NPS 계산기

NPS는 “저희를 친구나 동료에게 추천할 가능성은 얼마나 됩니까?”라는 표준 문항에서 나옵니다. 응답자는 0–10점으로 답하며 9–10점은 추천자, 7–8점은 중립자, 0–6점은 비추천자입니다. NPS = 추천자 비율 − 비추천자 비율이며 중립자는 전체 인원에만 들어갑니다.

예를 들어 추천자가 50%, 비추천자가 20%라면 NPS = +30입니다. NPS는 −100(모두 비추천자)부터 +100(모두 추천자)까지입니다.

Net Promoter, Net Promoter Score, NPS는 Bain & Company, Inc., Satmetrix Systems, Inc., Fred Reichheld의 상표입니다.

트래킹 결과가 +32에서 +27로 바뀌었다고 해서 실제로 떨어졌다고 단정할 수 없습니다. 응답 400개 안팎의 표본에서 NPS의 95% 오차 범위는 보통 ±6–9점이며, 분기 간 이 정도 변동은 표본 잡음인 경우가 많습니다. 구간을 함께 보고하고 웨이브나 세그먼트 간 차이를 직접 검정하면 우연한 변동에 과민하게 반응하지 않을 수 있습니다.

추천자와 비추천자 비율은 음의 상관을 가집니다(한 사람이 둘 다일 수 없음). 그래서 두 비율을 독립으로 보지 않고 분산 공식에 +2·p추천·p비추천 항을 넣습니다.

‘인원수로 NPS 계산’: 세 그룹 인원수나 0–10점 점수별 응답 수를 입력하면 결과가 바로 바뀝니다. 신뢰수준은 90%, 95%, 99% 중에서 고를 수 있습니다.

‘두 그룹 비교’: A와 B 그룹의 세 그룹 인원수를 입력하면 NPS 차이, z 통계량, p값, 차이의 신뢰구간이 나옵니다.

‘내 데이터로 계산’: CSV, Excel 또는 SPSS 파일을 열고 추천 의향 문항을 고르며, 세그먼트 변수와 가중치 열은 선택 사항입니다. 전체 NPS, 세그먼트별 NPS, 나머지 응답자와의 비교를 보여 주고 CSV로 내보낼 수 있습니다.

NPS = 100 × (p추천 − p비추천). 표준오차 SE = 100 × √{[p추천(1 − p추천) + p비추천(1 − p비추천) + 2·p추천·p비추천] / n}.

신뢰구간은 NPS ± z × SE이며 90%, 95%, 99%의 z는 각각 1.645, 1.960, 2.576입니다. 가중 데이터는 Kish 유효 표본 크기 n = (Σw)² / Σw²를 씁니다.

수정 Wald 구간(Rocks 2016)은 계산 전에 가상 응답자 3명(추천자 ¾, 중립자 1½, 비추천자 ¾)을 더해 소표본이나 극단적인 점수에서 포함 확률이 더 좋습니다. 두 독립 그룹 비교는 z = (NPS_B − NPS_A) / √(SE_A² + SE_B²)를 씁니다.

‘샘플 데이터 사용’으로 여는 합성 스낵 브랜드 트래킹 데이터에는 0–10점 추천 의향 응답이 600개 있습니다. 추천자 150명(25.0%), 중립자 213명(35.5%), 비추천자 237명(39.5%)입니다.

NPS = 25.0% − 39.5% = −14.5입니다. 분산 항은 0.250 × 0.750 + 0.395 × 0.605 + 2 × 0.250 × 0.395 = 0.6240이므로 표준오차 SE = √(0.6240 / 600) × 100 = 3.22점이고, 95% 신뢰구간은 −20.8에서 −8.2입니다(수정 Wald: −20.7에서 −8.1).

연령대(age_group)별 NPS는 18-34: −19.7(n = 203), 35-54: −8.8(n = 216), 55+: −15.5(n = 181)입니다. 95% 수준에서 나머지 응답자와 유의하게 다른 연령대는 없습니다. 이 차이들은 모두 표본오차 범위 안에 있습니다.

해석 규칙: 차이의 신뢰구간이 0을 포함하지 않으면(95% 수준에서 p < 0.05와 동일) 두 NPS의 차이는 표본오차를 넘어선 것입니다. 각 그룹의 구간이 겹친다고 해서 ‘차이가 없다’고 바로 말할 수는 없으니 차이를 직접 검정하세요. 가중 표본은 가중 후 계산하며 도구가 유효 표본 크기를 자동으로 씁니다.