PowerBI 助力企业解决终极问题-从方案到落地完全参考

本文充分展示如何使用PowerBI结合商业/管理思想，将整套方案落地的整个过程。本文同时讲述一个非常重要思想。

引文

当看到：

当时我非常兴奋，因为很喜欢看到这种极端的说法，作者必须去圆这个说法，不然就很惨。当通读本书后，非常认可。并开始致力于整个方案的探索、实践与落地。

今天，亲爱的战友们，可以看到读到2本著作：

• 《终极问题》第一版
• 《终极问题》第二版

你可以在书店购买纸质版，Excel120的战友可以直接通过更新获得两本书的电子版以及本文的电子版（含Excel和PowerBI模板）。

这里在2年前便发布了使用PowerBI来分析NPS的方案和案例，值得再次提出。

• 《PowerBI 终极问题解决方案》 by BI佐罗

概述

本模型源来自于[美]弗雷德.赖客哈尔德著的《终极问题》一书，该书在 2012 年引入中国，并由哈佛商学院出版公司 CEO 做推荐。

如今，这一净推荐值已演变为一个羽翼丰满的管理体系。在这本全新的升级版《终极问题2.0》中，弗雷德·赖克哈尔德与同事罗伯·马奇详细阐释了企业如何运用这一系统驱动了财务收益 和竞争优势，获得了令人瞩目的成功。

书中展示了企业如何走上真正的成长之路，这种成长是企业长期可持续增长的唯一方式。企业无法实现目标的失败的原因在于它们过多沉溺于不良利润中。企业无法实现目标却能存活，是因为它只能得到短期利润，但是耗尽了员工的精力，也疏远了客户。

本书指出了一种终极问题，即通过问客户是否愿意把企业推荐给亲友这个简单的问题，将客户划分为推介型客户、消极满意型客户和贬低型客户，进而计算出客户净推介值。 实践证明，客户净推介值能够真实地反映企业取得良性利润的程度即企业真实成长的程度。 （量化过程） 书中描述了这套理论，重在阐述并证明这套理论，可惜的是，具体实施的细节，不甚清晰。 而本文以案例指导该理论如何逐步落地，并给出一个可直接操作的基于 Excel 的模型，如果您是 CEO，并发现了该方法的魅力，您要做的只是即刻使用此 Excel 模型。 通过此模型，可以做到：

1. 区别良性利润和不良利润。
2. 衡量企业的 NPS，并把世界顶尖企业作为标杆来学习。
3. 量化客户口碑的经济价值。
4. 识别核心客户，并优先客户作为战略投资目标。
5. 将“比较满意”的客户转化为真正的忠诚者。
6. 创建由热情的拥护者组成的社团，鼓励互动以增强粘性并可持续地帮助企业不断优化。

NPS 理论

良性利润，不良利润和终极问题

因为无法区分良性利润和不良利润，结果常常陷入不良利润中。这种结果是毁灭性的。 不良利润是通过购买了企业产品的人表现出来的，这些人被称为“贬低型客户”。他们被企业欺骗，因此他们再也不会购买那些企业的产品，也告诉别人不要购买。 良性利润是与众不同的。如果不良利润的取得是以牺牲客户利益为代价的，那么良性利润的创造是通过客户热诚合作而实现的。 公司如何区分良性利润和不良利润呢？ 客户忠诚是企业获利增长的关键，这一点是确信无疑的。

问题是：如何定义忠诚，如何衡量和实现。 因此，我们必须找到一个测量忠诚度关系的指标，这一指标能够区分良性利润和不良利润。还必须发现一个能衡量个人责任感的指标。客户对这一问题的反映是简单且直接的，称为“终极问题”，它能决定企业未来的发展。

这个指标就是客户净推介值（net promoter score，简称NPS）。该词汇是商业专业性的，有相关的专利权，为了鼓励全球持续性的正确使用。 你可能并没有意识到，恰恰是这个最关键的问题决定着企业的未来。通过向顾客提出这个“终极问题”，你能识别顾客中谁是推荐者（promoter），能够为你带来利润以及真正的可持续发展，而谁又是贬损者（detractor），会对企业声誉造成负面影响，并可能转而投向竞争对手。

NPS把所有客户分为三类：

• 推介型客户（promoter）：忠诚且热心的购买者，他们一直购买某个公司的产品并且让他们的朋友也一直购买该公司的产品。
• 消极满意型客户（passives）：对企业还算满意，但并不热心，他们很容易被竞争对手说服购买其产品或服务。
• 贬低型客户（detractors）：他们与企业形成了很差的客户关系，因此非常不满。

在搞清楚NPS的含义后，对于企业很自然地要解决三个问题：

1. 如何针对企业具体的产品或服务提出有效的NPS问题。（也就是比“你有多大可能把一个公司推荐给朋友和同事？”更合适的问题）
2. 如何联系企业现有数据建立NPS模型并进行分析。
3. 如何针对问题做出有限的改善进而提高企业的NPS。 对于问题1和3，请参考《终极问题》原书，书中有比较体系化的建议。对于问题2，书中只有简略的说明也并无详细实例，本文将在阐明NPS理论后，给出一个完整的建模及分析案例。

终极问题：NPS测评

或许您正在想NPS测评不就是客户满意度测评嘛。实际上，

不要把NPS测评绝和客户满意度调搞混淆，这里重复《终极问题》中给出的客户满意度调查方法的十大败因：

1. 调查太多，问题太多
2. 客户的错误反馈
3. 员工不知道如何采取正确的行动
4. 虚假的市场调查太多
5. 调查分数与经济效益无关
6. 普通的解决方案不能满足公司的需求
7. 没有通用的标准
8. 调查问卷混淆了交易和客户关系
9. 满意度调查使客户不满
10. 游戏和操纵毁坏了他们的信誉

幸好客户满意度调查法是失败的，因为做这种调查本来就很复杂。做NPS测评简单到只需要问一个简单问题，那就是：

将这个测评做一些简单包装，发给你的样本客户，然后收集这些结果即可。假设在这里你已经完成了收集测评工作，接下来就是建立评估模型了。

NPS利润率模型

NPS 利润率模型是 NPS 理论的核心。也就是构建出 NPS 利润率模型，并用以评估企业的 实际情况。【NPS 利润率模型】的构建包括 5 个重要步骤，它们是： 1、 建立 NPS 评分到 NPS 客户类型的关系映射； 2、 从企业 ERP 中提取相关客户信息； 3、 整理 NPS 问卷得分信息； 4、 从企业 ERP 中提取相关利润信息； 5、 绘制 NPS 利润率图。

【第一步】建立 NPS 客户标准

也就说对客户进行调查的终极问题：您有多大可能把我们的产品/服务推荐给朋友和同事，对照客户给出的评分，1~6 分落入贬低型，7~8 分落入消极满意型，9~10 分落入推介型。在实际操作中，到底如何划分不同区域的界线可根据行业和现实情况有所调整。

【第二步】获取客户信息样本

在企业的信息系统中（如：ERP，CRM或存储客户信息的电子表格Excel文件等），取出客户相关信息，这是稍后要分析的客户信息基础。客户信息的常规结构（字段）包括：客户地理位置，客户类型，使用产品名称，客户性别，客户年龄等。

这些信息，在稍后的分析中将会洞察到什么样的客户具有什么样的特点。

通过客户信息不同的属性，可以在后续的建模中以此为维度来了解这种属性特质对利润起到的影响。（对此的深度说明涉及数据仓库维度建模理论，更多参考：【2】）

【第三步】收集NPS问卷得分

根据提取的客户信息样本集合，对这些客户进行NPS问卷调查，收集他们的反馈。 一份典型的NPS问卷可以以任何形式给到客户，呈现的样子也很简单直接，例如：

NPS终极问题正是正简单直接的一击。如果确实正在进行客户调查，推荐将该问题至于整个调查的最前部，以确保客户是有时间充分思考这一问题的。 当然，如果客户打分较高，那在接下来的调查问卷中会进一步透露客户是对哪些情况持满意态度的；与此相对，如果客户打分较低，那在接下来的调查问卷中也会进一步透露客户是对哪些情况持疑问或贬损态度的。

【第四步】收集企业利润信息

企业的利润来自于每一个客户，如果一个客户在制造成本，那么一定有客户在创造利润，最终从宏观来看，整体的客户在创造利润，这是企业的生存原理。 在企业的信息系统中（如：ERP，CRM，财务信息系统或存储销售利润分析的电子表格Excel文件等），取出包含这些客户信息的企业的利润信息，这是稍后要分析的利润信息基础。利润信息的常规结构（字段）包括：单位成本，单位销售额，利润，利润率等。

【第五步】绘制NPS利润率图

NPS利润率图将全面利用上述步骤的信息，并帮助找到良性利润和不良利润所在。NPS利润率图示意如下：

从坐标轴可以看出，横坐标表示NPS客户类型（贬低型、消极满意型、推介型）并以得分作为坐标轴度量从0到10；纵坐标轴表示NPS利润率；每个气泡表示一种或一类客户群体，气泡的大小和客户带来的收入成正比。 此时，一眼就能看出公司的增长状况是否良好，并很快得出一些结论：

• 如果大多数位于A中，说明正陷于不良利润。你在压榨客户，你的客户一有机会就会立刻转向其他公司。实践发现：对于最佳企业来说，位于A，F的客户比例总计不到10%，甚至不到3%。
• 如果大多数位于C中，说明大部分都是良性利润，公司状态非常理想。对于顶级公司来说，处于C，D两个区域的客户总数占55%到85%。
• 如果大多数都在中间位置，B，E，那就是在大队伍在一起。你的客户并不真正对你忠诚，但是他们也不讨厌你。他们会一直使用你公司的产品，直到更好的产品出现。在此期间，你至少会有一些收益，尤其是从B中的客户那里。

作为企业的投资决策层，可以从战略高度使用这个图，它能帮助投资人及企业确定应该重点关注哪个区域的客户，如何分配资源，怎样为每个客户设计出合适的价值定位。

并清晰地给出了企业需要关注的客户群体及思考方向，为培养更多的能带来高利润的推介型客户打下基础。

NPS 实例

我们已经阐述了NPS的整个理论以及实施方式，下面我们进行数据脱敏以及去除敏感信息，在一家虚构的企业来使用这个模型。

在接下来的实例中，将虚拟一家集团型英语培训机构，叫做：韦达英语。虽然说是虚拟，但和现实的情况相当接近，确保能真实感受到 NPS 模型的价值。如果你正好是培训连锁，那你直接就可以用了。

首先，介绍韦达英语的盈利模式。然后，以 Excel 表格的形式对数据进行建模，同时引入自助式 BI，用来做建模分析，尤其是 NPS 利润率图。

韦达英语

韦达英语在全国重点城市建立韦达英语的分支，其分支架构如下：

不同英语基础的学员可以选择从适合的级别入口进入，根据要达到的最终学习目标来设定需要学习的级别数。

在韦达英语发展客户的过程中，客户对韦达英语提供服务的感受将直接影响企业的长远发展。而作为韦达英语在一线直接和客户接触的课程顾问的能力水平更是直接关系着客户是否会签单，是否会认同企业的理念，是否会配合在韦达英语完成好学习，达成最终的目标。

能力强的课程顾问更能够准确的把握及引导客户的需求以促成更为合适的签约，在有必要的情况下也更能激发客户学习的意愿，从而合理地申报更多级别的学习，有效实现双赢。

韦达英语 NPS 建模

【第一步】建立 NPS 客户标准

可以看出，凡是通过 NPS 问题得到的客户评分在 6 分及以下都认为是贬低型客户，评分达到 9 分及以上才认为是有高忠诚度的推介型客户。这也放映在英语培训行业，存在较强的同质化竞争，必须找准自己的核心竞争力，尤其是通过推介型客户的反馈找出并加强自己的定位，才能赢得商战。

【第二步】获取客户信息样本

企业 ERP 中的样本客户信息已按城市中心导出到 Excel 表格中，如下所示：

按照每个城市中心 50~60 人的随机抽样，在 5 个城市中心共计抽取 300 名客户样本。其中，客户 Key 为该客户的唯一标识，地理位置表示所在的城市中心，客户类型表示该客户的身份是学生型或成人型，级别数表示该客户报名学习英语的级别个数。

【第三步】收集 NPS 问卷得分

对抽取的 300 名客户样本，进行 NPS 问卷调查得到评分反馈，结果如下：

以上截图直接显示了客户对 NPS 问题的评分。如果需要，还可以进一步收集客户对细节的评价。

【第四步】收集企业利润信息

继续从企业 ERP 或财务系统按照抽样的客户样本获取对应的利润信息，如下所示：

通过 NPS 理论部分，已经知道与利润形成，有重要关系的字段包括：获客成本、客户交易额等。在韦达英语的案例中，获客成本依据各个中心所在城市不同，推广投入不同，获客成本也不同。

图 12 – NPS 企业利润信息交易良率是一个自定义说法，含义为：

交易良率 = ( 当前交易利润率 – 全局平均交易利润率 ) / 全局平均交易利润率

很显然，这是相对于全局的利润在进行对比，如果好于全局交易的平均交易，则为正，反之为负。

【第五步】绘制 NPS 利润率图

进入绘制 NPS 利润率图阶段，也就是对企业状况的一种商业分析。 这里使用 PowerBIDesktop 通过拖拽来进行数据洞察。

首先，通过其内置的 PowerQuery 载入数据。（如何使用 PowerQuery 参见模型扩展）根据表之间的关系，建立模型，整体结构图如下所示：

按照维度建模的的相关思路，就可以通过客户的属性、课程顾问的属性、 客户的属性来分析利润。

即使在没有引入 NPS 之前，仍然可以做很多分析，如：样本分布方面及利润分布方面等。

样本分布

可以看出：

• 各地抽取样本约在 50 到 70 之间。
• 大部分客户在 40 岁之前，学生客户是一个大的客户群体。
• 成人客户占比与学生客户占比基本一致。大部分客户的学习级别数在 2~3 个。
• 水平为 资深 的课程顾问是签约客户的主力军。

利润分布

可以看出：

• 北京中心的平均利润最高，每单利润达到接近 8000 元。
• 北京、上海的利润率水平领跑全局，成都利润率水平相对最低。
• 课程顾问的级别高低与带来的利润率水平一致且阶梯均匀。
• 不同地区成人及学生型客户带来利润率比例基本一致。

根据 样本分布 及 利润分布 中发现的事实来看至少可以帮助企业管理人员判断一些问题包括：

• 学生客户很重要，年龄段长，要重点拓展。
• 引导客户选择 2~3 个级别课程学习，并且在 3 个级别学习可设置一定折扣用以激励。
• 水平为资深的客户顾问的经验很重要，要显性化，以高效传递给中级及初级课程顾问。
• 总结不同城市中心利润率不同的原因，对强势城市经验进行具体分析。

NPS 利润率图

在引入 NPS 以后，看看又能带来哪些更深入的洞察力。 回顾 NPS 利润率图如下：

1）以城市为群体分类法，绘制 NPS 利润率图如下：

可以看出：

• 北京、上海带来了相对良性利润，其他三个城市都只有相对较低的利润率。

2）以城市及课程顾问水平为群体分类法，绘制 NPS 利润率图如下：

可以看出：

• 北京和上海的资深课程顾问带来了良性利润。
• 北京的整体表现并不集中，出现离散的情况，也就是说资深课程顾问的经验很可能没有复制给北京的其他课程顾问。
• 上海随没有领跑，但整体却表现高度一致，说明上海课程顾问的经验有很好的复制模式，得以贯彻。
• 深圳、成都中心的初级、中级的课程顾问带来了不良利润。

3）以城市及客户类型为群体分类法，绘制 NPS 利润率图如下：

可以看出：

• 上海的学生客户，北京的成人客户带来了良性利润。

韦达英语总结

通过样本分布、利润分布及三种模式下的 NPS 利润率图，不难得到启发：

• 北京资深课程顾问对成人类型客户有好的经验，但复制不利。
• 上海资深课程顾问对学生类型客户有好的经验，且复制得利。 所以，

1. 整合北京资深课程顾问的成人型经验及上海资深课程顾问的学生型经验。
2. 对比研究北京复制不利的问题，并推广借鉴上海复制较好的经验。 很明显，NPS 利润率模型带来的明显的额外价值，并直接指导了当前工作。 另外，在工作调整以后，一定周期以后可以进行重新评估，并持续优化。

关于自助BI

通过【NPS 理论】及【NPS 实例】的介绍，已经非常清楚利用自助 BI 相关工具可以快速建模分析，这其中显示出的好处包括：

• 没有强依赖其他部门/团队，一个人便可以完成。
• 建模分析有很强的实时性。
• 建模分析不需要有额外的企业投入。 本案例作为抛砖引玉，显示了利用自助 BI 可以轻松完成世界顶级商业/管理理论的建模及实践。在实际操作中，会出现更多复杂的场景。不过道高一尺魔高一丈，照样处理掉就可以了。

我们此前曾发布过NPS的作图方法，而本文更加强调它在整个企业中的落地应用，本文集理论，分析，案例，实战于一体，充分向您展示数字化驱动的企业是如何进行持续改进的，相信PowerBI可以帮助越来越多的企业，只要高层愿意推；也相信PowerBI可以帮助越来越多的个人，迟早有企业高层愿意推，会来招（挖）人的。

后记

延伸阅读：

基于PowerBI构建企业利润动态评价模型NPS

本文包括资源列表： -《终极问题（第一版）》电子版 -《终极问题（第二版）》电子版 -《解决企业终极问题》by BI佐罗 - Excel数据 - PowerBI模型