数据驱动NPS该模式主要以资源及数据驱动为中心，建立组织内资源最优组合及业绩提升

数据驱动NPS

该模式主要以资源及数据驱动为中心，建立组织内资源最优组合及业绩提升（精细化管理、个性化方案助力NPS提升），适合拥有庞大用户数据，能实践数据联动的企业。可应用于技术先行，驱动内部数据整合应用。

关键词：资源联动、数据驱动、迭代升级。

举例：基于AI技术与运营能力的系统NPS优化解决方案。

▲ AI驱动的NPS目标 | Guofu重绘

大致运行原理：

1）预测（建立模型）→ 干预 → 迭代

1. 推荐度预测圈定目标。机器学习技术快速预测满意度，洞察个体的推荐度产生原因，圈定被动者名单下一步精准干预。
2. 策略仿真择优投放。实时提供营销和干预策略，对策略效果进行仿真，择优进行下一步投放。
3. 效果跟踪策略迭代（策略投放→新数据建模→策略迭代→策略效果跟踪）。跟踪策略投放效果，迭代不理想的产品/服务策略，输入新数据优化预测模型。

2）建立因果模型，精准判定影响因素及影响力大小

AI技术建立因果模型（对于不同细分群体的因变量）利用条件独立判定识别变量间的因果关系，区别于传统的相关分析，准确识别原因，输出不同因素的影响力大小，对重要因素给到单独路径分析。

3）针对不同的NPS表现和人群结构，形成不同的行动方案

1. 激活推荐者，推荐者需要维护和引导才能最大程度地实现其价值，找到推荐的措施、推荐的脚本、让推荐者基于客观事实加上企业提供的活动/脚本，进行口碑传播。
2. 提升被动者，寻求现有产品和服务快速满足个性化需求，找出能够让被动者转化为推荐者诱因。
3. 转化贬损者，投诉预警，提前干预，防患于未然。根据影响因素建立波动机制，提供匹配的干预策略，利用不同的现有策略针对性地快速投放，可以达到精准提升NPS的目的。

4）跟踪效果快速迭代

这个环节的大前提是整个数据是打通的，数据是能够联动的。快速的效果反馈可以帮助公司尝试和测试不同的营销策略和技术，比如，打开的频率、推荐次数、NPS得分等等是否增加。淘汰效果不佳的营销方案，维持效果，从而实现策略的快速迭代。

这种频繁的反馈又为模型提供了更丰富的数据进行学习，可以不断完善模型，提升其预测准确性和仿真效果，整套体系成为了一个良性循环的闭环，帮助公司实现NPS的优化。