NPS hesaplama

Puanlar üç gruba ayrılır. 9 ve 10 veren hasta destekçidir; kliniği kendiliğinden anlatma eğilimindedir. 7 ve 8 veren pasiftir; memnundur ama başka bir seçeneğe kolayca geçebilir. 0 ile 6 arası veren kötüleyendir; deneyimi büyük olasılıkla olumsuz anlatır.

Ölçek, Frederick F. Reichheld’in 2003’te Harvard Business Review’da yayımlanan makalesiyle yaygınlaştı. Sonuç tek bir sayıdır ve −100 ile +100 arasında yer alır; yüzde değildir, “puan” diye okunur.

NPS = (9–10 verenler ÷ toplam) × 100 − (0–6 verenler ÷ toplam) × 100

Adım adım örnek

1. Ay sonunda 100 hasta yanıt verdi: 70’i 9 ya da 10, 20’si 7 ya da 8, 10’u 0 ile 6 arası puan verdi.
2. Destekçi yüzdesi 70 ÷ 100 = %70, kötüleyen yüzdesi 10 ÷ 100 = %10.
3. NPS = 70 − 10 = +60. Pasif 20 hasta hesaba yalnız paydada girdi.
4. Aynı ay 40 yanıt gelseydi aynı oranlarla skor yine 60 olurdu, ama güven aralığı belirgin biçimde genişlerdi.

Güven aralığı için her yanıt destekçide +1, pasifte 0, kötüleyende −1 olarak kodlanır. Bu değerlerin standart hatası 1,96 ile çarpılıp skorun iki yanına eklenir (%95 düzeyi). Tek yanıtla aralık hesaplanmaz; yanıt azaldıkça aralık genişler ve iki ay arasındaki küçük fark rastlantı olabilir.

• 0 ve altı: kötüleyen sayısı destekçiye eşit ya da fazla
• 0’ın üzeri: iyi
• 20’nin üzeri: olumlu
• 50’nin üzeri: çok iyi
• 80’in üzeri: dünya çapında

Karşılaştırma yaparken kendi geçmişinize bakmak, başka sektörün ortalamasına bakmaktan daha anlamlıdır. Yayımlanmış kıyaslar başka ülke ve sektörlerden gelir:

• Qualtrics XM Institute’un 2023 ABD tüketici çalışmasında 22 sektör içinde en yüksek ortalama marketlerde +30,1’dir.
• Aynı çalışmada en düşük ortalama tüketici ödemelerinde −6,1’dir.
• Çalışma 10.000 tüketici ve 351 şirketi kapsar. Bu sayılar Türkiye’deki hastane ve klinikler için kıyas değildir; burada doğrulanmamış bir sağlık sektörü ortalaması verilmez.

Hesaplayıcıdaki kıyas etiketleri kaynaklı mutlak çerçevedir; Türkiye hastane ortalaması değildir.

Puan tek başına neyin düzeltileceğini söylemez. Hemen ardından açık uçlu bir “Neden bu puanı verdiniz?” sorusu ve gerekirse randevu, bekleme ya da bilgilendirme gibi tek tek konulara 1–5 puanlık sorular ekleyin. Hesaplayıcının Anket sekmesinde bu soruların sekiz dilde hazır hali var; metni hasta mesaj şablonları ile birlikte gönderebilir, bekleme salonu için anket bağlantısından QR kod oluşturabilirsiniz.

Hasta deneyimi, Sağlık Bakanlığı’nın Sağlıkta Kalite Standartları kapsamında izlenen konulardandır. Bu araç Bakanlık anket formunun ya da bir kalite denetiminin yerine geçmez; resmî soru setinin güncel sürümü Bakanlık kaynağından okunmalıdır.

• İndirim, hediye ya da ücretsiz hizmet karşılığında yorum istemeyin; yorumu silme ya da değiştirme karşılığı teşvik de yasaktır.
• Hastadan klinikte, o anda ve sizin yazdığınız bir metinle yorum bırakmasını istemeyin. Personele yorum kotası koymayın.
• Herkese açık yorumda tanı, tedavi ya da başka bir sağlık ayrıntısı istemeyin. 6698 sayılı Kanun sağlık verisini özel nitelikli kişisel veri sayar.

• NPS · Önerme niyeti (Destekçi % − kötüleyen %). Hastanın kliniği yakınına önerip önermeyeceğini ölçer. Uzun vadeli bağlılığın göstergesidir; dönemler arası eğilim için uygundur.
• CSAT · Ziyaretten memnuniyet (Eşik ve üstü ÷ toplam). Müşteri memnuniyet skoru, 1–5 ölçekte 4 ve 5 verenlerin oranıdır. Tek bir ziyaretin ya da hizmetin nasıl geçtiğini gösterir.
• CES · Harcanan çaba (Çaba sorusunun ortalaması). Müşteri çaba skoru, randevu almanın ya da sonucu öğrenmenin ne kadar kolay olduğunu ölçer. Dixon, Freeman ve Toman’ın 2010 tarihli makalesiyle tanındı.

Puanların düşük çıktığı yer çoğunlukla ulaşılabilirliktir: açılmayan telefon, geç dönülen mesaj. Bu kaybın kliniğe maliyetini kaçan çağrı hesaplama aracıyla kendi verinizle görebilirsiniz.

1. Veriyi girin. Her puan için kaç yanıt geldiğini yazın ya da ham puanları yapıştırın, CSV yükleyin. Ad ve telefon sütunları okunmaz.
2. Skoru okuyun. NPS, destekçi–pasif–kötüleyen yüzdeleri ve 0–10 dağılımı aynı anda çıkar.
3. Aralığa bakın. Aralık genişse skoru tek başına karar için kullanmayın; Kaç yanıt sekmesinde gereken yanıt sayısını bulun.
4. Dönemleri karşılaştırın. Farkın yönü ve istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığı ayrı ayrı gösterilir.
5. Anketi gönderin. Soru bankasını ve WhatsApp metnini kopyalayın; yorum isteğini yalnız memnun hastaya göndermeyin.