Trải nghiệm khách hàng
Đo lường trải nghiệm khách hàng > NPS (Net Promoter Score) - Chỉ số đo lường sự hài lòng của khách hàng

Mặc dù có bằng chứng mạnh mẽ về sự hài lòng của khách hàng như một thước đo quan trọng trong khoa học tiếp thị, các chuyên gia tư vấn đã đề xuất các số liệu mới. Cụ thể, Reichained (2003) đã đề xuất thành công NPS (Net Promoter Score) - Chỉ số đo lường sự hài lòng của khách hàng - như một thước đo mới và các công ty hàng đầu đã áp dụng nó, một phần vì bản chất trực quan của nó. Thành công của thước đo này cũng có thể là do các công ty không hài lòng với chỉ số hài lòng của khách hàng vì những thay đổi về điểm số này thường được coi là hạn chế và các công ty có thể không biết cách ảnh hưởng đến nó. Vì vậy, mặc cho các báo cáo lớn hàng năm được công ty viết ra nhưng kết quả của những báo cáo này lại không được sử dụng. Ngày nay, một số công ty báo cáo NPS trong bảng điều khiển nội bộ (hàng ngày, hàng tuần và hàng tháng), cũng như trong các báo cáo hàng năm của họ cho các cổ đông. Các nhà nghiên cứu cũng đã gợi ý rằng NPS là một thước đo hướng tới tương lai.
Kể từ khi giới thiệu NPS, các nhà nghiên cứu đã điều tra chất lượng dự đoán của các số liệu khác nhau. Một vấn đề của các nghiên cứu ban đầu về NPS là họ đã không sử dụng một số liệu tương tự cho NPS (ví dụ, Keiningham 2007; Morgan và Rego 2006). Kết luận chung của các nghiên cứu ban đầu là NPS không phải là một số liệu nên được ưu tiên cho sự hài lòng của khách hàng. Nhiều nghiên cứu gần đây đã cung cấp một cái nhìn đa sắc thái hơn. Van Doorn, Leeflang và Tijs (2013) báo cáo không có sự khác biệt lớn giữa NPS và sự hài lòng của khách hàng, mặc dù liên kết với một số số liệu tài chính và số liệu phản hồi của khách hàng nói chung là thấp.
De Haan, Verhoef và W Diesel (2015) kiểm tra khả năng dự đoán của các số liệu này để duy trì khách hàng và kết luận rằng sự khác biệt giữa NPS và sự hài lòng là nhỏ, mặc dù kết quả của họ dường như thích các số liệu chuyển đổi thu được từ sự phát sinh của các hiệu ứng hệ phi tuyến, có thể lấy một ví dụ như sau: sự hài lòng của khách hàng (Oliver, Rust và Varki 1997). Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu của họ cho thấy rằng NPS và sự hài lòng của khách hàng vượt trội hơn so với các phương pháp khác và cũng đề xuất rằng việc kết hợp các số liệu giúp cải thiện hiệu suất dự đoán. Cuối cùng, họ báo cáo sự khác biệt giữa các ngành công nghiệp mà không tìm thấy các mô hình hệ thống. Nghiên cứu gần đây cũng tập trung vào giá trị của các số liệu tương đối (ví dụ: sự hài lòng so với đối thủ cạnh tranh) là yếu tố dự báo tốt về hành vi của khách hàng (Keiningham 2015). Các nghiên cứu cho đến nay cho thấy những điều sau đây: Vẫn chưa có thỏa thuận về các phương pháp đo lường mạnh mẽ để đánh giá tất cả các khía cạnh của trải nghiệm khách hàng trong suốt hành trình của khách hàng; phương pháp thử nghiệm lâu dài, chẳng hạn như DỊCH VỤ, có thể cung cấp một điểm khởi đầu tốt.
Như vậy, có thể rút ra một số kết luận như sau:
Sự hài lòng của khách hàng và NPS thực hiện tốt như nhau trong việc dự đoán hiệu suất của công ty và hành vi của khách hàng, mặc dù hiệu suất dự đoán khác nhau giữa các bối cảnh cụ thể.
Việc chuyển đổi các số liệu để tính đến các hiệu ứng hệ phi tuyến tiềm năng do các khái niệm như sự hài lòng của khách hàng là hữu ích.
Số liệu phản hồi của khách hàng tập trung vào một miền cụ thể của trải nghiệm khách hàng (ví dụ: Điểm nỗ lực của khách hàng) không mạnh trong việc dự đoán hiệu suất trong tương lai.
Càng nhiều số liệu phản hồi của khách hàng sẽ càng dự đoán tốt hơn  về hành vi của khách hàng.