【NPSの3セグメント】

推薦者（Promoters）：9〜10点
  「このサービスを友人・同僚に強く勧めたい」
  → 自発的な口コミ・紹介の源泉
  → 最も高いLTVを持つ顧客層
  → アドボカシー活動への招待が最も自然なタイミング

受動者（Passives）：7〜8点
  「まあ満足しているが、強く勧めるほどでもない」
  → 競合に乗り換えるリスクがある
  → 推薦者に引き上げることができる余地がある
  → 「何があれば9〜10点になるか」を聞くことが重要

批判者（Detractors）：0〜6点
  「このサービスを勧めることはない」
  → 解約リスクが最も高い
  → 放置すると口コミ・SNSで悪評が広がる可能性
  → 今週中のフォローが必要

NPS = 推薦者の割合（%）- 批判者の割合（%）
目安：50以上＝優良、30〜50＝良好、0〜30＝改善の余地あり、マイナス＝危機的

【NPS連動フィールド設計】

NPSの記録フィールド：

・NPS最新スコア（数値：0〜10）
  ← 最新のサーベイ結果を入力する

・NPSセグメント（選択式・自動または手動）：
  推薦者（9〜10）/ 受動者（7〜8）/ 批判者（0〜6）/ 未回答

・NPS測定日（日付）
  ← スコアの鮮度を管理するため必須

・前回NPSスコア（数値）
  ← 変化のトレンドを把握するため

・NPS変化（選択式）：
  上昇 / 維持 / 低下 / 初回回答

・批判者コメント・受動者コメント（テキスト）：
  例「サポートの対応速度に不満。競合Bと比較検討中」
  例「機能は満足だが使いこなせていない部分がある」
  ← 自由記述の回答をそのまま記録する

感情温度との連動：
・感情温度（既存フィールド）との対比メモ（テキスト）：
  例「NPSは7点（受動者）だが感情温度はウォーム。
     スコアより対話での温度感の方が実態に近い可能性」
  ← NPSスコアと感情温度が乖離している場合は深堀りが必要

アドボカシー連動：
・事例紹介の意向（選択式）：
  積極的 / 検討中 / 時期尚早 / 不向き / 未確認
・紹介意向（選択式）：
  高 / 中 / 低 / 未確認
・NPS回答後のフォロー状況（選択式）：
  フォロー済み / フォロー予定 / 対応不要 / 未対応

「NPSセグメントが批判者（0〜6点）に更新されたとき」：
  → タスク①（当日）：
    「【最優先】○○様 NPS批判者——今日中にフォロー連絡を」
    内容：「謝罪や言い訳より先に傾聴する。
         『ご回答ありがとうございました。
          率直に教えていただけたことに感謝します。
          詳しくお話を聞かせていただけますか』という
          姿勢で電話またはZoomの時間をお願いする。
          コメントに書かれた不満の内容を事前に確認してから接触する」

  → タスク②（3営業日後）：
    「○○様 批判者フォロー——改善の進捗報告」
    内容：「フォロー接触で聞いた不満への対応状況を報告する。
         解決できることは解決した証拠を示す。
         解決できないことは正直に伝えた上で代替案を提示する」

  → タスク③（30日後）：
    「○○様 NPS再測定のタイミング検討」
    内容：「フォロー後1ヶ月が経過。
         改善を体感してもらえているか確認する。
         状況が改善されていれば再度NPSサーベイを送付する」

「批判者×感情温度クール以下」：
  → タスク（即日）：
    「【危機】○○様 NPS批判者×感情温度クール——解約リスク最高」
    内容：「NPSと感情温度の両方が危険水域。
         CSマネージャーまたは担当者の上長が直接介入する。
         今週中に対面またはZoomでの面談を設定する。
         値引きや機能追加より先に『なぜそう感じているか』を
         誠実に聞くことを最優先にする」

「NPSセグメントが受動者（7〜8点）に更新されたとき」：
  → タスク（翌営業日）：
    「○○様 NPS受動者——推薦者への引き上げを設計する」
    内容：「『何があれば9〜10点になりますか？』
         という問いを自然な会話の中で聞く機会を作る。
         受動者は『不満はないが熱狂していない』状態。
         使いこなせていない機能・知らない活用事例を届けることが
         最も効果的な引き上げ策になることが多い」

「受動者×オンボーディング完了度50%以下」：
  → タスク：
    「○○様 受動者×活用不足——活用支援で推薦者を目指す」
    内容：「スコアが低い原因は機能の活用不足の可能性が高い。
         最も使われていない機能の活用支援面談を提案する。
         『使えていない機能で成果を出した事例』を持参する」

「受動者→推薦者にスコアが上昇したとき」：
  → タスク（即日）：
    「○○様 推薦者に引き上げ成功——アドボカシーへの招待タイミング」
    内容：「最もモチベーションが高いこのタイミングで
         事例紹介・インタビュー・紹介への協力をお願いする。
         『先日のスコアを拝見して、お役に立てていることが
          とても嬉しかったです』という感謝から入る」

「NPSセグメントが推薦者（9〜10点）に更新されたとき」：
  → タスク（翌営業日）：
    「○○様 推薦者——感謝の接触とアドボカシー活動の検討」
    内容：「まず感謝を伝える。
         その上で自然な形で以下のいずれかを打診する：
         ①事例インタビュー・事例紹介への協力
         ②ウェビナー・セミナーでの登壇（体験談の共有）
         ③知人・同業者への紹介
         どれを打診するかは感情温度・関係の深さで判断する」

「推薦者×紹介意向：高」：
  → タスク（即日）：
    「○○様 推薦者×紹介意向高——紹介ネットワーク設計を始める」
    内容：「具体的に誰を紹介していただけるかを確認する。
         『○○業界の△△のような課題をお持ちの方』と
         具体的な紹介先のイメージを一緒に設計する。
         紹介後の御礼・進捗報告のワークフローも設定する」

「推薦者×最終接触から60日以上経過」：
  → タスク：
    「○○様 推薦者との関係維持——温度感の確認」
    内容：「推薦者でも長期間接触がないと
         感情温度は自然に下がる。
         近況確認・新機能の紹介・成功事例の共有など
         価値ある接触を意識的に作る」

【NPS連動ダッシュボード設計】

【毎朝確認ビュー（CS・営業担当）】

「NPS批判者×フォロー未対応」リスト：
  条件：NPSセグメント＝批判者×フォロー状況＝未対応
  → 今日中に動くべき最優先リスト

「NPS批判者×感情温度クール以下」：
  → 解約リスクが最も高い顧客の緊急リスト

【週次確認ビュー（CSマネージャー）】

「NPSセグメント別の顧客数と割合」：
  推薦者○件（○%）/ 受動者○件（○%）/ 批判者○件（○%）
  → NPS = 推薦者% - 批判者% を自動計算して表示

「NPSスコアと感情温度の相関マップ」：
  縦軸：NPSスコア（0〜10）
  横軸：感情温度（コールド〜ホット）
  → 「NPSは高いが感情温度は低い」などの乖離を発見する

「受動者×活用不足リスト」：
  NPS受動者×オンボーディング完了度50%以下
  → 推薦者への引き上げ優先対象

【月次確認ビュー（経営者・CSマネージャー）】

「NPS推移グラフ（月次）」：
  月ごとのNPSスコアの変化
  → 施策の効果を測定する最重要指標

「セグメント移動の追跡」：
  「先月の批判者のうち今月受動者・推薦者に移動した件数」
  → フォロー活動の効果を定量的に確認

「推薦者の紹介実績」：
  「NPS推薦者経由の新規顧客獲得数×売上」
  → 「NPSを高めることの経済的価値」を可視化する

「NPSスコア別のLTV分析」：
  推薦者の平均継続年数・平均LTV
  vs 批判者の平均継続年数・平均LTV
  → 「NPSを1ポイント上げることの金銭的価値」を経営に示す

【NPSスコア×感情温度の4つの組み合わせと対応方針】

①推薦者（9〜10点）×感情温度ホット：
  → 最良の状態。アドボカシー活動への積極的な招待タイミング。
    事例紹介・紹介依頼を今月中に行う。

②推薦者（9〜10点）×感情温度クール：
  → 「乖離」——NPSは高いがリアルタイムの温度感が低下している。
    「最近何かありましたか？」と直接聞く接触が必要。
    NPSは過去の満足度、感情温度は今の状態を示すため
    この乖離は「直近の変化」が起きているサインとして重要。

③批判者（0〜6点）×感情温度ウォーム：
  → 「乖離」——NPSは低いが対話での温度感は悪くない。
    NPSコメントの不満を具体的に解消できれば
    推薦者への引き上げが最も早い顧客。
    コメントの内容に直接応える機能強化・運用改善を届ける。

④批判者（0〜6点）×感情温度コールド：
  → 最も危険な状態。解約リスク最高。
    CSマネージャー・経営者レベルでの即時介入が必要。
    担当者レベルの対応では手遅れになる可能性がある。

この4分類のマトリクスを月次でチームに共有することで、
「単純なNPSスコアの集計」を超えた顧客理解が生まれる。

【NPSをEMOROCOに連動させる際のよくある失敗】

失敗①：「スコアを集計して終わり」
  → スコアを出した後の対応が設計されていない。
    批判者への当日フォローワークフローが最初の解決策。

失敗②：「批判者へのフォローが謝罪メールだけ」
  → 定型の謝罪メールは逆効果になることがある。
    「あなたの声を聞きたい」という姿勢で
    電話またはZoomを使った対話を設計する。

失敗③：「推薦者への活動が何もない」
  → 推薦者は最も重要なマーケティング資産なのに放置している。
    NPS推薦者=紹介ネットワークの核心として設計する。

失敗④：「NPSサーベイを年に1回しか実施しない」
  → 年1回では変化を捉えられない。
    契約後30日・90日・180日・1年というタイミングでの
    定期測定をワークフローで自動化する。

失敗⑤：「NPSスコアをチームの評価指標にしてしまう」
  → スコアを上げるために「高評価を依頼する」行動が生まれる。
    NPSは評価指標ではなく「改善のための診断指標」として位置づける。
    EMOROCOのダッシュボードでは「スコアの変化の理由」を
    必ず感情温度・CSナラティブと合わせて確認する習慣を作る。

【NPS測定タイミングの自動化設計】

初回測定（契約後30日）：
  「契約開始から30日後」ワークフロー
  → タスク：「○○様 初回NPSサーベイの送付」
  内容：「最初の1ヶ月の体験を率直に教えていただくサーベイ。
       オンボーディングの質を測定する最重要タイミング」

中間測定（契約後90日）：
  「契約開始から90日後」ワークフロー
  → タスク：「○○様 3ヶ月NPSサーベイの送付」
  内容：「オンボーディング完了後の定着度を測定する。
       受動者→推薦者の引き上げ施策の効果確認」

定期測定（6ヶ月ごと）：
  「前回NPS測定日から180日後」ワークフロー
  → タスク：「○○様 定期NPSサーベイの送付」

更新前測定（更新1ヶ月前）：
  「契約更新日の1ヶ月前」ワークフロー
  → タスク：「○○様 更新前NPSサーベイの送付」
  内容：「批判者・受動者のスコアは更新前の介入判断に使う。
       推薦者のスコアは更新・アップセルの後押しに使う」

批判者フォロー後の再測定（フォローから30日後）：
  → タスク：「○○様 批判者フォロー後の再測定」
  内容：「改善施策の効果を確認する最重要タイミング。
       スコアが上昇していれば受動者・推薦者への移行を確認」

フィールド設計：
□ NPSスコア（0〜10の数値）フィールドが設定されているか
□ NPSセグメント（推薦者/受動者/批判者）選択式フィールドがあるか
□ NPS測定日フィールドがあるか
□ 批判者・受動者のコメント記録フィールドがあるか
□ フォロー状況フィールドがあるか

ワークフロー設計：
□ 批判者更新→当日フォロータスクが自動生成されるか
□ 批判者×感情温度クール→緊急介入タスクが発火するか
□ 推薦者更新→アドボカシー招待タスクが生成されるか
□ 契約後30日・90日・180日のサーベイ送付タスクが自動生成されるか
□ 更新1ヶ月前のNPSサーベイ送付タスクがあるか

ダッシュボード設計：
□ NPSセグメント別の件数と割合が可視化されているか
□ 「批判者×フォロー未対応」の毎朝確認ビューがあるか
□ NPSと感情温度の相関が確認できるか
□ NPSスコアの月次推移グラフがあるか

運用設計：
□ NPSスコアを「チームの評価指標」にしていないか
□ 批判者フォローが「定型謝罪メール」になっていないか
□ 推薦者へのアドボカシー招待が設計されているか