Calculadora de NPS, CSAT y CES con margen de error

El Net Promoter Score (NPS) lo presentó Fred Reichheld en «The One Number You Need to Grow», Harvard Business Review, 2003. La métrica se basa en una única pregunta:

Las respuestas se dividen en tres grupos: promotores (9–10), clientes fieles que recomiendan el producto; pasivos (7–8), satisfechos pero fáciles de captar por la competencia; y detractores (0–6), descontentos que pueden disuadir a otros. El índice:

El NPS se mide en puntos de −100 (todos detractores) a +100 (todos promotores), no en porcentaje. Los pasivos no están en el numerador, pero sí en el denominador: si los promotores pasan a pasivos, el índice baja.

Net Promoter®, NPS® y Net Promoter Score® son marcas registradas de Bain & Company, Inc., NICE Satmetrix (Satmetrix Systems, Inc.) y Fred Reichheld. Esta calculadora es una herramienta independiente y no está vinculada a los titulares de las marcas.

El NPS es la diferencia de dos proporciones de la misma muestra, así que su margen de error es mayor que el de cada proporción por separado. Si p_P y p_D son las proporciones de promotores y detractores, la varianza del índice (en proporciones) es:

Para el ejemplo anterior (0,6 y 0,167; n = 300), SE = 4,39 y el intervalo al 95 % va de +34,7 a +51,9. Una horquilla de 17 puntos con 300 respuestas es normal, y es lo más importante a recordar al leer informes: un cambio de NPS de 3–5 puntos con unos cientos de respuestas casi siempre está dentro de la variación aleatoria. En el peor caso (tantos promotores como detractores y ningún pasivo), el margen al 95 % es de ±9,8 puntos con 400 respuestas; para reducirlo a ±5 hacen falta 1537 respuestas.

¿Cambió realmente el NPS?

Para dos encuestas independientes, por ejemplo dos trimestres con encuestados distintos, contrasta la diferencia con un test z:

Si el p-valor es menor que 1 − nivel de confianza, el cambio es significativo. Si respondieron las mismas personas las dos veces, las encuestas son dependientes y la fórmula es demasiado conservadora: las encuestas de panel necesitan métodos para datos pareados.

CSAT: satisfacción

El Customer Satisfaction Score responde a «¿Qué tan satisfecho estás con…?», normalmente justo después de una interacción concreta: una consulta a soporte, una compra, terminar la configuración. El CSAT no tiene una formulación estándar; lo más habitual es una escala de 1 a 5 y contar la proporción de clientes satisfechos, es decir, las notas 4 y 5:

También se usa la nota media («4,2 sobre 5»), pero es más difícil de interpretar: la misma media sale de «todos pusieron un 4» y de «la mitad puso un 5 y algunos un 1». Para la proporción de satisfechos, la calculadora usa el intervalo de Wilson: con proporciones en torno al 80–90 %, el intervalo simple «± margen» se desvía bastante.

CES: esfuerzo del cliente

El Customer Effort Score surgió a raíz de «Stop Trying to Delight Your Customers» de Matthew Dixon, Karen Freeman y Nicholas Toman (Harvard Business Review, 2010). Los autores defendían que la lealtad depende más de lo fácil que es resolver un problema que de los intentos de «deslumbrar». La primera versión preguntaba cuánto esfuerzo había hecho falta en una escala de 1 a 5. «The Effortless Experience» (2013) describe la segunda: grado de acuerdo con «La empresa me facilitó resolver mi problema» en una escala de 1 a 7, donde más alto es más fácil. La calculadora usa esta versión.

Además de la media, fíjate en la proporción de notas 1–3: son las personas que tuvieron dificultades, y sus casos merecen atención primero.

Qué métrica usar

• NPS: la actitud hacia el producto en conjunto. Pregunta a cada usuario como mucho una vez por trimestre, y no antes de que haya obtenido valor.
• CSAT: un momento concreto, como una consulta a soporte, una función nueva o un paso de configuración.
• CES: lo fácil que es una tarea: onboarding, importación de datos, pago. Muestra bien dónde estorba la interfaz.

El NPS es popular por su sencillez, pero la métrica tiene debilidades conocidas.

• Su relación con el crecimiento es discutida. Un estudio de Keiningham y sus colegas en el Journal of Marketing (2007) no confirmó que el NPS prediga el crecimiento de los ingresos mejor que otras medidas de satisfacción.
• Pérdida de información. Once niveles se reducen a tres grupos: pasar de 0 a 6 no cambia el índice, pero de 6 a 7 sí. Mira la distribución de notas, no solo la cifra final.
• Comparar con otras empresas. Los niveles de NPS dependen mucho del sector, el público, el canal y la formulación de la pregunta. No citamos «benchmarks»: es más honesto comparar un producto consigo mismo en el tiempo con el mismo método.
• Autoselección. No todos responden, y quienes responden no son como quienes callan. Aquí el margen de error solo cubre el error aleatorio de muestreo; consulta la calculadora de tamaño de muestra.

Cuándo preguntar dentro del producto

El error más común es mostrar el NPS en el primer inicio de sesión. La persona aún no ha hecho nada, así que la nota refleja la landing y las expectativas, no el producto. Es mejor:

• preguntar después de un paso clave del onboarding: primer proyecto creado, datos importados, un compañero invitado;
• para CSAT y CES, preguntar justo después del evento que mides, con la impresión fresca;
• no interrumpir una tarea: encuesta cuando la acción esté completa, no en mitad de un formulario;
• añadir siempre una pregunta abierta, «¿Por qué has dado esta nota?»: el número muestra qué pasa y los comentarios explican por qué;
• limitar la frecuencia: la misma persona no debería ver la encuesta cada semana.

1. Reichheld F. F. The One Number You Need to Grow. Harvard Business Review, diciembre de 2003 — definición del NPS.
2. Dixon M., Freeman K., Toman N. Stop Trying to Delight Your Customers. Harvard Business Review, julio–agosto de 2010 — Customer Effort Score.
3. Dixon M., Toman N., DeLisi R. The Effortless Experience: Conquering the New Battleground for Customer Loyalty. Portfolio/Penguin, 2013 — CES 2.0 en escala de 1 a 7.
4. Keiningham T. L., Cooil B., Andreassen T. W., Aksoy L. A Longitudinal Examination of Net Promoter and Firm Revenue Growth. Journal of Marketing, 71(3), 2007 — una crítica del NPS.
5. Wilson E. B. Probable Inference, the Law of Succession, and Statistical Inference. Journal of the American Statistical Association, 22(158), 1927 — intervalo para una proporción.
6. ISO 10004:2018. Quality management — Customer satisfaction — Guidelines for monitoring and measuring.