? NPS持续下滑的完整诊断过程

「真正的高手，不是只会用一个工具，而是知道什么时候用什么工具。」

本章将通过一个完整的真实案例，展示如何综合运用问题树、5Why、鱼骨图三大工具，系统性地诊断和解决复杂问题。

一、案例背景：一场持续6个月的危机

危机显现

2024年1月，某新能源豪华品牌华东区战区会议上：

战区总监王总面色凝重地展示一张趋势图：

NPS得分趋势（华东区）
75 ┤                    
70 ┤ ●                   
65 ┤   ●                 
60 ┤     ●               
55 ┤       ●   ●   ●     ← 已持续3个月在55分徘徊
50 ┤                     
   └─────────────────────
   Q2  7月 8月 9月 10月 11月 12月

关键数据：

• NPS从70分（Q2）持续下滑到55分（Q4），下降15分
• 已连续6个月下滑，最近3个月稳定在55分左右
• 行业平均水平：65分，竞品平均：68分
• 华东区15家门店，12家门店NPS低于60分
• 客户投诉量同比增长180%

影响：

• 客户留存率从85%下降到67%
• 复购率下降28%
• 预计年度收入损失约3500万元
• 品牌口碑严重受损，社交媒体负面评价增加

之前尝试过的措施（都失败了）

在过去3个月里，战区已经尝试了多种改进措施：

尝试1：全员服务培训（9月）

• 投入：组织全区15家店、200+员工集中培训2天
• 主题：「客户至上」「微笑服务」「服务意识」
• 成本：约30万元
• 效果：NPS从58分微升到59分，一周后回落到57分

尝试2：优惠活动刺激（10月）

• 推出「金秋保养季」，保养套餐8折优惠
• 投入：约200万元补贴
• 效果：到店量增加25%，但NPS没有变化，仍在55-57分徘徊
• 客户评价：「价格便宜了，但服务还是那样」

尝试3：加强门店检查（11月）

• 每周安排神秘客户暗访
• 对低分门店进行通报批评
• 效果：NPS从55分提升到56分，但员工士气受挫
• 门店反馈：「不知道具体哪里有问题，压力很大但不知道怎么改」

二、启动系统性诊断：组建诊断小组

2024年1月，总部派出资深运营专家张老师，组建跨部门诊断小组。

诊断小组构成

核心成员：

• 资深运营专家张老师（项目负责人，15年行业经验）
• 华东战区总监（战区负责人）
• 数据分析师（提供数据支持）
• 质量管理专家（客户之声分析）

参与成员：

• 3家代表性门店的店长（高分店、中等店、低分店各1家）
• 售后经理、SA主管、技术总监各1名
• 客服团队负责人

诊断计划

时间安排：

• Week 1：数据收集与初步分析
• Week 2：问题树构建与原因识别
• Week 3：深度调研与根因分析
• Week 4：方案设计与验证

工具使用计划：

1. 问题树：用于结构化拆解NPS下滑问题
2. 鱼骨图：用于全面识别所有可能原因
3. 5Why：用于深挖关键原因的根本原因
4. 数据分析：贯穿全程，验证每一个假设

三、第一步：用问题树拆解NPS下滑问题

为什么先用问题树？

张老师的判断：

"NPS是一个综合性指标，由多个维度构成。我们首先要搞清楚：

• NPS是哪个环节的问题？
• 是所有客户都不满意，还是某类客户不满意？
• 是所有门店都有问题，还是个别门店拖后腿？

只有先把问题拆清楚，才能精准定位。这就是问题树的价值。"

构建NPS问题树

第一层拆解：按客户满意度构成拆解

NPS从70分降到55分（-15分）
│
├─ 推荐者（9-10分）占比下降
├─ 中立者（7-8分）占比变化
└─ 贬损者（0-6分）占比上升

数据验证：

关键发现1：推荐者大幅减少，贬损者显著增加。问题的核心是：原本的高满意度客户变成了中等满意度，原本的中等满意度客户变成了不满意。

第二层拆解：按服务触点拆解

NPS下滑
│
├─ 预约环节得分
├─ 接待环节得分
├─ 维修环节得分
├─ 等待体验得分
├─ 交付环节得分
└─ 售后跟进得分

数据验证：调取所有客户评价数据，按环节统计

关键发现2：维修环节是重灾区，下降1.6分。其次是等待体验（-0.9）、交付环节（-0.8）、接待环节（-0.7）。

第三层拆解：深挖维修环节

维修环节评分下降（8.8 → 7.2）
│
├─ 维修质量问题
│   ├─ 首次修复率（FTFR）
│   └─ 返修率
├─ 维修时长问题
│   ├─ 平均维修时长
│   └─ 承诺时间达成率
├─ 维修透明度
│   ├─ 维修项目说明
│   └─ 费用透明度
└─ 维修沟通
    ├─ 进度通知及时性
    └─ 问题解释清晰度

数据验证：

关键发现3：找到三个致命问题：

1. FTFR从92%暴跌到78%，说明维修质量严重下降
2. 维修时长增加81%，从2.1小时增加到3.8小时
3. 承诺达成率只有65%，严重影响客户信任

问题树分析小结

通过三层拆解，我们完成了精准定位：

最终定位：
├─ 核心问题：维修环节评分暴跌（-1.6分）
├─ 关键指标1：FTFR下降14%（92% → 78%）
├─ 关键指标2：维修时长增加81%（2.1h → 3.8h）
└─ 关键指标3：承诺达成率下降23%（88% → 65%）

现在的问题是：为什么这三个指标会恶化？

这就需要用到鱼骨图和5Why了。

四、第二步：用鱼骨图全面识别原因

为什么要用鱼骨图？

张老师的判断：

"现在我们知道了问题在维修环节，但维修质量下降和时长增加，可能有几十个原因：

• 是人的问题吗？技师技能下降？
• 是设备的问题吗？工具不够用？
• 是配件的问题吗？经常缺货？
• 是流程的问题吗？维修流程有缺陷？

我们需要系统性地把所有可能原因都列出来，避免遗漏关键因素。这就是鱼骨图的价值。"

召开鱼骨图分析工作坊

时间：2024年1月15日，全天

地点：华东区总部会议室

参与人员：25人（管理层+一线员工）

工作坊流程：

1. 上午：分组头脑风暴（3小时）
   • 分成5个小组，每组负责1-2个维度
   • 使用便利贴法，每人写出自己认为的所有可能原因
   • 不批判、不讨论，先发散
2. 中午：归类整理（1小时）
   • 将所有便利贴按5M1E框架分类
   • 去除重复的原因
   • 初步形成鱼骨图结构
3. 下午：深度挖掘（3小时）
   • 对每个原因追问"为什么"
   • 补充遗漏的原因
   • 用数据验证各原因的影响程度

结果：识别出38个可能原因

鱼骨图分析结果（节选关键发现）

维度1：人员因素（Man）

├─ 技师技能下降 ⭐⭐⭐
│   └─ 为什么？
│       ├─ 新能源车型占比从30%增加到70%
│       ├─ 技师对新车型不熟悉
│       └─ 新车型培训严重不足（只有1天产品培训）
├─ 技师流失率高 ⭐⭐
│   └─ 数据：过去6个月流失率28%，行业平均15%
├─ 人员配置不足 ⭐⭐⭐
│   └─ 高峰期工位利用率达92%（安全线75%）
└─ SA与技师沟通不畅 ⭐⭐
    └─ 导致返工率增加

维度2：设备工具（Machine）

├─ 新能源车型诊断设备不足 ⭐⭐⭐
│   └─ 全区15家店，只有5家有新能源专用诊断仪
│   └─ 导致诊断时间从30分钟增加到90分钟
├─ 举升机经常故障 ⭐
├─ DMS系统更新后Bug多 ⭐⭐
│   └─ 影响工单流转效率
└─ 工具管理混乱 ⭐

维度3：材料配件（Material）

├─ 新能源配件库存不足 ⭐⭐⭐
│   └─ 新车型配件缺货率38%（远超标准10%）
│   └─ 平均等待时间3.5天
├─ 配件质量问题 ⭐
├─ 供应链响应慢 ⭐⭐
└─ 配件管理系统落后 ⭐

维度4：方法流程（Method）

├─ 新车型维修SOP缺失 ⭐⭐⭐
│   └─ 技师只能靠摸索，效率低且容易出错
├─ 维修时间预估不准 ⭐⭐⭐
│   └─ 新老车型用同样的时间标准（都是2小时）
│   └─ 实际新车型需要4小时，导致承诺无法达成
├─ 质量检查流程缺失 ⭐⭐⭐
│   └─ 没有维修后的质量检验环节
│   └─ 问题车直接交付，导致返修
└─ 进度通知机制不完善 ⭐⭐

维度5：测量考核（Measurement）

├─ 绩效只考核产值，不考核质量 ⭐⭐⭐
│   └─ 技师为了赶产值，质量把关不严
├─ 缺少过程质量监控 ⭐⭐
└─ FTFR统计口径不准确 ⭐

维度6：环境因素（Environment）

├─ 车间5S管理松懈 ⭐
├─ 高峰期环境嘈杂 ⭐
└─ 缺少新能源专用维修区域 ⭐⭐

数据验证与原因聚焦

用数据验证，标注影响权重：

聚焦到7个核心原因，都标注为⭐⭐⭐高影响。

五、第三步：用5Why深挖根本原因

为什么还需要5Why？

张老师的判断：

"鱼骨图帮我们识别了7个核心原因，但我们还需要继续追问：

为什么新车型培训不足？

为什么诊断设备没有及时配置？

为什么配件库存没有调整？

为什么维修SOP没有建立？

只有找到这些问题背后的根本原因，才能设计出系统性的解决方案。"

对核心原因进行5Why分析

5Why分析1：为什么新车型技师技能不足？

Why 1: 为什么技师对新车型不熟悉？
→ 因为新车型培训只有1天，只讲产品特点，不讲维修技术。

Why 2: 为什么培训不包括维修技术？
→ 因为新车型导入时，只有销售培训计划，没有售后培训计划。

Why 3: 为什么没有售后培训计划？
→ 因为新车型导入流程中，没有售后培训这个环节。

Why 4: 为什么导入流程没有售后培训环节？
→ 因为流程是产品部门制定的，只考虑了销售端，没有考虑售后端。

Why 5: 为什么产品部门没有考虑售后？
→ 因为新车型导入决策机制中，售后部门没有话语权，只是被动接收。

根本原因：新车型导入决策机制中，售后部门缺位。

5Why分析2：为什么诊断设备没有及时配置？

Why 1: 为什么只有5家店有新能源诊断仪？
→ 因为设备采购申请在Q2就提交了，但到Q4还没批下来。

Why 2: 为什么采购申请审批这么慢？
→ 因为需要总部层层审批，周期长达4-6个月。

Why 3: 为什么审批周期这么长？
→ 因为预算是年初锁定的，临时增加设备需要走特批流程。

Why 4: 为什么不能灵活调整预算？
→ 因为财务管理以成本控制为导向，缺少业务变化的灵活性。

Why 5: 为什么财务缺少灵活性？
→ 因为没有建立"业务驱动预算"的机制，预算是按历史数据编制的。

根本原因：预算管理机制僵化，无法快速响应业务变化。

5Why分析汇总

对7个核心原因分别进行5Why分析后，发现了3个系统性根本原因：

六、诊断总结：完整的问题链条

经过问题树、鱼骨图、5Why三轮分析，我们终于看清了问题的全貌：

业务变化：新能源车型占比 30% → 70%（根本驱动力）
    ↓
系统性根因1：新车型导入流程缺陷（售后缺位）
    ↓
直接后果：
├─ 技师培训滞后 → FTFR下降14%
├─ 维修SOP缺失 → 维修时长增加81%
├─ 配件库存不合理 → 缺货率38%
└─ 时间预估不准 → 承诺达成率只有65%
    ↓
系统性根因2：预算机制僵化
    ↓
直接后果：
├─ 诊断设备不足 → 诊断时长增加60分钟
└─ 人员配置滞后 → 工位利用率92%
    ↓
系统性根因3：考核导向失衡
    ↓
直接后果：
├─ 技师赶工 → 质量把关不严
└─ 缺少质量检查 → 70%返修可避免
    ↓
最终结果：
├─ 维修环节评分 8.8 → 7.2（-1.6分）
├─ NPS 70 → 55（-15分）
└─ 客户留存率 85% → 67%（-18%）

完整的因果链条，清晰可见。

七、本章总结：三大工具的协同价值

问题树 + 鱼骨图 + 5Why，不是简单的工具堆砌，而是层层递进的系统分析：

如果只用一个工具：

• 只用问题树 → 知道问题在哪，但不知道为什么
• 只用鱼骨图 → 知道很多原因，但不知道哪个最重要
• 只用5Why → 可能走错方向，因为没有全面梳理

三个工具组合使用：

→ 精准定位 + 全面梳理 + 深挖根因 = 完整诊断

? 下一页预告：

Day 16-6将展示综合案例（下）：基于完整诊断，如何设计系统性解决方案？

我们将看到：

• 如何针对3个系统性根因设计改进方案

• 如何制定分阶段实施计划

• 如何快速验证方案有效性

• 最终如何在2个月内将NPS从55分提升到70分

• 更重要的是：如何建立长效机制，确保问题不再重复发生

真正的高手，不仅能找到问题，更能解决问题。