Absicherung des Net Promoter Score – die Ermittlung von Konfidenzintervallen mit dem Bootstrap Verfahren

Abstract

Zusammenfassung Der Net Promoter Score (NPS) als Instrument zur Messung der Kundenloyalität und der Kundenzufriedenheit, sowie als Indikator für nachhaltiges Wachstum wird kontrovers diskutiert. Empirische Arbeiten über den Zusammenhang zwischen dem NPS und dem Wachstum liefern keine einheitlichen Aussagen. Was bei der Diskussion um den NPS wenig oder gar nicht in Betracht gezogen wird, ist die Tatsache, dass es sich hierbei lediglich um eine Punktschätzung handelt. Die Kennzahl gewinnt an Glaubwürdigkeit, wenn anstelle einer Punktschätzung ein Vertrauensintervall angegeben wird, innerhalb dessen sich der NPS mit vorgegebener Wahrscheinlichkeit befindet. In der vorliegenden Arbeit werden Konfidenzintervalle für den NPS mit Hilfe des Bootstrap Verfahren ermittelt. Es wird anhand von Daten aus Kundenbefragungen der deutschen Direktbank ING-DiBa gezeigt, wie auf eine einfache Art und Weise Konfidenzintervalle für den NPS zu schätzen sind, ohne dass auf möglicherweise unrealistische Verteilungsannahmen zurückgegriffen werden muss. Schlüsselwörter Net Promoter · Kundenloyalität · Kundenzufriedenheit · Bootstrap Verfahren · MarketingkennzahlenAbstract The Net Promoter Score (NPS) is used as a measure of customer loyalty and customer satisfaction, as well as an indicator for sustainable growth. Empirical studies O. Schwarz (u) Hochschule Heilbronn, Campus Schwäbisch Hall, Studiendekan Management und Vertrieb: Industrie, have not provided consistent results regarding the relationship between the NPS and firm growth. To date, little attention has been paid to the fact that the NPS represents merely a point estimate. The NPS metric would become more reliable if a confidence interval were used. In the present paper, confidence intervals for the NPS will be determined using the nonparametric bootstrap procedure. This approach provides for an easy way to estimate confidence intervals for the NPS using data from customer surveys, such as the German direct bank ING-DiBa. It does not require distribution assumptions which may be unrealistic.