分的頻數(shù)與百分比得出數(shù)值，雖顆粒度較原評分值變粗，但可預測得更為準確。同時表中增加其他項，用于填寫額外的意見反饋文字信息，可用于輔助分析處理。

①貶損者（選擇一般或不滿意）：對產(chǎn)品/服務并不滿意或者無忠誠度。②中立者（選擇較滿意）：基本滿意但無過多熱情，將會考慮其他產(chǎn)品/服務。③推薦者（選擇很滿意或滿意）：會選擇繼續(xù)使用，不斷向別人推薦，對產(chǎn)品/服務非常滿意。④推薦者會繼續(xù)使用并持續(xù)向其他人推薦，這一過程會幫助產(chǎn)品/服務進行正向循環(huán)的更迭，而貶損者則會反向操作，并導致產(chǎn)品/服務終止甚至陷入負向的循環(huán)中去。一般來說，凈推薦值在0分以下就意味著產(chǎn)品/服務有很多問題亟待解決；凈推薦值在0～30分，則意味著表現(xiàn)相對正常，但仍具有進步的空間；數(shù)值在30分以上，則說明表現(xiàn)優(yōu)異，用戶滿意程度很高；如果凈推薦值在70分以上，表明用戶滿意程度極高。凈推薦值分數(shù)越高，用戶滿意度則越高，在一線管理中，意味著管理服務到位，后續(xù)工作可按照既定方向順利展開。

3 NPS應用于車間管理的優(yōu)劣勢

3.1 NPS應用于車間管理的優(yōu)勢

第一，部分車間一線員工受限于文化水平，無法準確表達訴求意見，在NPS問卷中可以根據(jù)設定問題直接評估選擇完成評價，方便后期量化轉(zhuǎn)化計算。第二，使用NPS這種調(diào)查方式侵略性較低，不會涉及個人隱私及尖銳的對抗問題，受訪者可以放心地填寫，從而在一定程度上保證所收集的信息的有效性。第三，原有滿意度調(diào)查看出員工的大致態(tài)度，而NPS可以更客觀地體現(xiàn)員工的整體感受。第四，對于車間一線員工來說，產(chǎn)量任務迫切，無法回答太多問題，NPS設置問題收集相對簡短集中，不會占用過多時間。第五，一般NPS抽樣存在樣本數(shù)量少的問題，在車間管理中通過各級任務分解則可以獲得全部人員評價數(shù)據(jù)。第六，NPS樣本反饋的問題普遍存在時間周期長問題，在車間管理中則可在短時間內(nèi)快速回收。第七，NPS在調(diào)研中不再只用于整體的單一評判標準，而是結(jié)合滿意度、重要度綜合分析，更加全面具體。

3.2 NPS應用于車間管理的劣勢

第一，由于在車間調(diào)研以滿意度調(diào)研形式設置了較少的問題，得到的結(jié)果是粗顆粒度的數(shù)據(jù)，實際上增加了后期處理的工作量，需要對數(shù)據(jù)進行多次轉(zhuǎn)化。第二，由于調(diào)研必須是在科室前期的一系列服務之后進行，所以不能提前規(guī)劃改進，只能作為科室的一部分評價指標，并給出后續(xù)活動的指導意見。第三，雖然NPS問卷題目不多，但因保留了開放的意見反饋項，并且沒有具體限制一線員工的回答，因此在意見反饋中存在大量文字信息，需要進行處理后才能進行分析，對于實際分析人員具有一定要求。第四，NPS多用于衡量產(chǎn)品的好壞，高NPS值也意味著有機會獲取更多用戶，而用于車間管理中，員工的數(shù)量基本不會出現(xiàn)大幅變動，只能用于內(nèi)部的識別和預測。第五，在實際管理中，不同職能科室會與特定班組有更多的接觸頻率，所以NPS數(shù)據(jù)需要結(jié)合評價聚焦進一步細化分析。

4 NPS在一線管理中的處理方案

4.1 必要性

班組意見反饋一般通過全員提案改善及現(xiàn)場口頭向上級管理人員反饋的方式，隨著對車間管理要求的提升，也越來越需要管理人員去結(jié)合實際提供合理高效的服務，但由于車間管理實質(zhì)提升有需要時間周期長、效果難量化等特點，無論是正向還是負向的反饋都缺乏有效的驗證。當NPS應用于該過程中，則可以將班組員工作為主體，來調(diào)查員工的實際反應，進而改變提升現(xiàn)有的管理水平。

4.2 可行性

NPS作為一種成熟工具，被廣泛應用于多種企業(yè)實踐中。通過NPS可以作為科室評價的一個輔助指標，客觀地反映班組對管理服務的主觀感受，從而促進整體管理水平提升。

4.3 調(diào)研方式

本次NPS的應用主要采用線上問卷調(diào)查的方式，調(diào)查對象為車間全體員工，調(diào)查時關注員工班組、對接科室。調(diào)研的主要內(nèi)容包括幾項基本問題：第一，您日常工作中對接較多的科室（按重要性依次排序選擇科室后填寫）。第二，您對該科室的主動性、及時性是否滿意。第三，您對該科室的服務意識、態(tài)度是否滿意。第四，您對該科室在解決問題的專業(yè)知識與業(yè)務能力是否滿意。第五，您對該科室處理問題的公平、公正性是否滿意。

4.4 數(shù)據(jù)來源

我們采用了手機端問卷調(diào)查方式，在車間范圍內(nèi)，共計填寫收集問卷238份，經(jīng)復核無效問卷0份，最終有效問卷數(shù)量為238份。

5 NPS（員工體驗）在一線車間的應用實例

5.1 整體情況分析

在有效問卷中，共有班組被調(diào)研人員238人，涉及11個一線班組，按重要性依次在9個職能管理科室中排序選擇，填寫評價日常工作中對接較多的科室1、2、3、4、5，剔除空白項，以此換算得到的有效評價數(shù)據(jù)，本次分析把目標人群鎖定在準推薦者和貶損者兩類。

5.2 科室主動性維度

從科室主動性維度分析，情況如下：如圖1所示，在全部重要度下，D科室凈推薦值最高，為53.33，F(xiàn)科室凈推薦值最低，為-3.59。如圖2所示，優(yōu)先對接科室（重要度1）中，G科室凈推薦值最高，為48，F(xiàn)科室凈推薦值最低，為-9.38。

在優(yōu)先對接科室中，按不同班組區(qū)分，如圖3所示，C班組對于A科室最為滿意，共集中了43份推薦者評價數(shù)據(jù)；如圖4所示，J班組對于F科室最為不滿，共集中了36份貶損者評價數(shù)據(jù)。其次按不同科室區(qū)分，在貶損者評價方面，如圖4所示，A科室、F科室及H科室均出現(xiàn)了較為集中的貶損數(shù)據(jù)。

上文圖例展示了主動性評價數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，下文剩余評價維度均以同樣的方式進行處理。

5.3 科室服務意識評價聚焦

從科室服務意識評價聚焦分析，情況如下：

在全部重要度下，D科室凈推薦值最高為52，F(xiàn)科室凈推薦值最低為-1.79。優(yōu)先對接科室（重要度1）中，A科室凈推薦值最高，為52，F(xiàn)科室凈推薦值最低，為-1.79。

在優(yōu)先對接科室中，按不同班組區(qū)分，J班組對于F科室最為不滿，共集中了34份貶損者評價數(shù)據(jù)。C班組對于A科室最為滿意，共集中了43份推薦者評價數(shù)據(jù)。其次按不同科室區(qū)分，在貶損者評價方面，A科室、F科室及H科室均出現(xiàn)了較為集中的貶損數(shù)據(jù)。

5.4 科室公正性評價聚焦

從科室公正性評價聚焦分析，情況如下：

在全部重要度下，D科室凈推薦值最高，為48，F(xiàn)科室凈推薦值最低，為-8。優(yōu)先對接科室（重要度1）中，A科室凈推薦值最高，為43.86，C科室凈推薦值最低，為-17.65。

在優(yōu)先對接科室中，按不同班組區(qū)分，J班組對于F科室最為不滿，共集中了36份貶損者評價數(shù)據(jù)。C班組對于A科室最為滿意，共集中了43份推薦者評價數(shù)據(jù)。其次按不同科室區(qū)分，在貶損者評價方面，A科室、F科室及H科室均出現(xiàn)了較為集中的貶損數(shù)據(jù)。

5.5 科室業(yè)務能力評價聚焦

從科室業(yè)務能力評價聚焦分析，情況如下：

在全部重要度下，D科室凈推薦值最高，為53.33，F(xiàn)科室凈推薦值最低，為-3.59。優(yōu)先對接科室（重要度1）中，G科室凈推薦值最高，為44，F(xiàn)科室凈推薦值最低，為-15.63。

在優(yōu)先對接科室中，按不同班組區(qū)分，J班組對于F科室最為不滿，共集中了33份貶損者評價數(shù)據(jù)。C班組對于A科室最為滿意，共集中了43份推薦者評價數(shù)據(jù)。其次按不同科室區(qū)分，在貶損者評價方面，A科室、F科室及H科室均出現(xiàn)了較為集中的貶損數(shù)據(jù)。

6 改進計劃

由幾個維度的綜合信息看，貶損者評價及推薦者評價對象均非常集中，同時存在整體情況與優(yōu)先對接科室（重要度1）差異的情況，為了更好確認實際情況，再次核驗幾個維度不同重要度下的NPS值，以優(yōu)先對接科室（重要度2）綜合評價為例，從全體班組評價情況中，可以看出實際部分科室評價主要受具體班組影響，如F科室評價主要考慮J班組影響，可針對性重點優(yōu)化相關工作，而C、H科室在多個重要度下實際評價均較差，需要對自身業(yè)務服務進行全面升級。在后續(xù)工作中，相關職能科室也被約談，并制定了相應的績效改善計劃。

7 結(jié)語

通過研究發(fā)現(xiàn)，NPS可以實際應用于車間一線管理，專注于改進，也可以靈活結(jié)合如大數(shù)據(jù)管理平臺等多種工具優(yōu)化分析，挖掘潛在信息，快速全面提升綜合管理效果。由于本次時間、人力資源上的限制，本研究只涉及對班組對科室的評價情況處理，沒有對班組內(nèi)部直接管理的評價進一步考察。

在下一步的研究中，我們考慮進一步完善，繼續(xù)采用NPS數(shù)據(jù)應用方式探索科室與科室間的協(xié)作改進，為部門科室協(xié)同提出更多可行方案。

【參考文獻】

【1】楊淑芳.NPS視角下電影口碑傳播的應用性探討[J].科技傳播，2021，13（03）：92-94.

【2】楊福理，刁振宇.NPS數(shù)據(jù)在通信行業(yè)中的應用探討[J].郵電設計技術，2016（8）：4.

【3】王莎莎，谷俊江，許恒斌，等.基于用戶畫像的NPS分析提升方法[J].江蘇通信，2019，35（04）：28-35.