NPS®は意味ない？スコアと売上が連動しない理由と紹介データによる解決策

2026.03.12 紹介データ 紹介ツール

正村絢佳

NPS®（ネットプロモータースコア）を導入したものの、「売上への貢献が見えない」「スコア改善の打ち手がない」と形骸化に悩む企業は少なくありません。NPS®が『意味ない』と言われる最大の理由は、顧客の「言葉」だけを追い、実際の「紹介データ」を活用できていないことにあります。

本記事では、NPS®の概要や意味ないと言われる理由、NPSに変わる「紹介」という実数値をベースに真の優良顧客を見つけ出す方法を解説します。

目次

1. NPS®は意味がない？そもそもNPS®とは？
   1. NPS®の計算方法
2. NPS®測定が「意味ない」と感じる3つの原因
   1. 推奨意向と購買行動のズレ
   2. 日本特有の「控えめな回答」によるスコアのズレ
   3. スコア測定が目的化し、改善につながらない
3. NPS®から「紹介データ」へ：顧客ロイヤルティを測る新しい指標
   1. 本当のロイヤル顧客は実際に「紹介している」
   2. アンケート結果と紹介行動のギャップ
   3. CRMに蓄積すべきデータは「紹介数」
4. 「紹介を起点とした」優良顧客の特定する方法とは
   1. 紹介施策の実施によって「隠れたファン」を見つける
   2. 紹介データから真の優良顧客を特定する
   3. 紹介データを活用した優良顧客戦略
5. まとめ：invyでNPSを「収益を生む指標」へアップデート

NPS®は意味がない？そもそもNPS®とは？

NPS®（ネットプロモータースコア）は、顧客が企業やブランドに対する愛着・信頼を数値化するための指標です。

従来の顧客満足度（CS）調査が「過去の取引に対する満足」を問うのに対し、NPS®は「将来、友人や知人に勧めたいか」という「未来の行動意向」を問う点に最大の違いがあります。このシンプルな問いが、収益成長率と高い相関を持つとされ、世界中の企業で導入されました。

しかし、現状では多くの日本企業が「スコアは計測しているが、経営にどう活かせばいいか分からない」という状態に陥っています。

＞＞NPSを日本で有効活用するには？平均値やメリット、活用時の注意点を解説

 

NPS®の計算方法

NPS®の計算にはまず顧客に対し、「この製品（サービス）を友人や同僚に薦める可能性はどのくらいありますか？」と質問し、0から10の11段階で回答を求めます。

回答者はその点数によって、「推奨者」「中立者」「批判者」の3つのクループに分類され、最終的なスコアは、回答者全員に対する「推奨者の割合（％）」から「批判者の割合（％）」を引いた数値で算出されます。

分類	スコア	特徴
推奨者	9〜10	再購入率が高く、他者へ積極的に紹介してくれる熱狂的なファン
中立者	7〜8	満足はしているが熱狂的ではなく、競合他社へ乗り換えやすい層
批判者	0〜6	不満を持ち、ネガティブな口コミを広める可能性が高い層

 

NPS®測定が「意味ない」と感じる3つの原因

多くの企業がNPS®を導入しながらも「意味がない」と感じてしまう背景には、指標そのものの特性と日本特有の運用環境に起因する3つの大きな壁が存在します。

これらの要因が複雑に絡み合うことで、NPSは「経営に役立たない、単なるアンケート」へと形骸化してしまいます。

■3つの原因
① NPS®の回答と、実際の紹介・購買などの行動が必ずしも一致しない
②  日本では極端な評価を避ける傾向があり、スコアが低く出やすい
③  スコア算出が目的化し、顧客体験の改善につながっていない

 

推奨意向と購買行動のズレ

NPS®の特徴は、「この商品やサービスを人に勧めたいと思いますか？」という気持ちを聞く点にあります。しかし、アンケートでの「勧めたい」という回答と、実際にリピート購入したり、友人に紹介したりする行動は、必ずしも一致するとは限りません。

そのため、NPS® のスコアが上がっていても、売上や紹介数が増えないことがあります。

企業が本当に知るべきなのは、「勧めたいと思っている人の数」ではなく、実際に紹介してくれた人の数です。意向だけに頼った分析では、マーケティングの判断を誤ってしまう可能性があります。

 

日本特有の「控えめな回答」によるスコアのズレ

 NPS® はアメリカで生まれた指標ですが、この評価方法は日本の文化と少し相性が悪いと言われています。

日本では極端な評価を避けて、真ん中あたりの点数をつける人が多い傾向があります。たとえば「満足しているけれど、満点をつけるほどではない」と考え、5点や6点などの中間の点数を選ぶケースが多いのです。

しかし、NPS® では0〜6点の回答はすべて「批判的な顧客」として扱われます。そのため、本当は満足している顧客でも、スコアを下げる原因になってしまうことがあります。

 

スコア測定が目的化し、改善につながらない

 NPS® がうまく活用されていない企業では、「スコアを測定してレポートを作ること」自体が目的になってしまっていることがあります。

本来 NPS® は、顧客体験を改善するためのヒントを見つけるための指標です。しかし、結果を見るだけで具体的な改善につながらなければ意味がありません。多くの企業では、アンケートの自由記述に書かれた不満や意見を十分に分析できておらず、どの部分の体験がスコアに影響しているのかが分からないままになっています。

その結果、スコアが上下するたびに一喜一憂するだけで、サービス改善や運用の見直しにはつながらず、顧客からも「アンケートに答えても何も変わらない」と思われてしまいます。

 

NPS®から「紹介データ」へ：顧客ロイヤルティを測る新しい指標

NPS®の弱点を補い、ビジネスに役立つ指標にするためのポイントは、アンケートの「回答」ではなく、実際の「行動」を見ることです。特に重要なのが、顧客が友人や知人を紹介したという紹介データです。

アンケートで高いスコアを付けていても、実際に誰も紹介していないのであれば、その評価はビジネスへの直接的な価値にはつながっていません。一方で、アンケートに回答していなくても、継続的に友人を紹介してくれる顧客は、企業にとって大きな価値を生み出しています。

本当のロイヤル顧客は実際に「紹介している」

顧客満足度やNPS®のアンケートよりも、「実際に誰かを紹介したか」という紹介データは実際に起きた行動という客観的な事実を示します。

誰かに商品やサービスを紹介するという行為には、「自分の信用」を使うという心理的なハードルがることから、紹介をしてくれた顧客は、単に満足しているだけではなく、ブランドを信頼している可能性が高いと考えられます。

このような行動データを分析することで、どの施策が顧客の行動を生み、紹介を生み出したのかをより正確に把握できます。マーケティングの意思決定において非常に信頼性の高い指標になります。

アンケート結果と紹介行動のギャップ

 NPS® の回答だけではなく、実際の紹介データを見るとスコアだけでは見えない“隠れファン”を発見することができます。

例えば、アンケートで高いスコアを付けた「推奨者」の中でも、実際に紹介してくれる人はそれほど多くない一方で、評価は7〜8点程度の「中立」の顧客であっても、あるきっかけによって積極的に紹介してくれるケースもあります。

つまり、「紹介データ 」を分析することで、「どの顧客にアプローチすべきか」がより明確になります。

・高評価だが行動しない顧客への投資を減らす
・スコアは高くないが紹介してくれる顧客を重視する

といった、より合理的なマーケティング戦略を立てることができます。

CRMに蓄積すべきデータは「紹介数」

 顧客管理システム（CRM）では、顧客情報や購入履歴などを管理するのが一般的です。しかし、それと同じくらい重要なのが、顧客が何人を紹介したかというデータです。

例えば、紹介データを活用することで、

・その顧客が何人の新規顧客を紹介したのか
・紹介された顧客がどれくらい売上に貢献したのか

といった「紹介による貢献度」を数値化することができ、顧客の本当の価値が見えてきます。

たとえ購入金額が大きくなくても、毎年複数人の新規顧客を紹介してくれる顧客は、企業にとって非常に重要な存在です。このように、CRMで「紹介数」を継続的に管理することで、マーケティング担当者はどの顧客を大切にすべきかをデータに基づいて判断できるようになります。

 NPS® のスコアだけを見るのではなく、実際の紹介データを見ること。これが、顧客ロイヤルティを売上につなげるための重要なポイントです。

「紹介を起点とした」優良顧客の特定する方法とは

優良顧客を見つける方法として、多くの企業では購入金額や購入回数、NPS® スコアなどを指標にしています。しかし、これらの指標だけでは「本当にブランドを広めてくれる顧客」を正確に把握することは難しいです。

そこで重要になるのが、顧客の紹介行動をデータとして把握することです。

「invy（インビー）」 等のリファラルマーケティングツールを活用すれば、これまで見えにくかった紹介のプロセスをデータとして可視化し、紹介を起点とした優良顧客の特定が可能になります。

紹介施策の実施によって「隠れたファン」を見つける

多くの企業には、アンケートには答えないものの、オフラインやSNSでブランドを熱心に広めてくれている「隠れたファン」が存在します。しかし、こうした紹介行動は従来のアンケートや顧客データだけでは把握できないことがほとんどです。

そこで、紹介施策の実施やリファラルマーケティングツールを導入することで、顧客の紹介行動をデータとして確認できるようになります。

• 誰が紹介したのか
  
• 何人紹介されたのか
• 紹介によってどれだけ新規顧客が生まれたのか
  

これにより、これまで見えなかった「紹介活動の実態」を理解し、ブランドを支えている顧客（新のVIP）を発見することができます。

紹介データから真の優良顧客を特定する

紹介データを分析することで、従来の顧客分析とは異なる視点で優良顧客を特定することができます。

特に重要な指標は次の2つです。

• 紹介発生数（何人を紹介したか）
• 紹介経由の成約数（紹介でどれだけ売上につながったか）

これらのデータをもとに顧客を整理すると、ブランドを積極的に広めてくれる顧客、いわゆる「コアファン 」を見つけることができます。例えば、一定期間に複数回の紹介を行った顧客を特別な顧客層として定義すれば、その特徴や行動パターンを分析することができます。

こうした分析によって、「どのような顧客が紹介をしてくれるのか」という共通点が見え、ファンを増やすための施策を設計しやすくなります。

紹介データを活用した優良顧客戦略

優良顧客を特定できたら、次に重要なのは、その顧客との関係をさらに強化することです。

例えば、紹介を多くしてくれる顧客に対して、

• 限定イベントへの招待
  
• 新商品の先行体験
  
• 特別な特典やインセンティブ
  

などを提供することで、ロイヤルティをさらに高めることができます。

すべての顧客に同じ対応をするのではなく、ブランドに貢献してくれる顧客を優先的にサポートすることは、非常に合理的なマーケティング戦略です。紹介データという客観的な指標があることで、こうした施策も公平性を保ちながら実施できます。

紹介行動をデータとして把握し、優良顧客を中心にマーケティング施策を展開することが、長期的なファンづくりと売上成長につながります。

まとめ：「収益を生む指標」を“NPS”から“紹介”へアップデート

NPSは顧客の満足度やブランドへの好意を把握するうえで有効な指標ですが、アンケートによる意向だけでは、実際の購買や紹介といった顧客の行動までは把握できません。そこで重要になるのが、「紹介データ 」という行動データです。

リファラルマーケティングツール invy（インビー） では

• 誰が紹介したのか
  
• どの紹介が成果につながったのか
  

といった情報を可視化することができます。

invyで紹介データを可視化することで、ブランドを支える真のファンを見つけ出し、その顧客と共に成長するマーケティングを実現することができます。紹介施策を通して「ブランドを支える真のファン 」を見つけたい企業様は、以下の資料をDLください。