Net Promoter Score (NPS): Berechnung, Rechner und Interpretation

Wie Sie den NPS berechnen, wie genau er bei Ihrer Stichprobe ist und was ein guter Wert ist. Mit kostenlosem NPS-Rechner, Beispiel und Vorlage.

Der Net Promoter Score (NPS) beruht auf einer einzigen Frage: Wie wahrscheinlich ist es, dass jemand Ihr Unternehmen, Ihre Marke oder Ihr Produkt einem Freund, Verwandten oder Kollegen weiterempfiehlt, auf einer Skala von 0 bis 10? Wer 9 oder 10 wählt, gilt als Promotor, wer 0 bis 6 wählt, als Detraktor. Der NPS ist der Anteil der Promotoren minus den Anteil der Detraktoren (oft auch Kritiker genannt) und liegt deshalb zwischen −100 und +100 (Reichheld 2003, zitiert nach Marx 2026, Folie 77).

Wie viel ein solcher Wert aussagt, hängt vor allem davon ab, wie viele Antworten dahinterstehen. Darum geht es in diesem Artikel ebenso wie um die Rechnung selbst.

NPS-Rechner

Wie der Rechner aus der Zahl der Antworten je Stufe den NPS und sein Intervall berechnet, erkläre ich weiter unten.

Wie Sie Ihre Daten anordnen, zeigt die Beispieldatei: Excel, CSV. Sie enthält die 200 Antworten des Onlineshops aus dem Beispiel unten und rechnet den NPS samt Konfidenzintervall auch direkt in Excel aus.

Der Rechner läuft in Ihrem Browser und sendet keine Daten.

Die NPS-Frage und die Skala

Die Frage lautet: „Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie Unternehmen/Marke/Produkt X einem Freund, Verwandten oder Kollegen weiterempfehlen werden?“ Die Antwortskala reicht von 0 bis 10, hat also elf Stufen (Marx 2026, Folie 77). Die Antworten werden danach in drei Gruppen eingeteilt:

Schauen Sie sich die Breite der Gruppen an. Zu den Detraktoren gehören sieben Stufen, zu den Promotoren nur zwei. Eine 6 klingt im Alltag nach „ganz ordentlich“, beim NPS ist sie Kritik. Und eine 8 zählt gar nicht mit, weder positiv noch negativ.

Fred Reichheld hat die Kennzahl 2003 im Harvard Business Review vorgestellt. Seine Kernaussage: Wie viele Kunden bereit sind, ein Unternehmen weiterzuempfehlen, hängt mit dessen Wachstum zusammen (Reichheld 2003).

Und wenn ich eine kürzere Skala nehme?

Manche Teams fragen lieber mit fünf oder sieben Stufen, etwa weil die übrigen Fragen im Fragebogen auch so aufgebaut sind. Rechnen lässt sich das, ein klassischer NPS ist es dann aber nicht mehr. Was Sie dabei beachten sollten, erkläre ich weiter unten unter NPS auf einer anderen Skala.

NPS berechnen: Formel und Beispiel

Die Formel ist kurz:

Weil der NPS die Differenz zweier Prozentanteile ist, schreibe ich ihn ohne Prozentzeichen, also „NPS 26“ und nicht „26 %“. Unterschiede zwischen zwei Werten nenne ich Punkte.

Ein ganz kleines Beispiel

Betrachten wir zehn Gäste eines Cafés, die auf die NPS-Frage antworten. Vier von ihnen wählen eine 9 oder 10, drei eine 7 oder 8 und drei eine Zahl zwischen 0 und 6.

• Promotoren: 4 von 10 = 40 %
• Detraktoren: 3 von 10 = 30 %
• NPS = 40 − 30 = 10

Die drei Passiven tauchen in der letzten Zeile nicht auf. Sie stecken aber im Nenner, denn beide Anteile beziehen sich auf alle zehn Gäste.

Zwei Grenzfälle helfen beim Verständnis. Wären alle zehn Promotoren, läge der NPS bei 100 − 0 = +100. Wären alle Detraktoren, bei 0 − 100 = −100. Mehr oder weniger geht nicht.

Durchgerechnet: 200 Antworten

Jetzt ein realistischeres Beispiel. Ein Onlineshop fragt nach der Lieferung 200 Kundinnen und Kunden. So verteilen sich die Antworten (erfundene Zahlen):

Schritt 1, die Gruppen zählen:

• Detraktoren (0 bis 6): 2 + 1 + 3 + 4 + 6 + 10 + 18 = 44
• Passive (7 und 8): 28 + 32 = 60
• Promotoren (9 und 10): 46 + 50 = 96

Zur Kontrolle: 44 + 60 + 96 = 200.

Schritt 2, die Anteile an allen 200 Antworten:

• Promotoren: 96 / 200 = 48 %
• Detraktoren: 44 / 200 = 22 %

Schritt 3, die Differenz: NPS = 48 − 22 = 26.

Ein häufiger Fehler ist, die Passiven wegzulassen und nur mit 140 Antworten zu rechnen. Dann kämen 96 / 140 ≈ 68,6 % Promotoren und 44 / 140 ≈ 31,4 % Detraktoren heraus, also ein NPS von ≈ 37. Das sind rund elf Punkte zu viel, nur weil der Nenner falsch ist.

Übrigens, in QUESTIONSTAR wird der NPS automatisch berechnet, sobald Antworten eingehen. Sie sehen die Verteilung in einem von sechs Diagrammtypen und können den Bericht als Word, Excel, PowerPoint oder PDF exportieren, die Rohdaten als CSV, XLSX oder SPSS. Wie das im Einzelnen aussieht, beschreibe ich unter NPS, CSAT und CES in QUESTIONSTAR.

NPS auf einer anderen Skala

Der klassische NPS ist genau festgelegt: Skala von 0 bis 10, Detraktoren 0 bis 6, Passive 7 und 8, Promotoren 9 und 10 (Marx 2026, Folie 77). Nur ein so gemessener Wert lässt sich mit den Werten anderer Unternehmen oder Studien vergleichen, und auch das nur mit Vorsicht (siehe Was ist ein guter NPS?).

Rechnen können Sie die Differenz aber auf jeder Skala. Sie nehmen den Anteil der obersten Gruppe und ziehen den Anteil der untersten Gruppe ab. Das Ergebnis ist ein Net Score. Auf einer Fünferskala ist es ein „Net Score auf einer 5er-Skala“ und kein NPS im strengen Sinn. So sollte er auch im Bericht heißen, damit niemand ihn neben einen klassischen NPS legt.

Wo liegen die Grenzen?

Für eine Fünferskala von 1 bis 5 gibt es zwei übliche Wege:

1. Nur die oberste Stufe zählt als Promotor. Promotoren sind die 5, passiv ist die 4, Detraktoren sind 1 bis 3. So hat Jeff Sauro die Fünferskala in einer Vergleichsstudie ausgewertet (Sauro 2017). Der Gedanke dahinter: Auch beim klassischen NPS zählen nur die beiden obersten von elf Stufen.
2. Die Grenzen folgen der Bedeutung der Stufen. Wer „wahrscheinlich“ oder „ganz sicher“ ankreuzt, also 4 oder 5, ist Promotor. Die Mitte, die 3, ist passiv. Die Stufen 1 und 2 sind Detraktoren.

Beide Wege lassen sich begründen. Wichtig ist etwas anderes: Legen Sie die Grenzen einmal fest und ändern Sie sie zwischen zwei Befragungswellen nicht. Sonst vergleichen Sie zwei verschiedene Kennzahlen miteinander.

Beispiel: dieselben Antworten, zwei Ergebnisse

Angenommen, 200 Kunden haben die Weiterempfehlungsfrage auf einer Fünferskala beantwortet:

Weg 1, nur die 5 zählt als Promotor:

• Promotoren: 60 / 200 = 30 %
• Detraktoren, Stufen 1 bis 3: (10 + 16 + 44) / 200 = 70 / 200 = 35 %
• Net Score: 30 − 35 = −5

Weg 2, Grenzen nach der Bedeutung der Stufen:

• Promotoren, Stufen 4 und 5: (70 + 60) / 200 = 130 / 200 = 65 %
• Detraktoren, Stufen 1 und 2: (10 + 16) / 200 = 26 / 200 = 13 %
• Net Score: 65 − 13 = 52

Dieselben 200 Antworten ergeben also einmal −5 und einmal 52. Die 57 Punkte Unterschied kommen allein aus den Grenzen, nicht aus den Kunden. Deshalb gehören die Grenzen in jeden Bericht, gleich neben den Wert.

Alte Daten nicht umrechnen

Haben Sie früher mit einer Fünferskala gefragt, lassen sich diese Antworten nicht nachträglich in einen „echten“ NPS umrechnen. Eine 4 auf der Fünferskala entspricht keiner bestimmten Stufe zwischen 0 und 10. Vergleichen Sie solche Werte deshalb auch nicht mit NPS-Werten anderer Unternehmen, die mit der Skala 0 bis 10 gemessen wurden.

Wie groß der Unterschied werden kann, zeigt eine Studie von Sauro (2017). Dieselben Befragten haben die Empfehlungsfrage auf der Skala 0 bis 10, auf einer Zehnerskala und auf einer Fünferskala beantwortet, die Fünferskala ausgewertet wie bei Weg 1. Im Mittel lagen die Net Scores der Fünferskala etwa 4 Punkte neben dem klassischen NPS, im größten Fall 8 Punkte, und es gab auf der Fünferskala deutlich weniger Promotoren. Sein Rat: Wer bereits Daten mit einer anderen Skala hat, bleibt bei ihr. Das ist eine einzelne Studie mit Befragten aus den USA und einer bestimmten Grenzziehung. Für Ihre Daten kann der Unterschied kleiner oder größer sein.

Noch stärker weicht eine Dreierskala mit „ja“, „vielleicht“ und „nein“ ab. In drei Studien lagen ihre Net Scores 17 bis 67 Punkte neben dem NPS auf der Skala 0 bis 10 (Sauro 2019).

Bei Befragungen in mehreren Ländern kommt eine weitere Frage hinzu: Ob die oberste Stufe überall dieselbe Bereitschaft bedeutet, ist eine eigene methodische Frage, die Fachleute Skalenäquivalenz nennen (Malhotra und Birks 2007, S. 759).

In QUESTIONSTAR und im Rechner

In QUESTIONSTAR legen Sie Anfang und Ende der Skala frei fest und bestimmen für jede Frage, welche Stufen als Detraktoren, Passive und Promotoren zählen. Den Net Score berechnet QUESTIONSTAR dann automatisch. Auch im Rechner oben können Sie unter „Skala und Schwellen anpassen“ Ihre eigene Skala und Ihre Grenzen einstellen.

Wie genau ist Ihr NPS?

Der Onlineshop hat einen NPS von 26 gemessen. Hätte er an einem anderen Tag andere 200 Kunden gefragt, wäre vielleicht 22 oder 31 herausgekommen. Wie weit ein Ergebnis allein durch den Zufall der Auswahl schwanken kann, zeigt das Konfidenzintervall. Den QUESTIONSTAR-Bericht ergänzt der Rechner oben genau um dieses Intervall und um den Vergleich zweier Messungen.

Schritt für Schritt: das 95-%-Intervall

Der Trick ist, jede Antwort als Zahl zu schreiben: Ein Promotor zählt +1, eine passive Person 0, ein Detraktor −1. Der Mittelwert dieser Zahlen über alle 200 Antworten ist (96 − 44) / 200 = 0,26. Mal 100 genommen ist das genau der NPS. Damit lässt sich rechnen wie bei jedem anderen Mittelwert.

Zuerst brauchen wir die Streuung je Antwort, die Varianz. Für den NPS gibt es dafür eine kurze Formel (Rocks 2016, Abschnitt 1.4):

Dabei ist p_P der Anteil der Promotoren und p_D der Anteil der Detraktoren, beide als Dezimalzahl, und s² die Varianz.

Im Beispiel, mit Anteilen als Dezimalzahl: 0,48 + 0,22 − 0,26² = 0,70 − 0,0676 = 0,6324.

Daraus folgt der Standardfehler, also die typische Schwankung des NPS bei 200 Antworten:

Im Beispiel: SE = 100 · √(0,6324 / 200) ≈ 5,6 Punkte.

Für ein 95-%-Intervall nehmen Sie den Standardfehler mal 1,96:

Im Beispiel: 1,96 · 5,6 ≈ 11 Punkte. Das Intervall reicht damit von 26 − 11 ≈ 15 bis 26 + 11 ≈ 37.

Für den gemessenen NPS von 26 reicht das 95-%-Konfidenzintervall von etwa 15 bis 37. Die 95 % beschreiben dabei das Verfahren. Würde der Shop sehr oft neu und zufällig 200 Kunden befragen, enthielten etwa 95 von 100 so berechneten Intervallen den wahren Wert. Ob Ihr eigenes Intervall dazugehört, weiß niemand. Und das Intervall erfasst nur diesen Zufall. Antworten vor allem die besonders Zufriedenen oder die besonders Verärgerten, hilft es nicht weiter.

Dieses Verfahren heißt Wald-Intervall, und so rechnet auch der Rechner oben. Es ist eine Näherung. Rocks (2016, Abschnitte 2.1.1 und 3.2) vergleicht es mit Verfahren, die besser abschneiden. Die mittlere Abdeckung des Wald-Intervalls steigt in seinem Vergleich mit der Fallzahl, liegt aber selbst bei 300 Antworten noch unter den angestrebten 95 %. Bei weniger als 30 Antworten weist der Rechner deshalb auf die kleine Fallzahl hin. Die Näherung kann dann besonders unzuverlässig sein. Ein schmales Intervall bedeutet nicht automatisch hohe Genauigkeit. Liegen alle Antworten in derselben Gruppe, ergibt die Wald-Formel einen Standardfehler von null. Das bedeutet keine Gewissheit über den wahren NPS. Ein solches Intervall ist nicht aussagekräftig.

Zwei Messungen vergleichen

Oft interessiert weniger der einzelne Wert als die Frage: Sind wir besser geworden? Nehmen wir an, ein kleiner Fachhändler fragt im Frühjahr und im Herbst je 50 Kunden (erfundene Zahlen). Für dieses Beispiel nehmen wir zwei unabhängig voneinander gezogene Zufallsstichproben an. Werden dieselben Personen erneut befragt, braucht der Vergleich eine Auswertung verbundener Antworten.

Der NPS ist um 6 Punkte gesunken. Ist das ein Warnsignal? Rechnen wir nach.

Dafür teilen Sie die Differenz durch ihren Standardfehler:

Der Standardfehler der Differenz ist √(11,0² + 11,5²) ≈ 16 Punkte. Die Differenz von 6 Punkten ist also nur gut ein Drittel davon: 6 / 16 ≈ 0,38. Dieser Wert heißt z. Beim hier verwendeten zweiseitigen Test gilt ein Betrag von z ab etwa 1,96 als statistisch auffällig auf dem 5-%-Niveau. Der zugehörige p-Wert liegt bei ≈ 0,71. Ein Unterschied dieser Größe entsteht bei zwei Stichproben mit je 50 Antworten also leicht durch Zufall, auch wenn sich in Wirklichkeit nichts geändert hat.

Sie sehen es auch an den Intervallen: Sie überlappen fast vollständig. Bei diesen Verteilungen lässt sich der Unterschied von sechs Punkten mit 50 Antworten je Messung nicht statistisch absichern. Das ist keine Schwäche des Fachhändlers, sondern Mathematik. Der Rechner oben macht genau diesen Vergleich, wenn Sie unter „Zwei Werte vergleichen“ eine zweite Messung eingeben.

Wie viele Antworten brauchen Sie?

Die Formel dreht sich einfach um. Wenn Ihr NPS auf ±10 Punkte genau sein soll (95 %), brauchen Sie:

Dabei ist E die gewünschte Genauigkeit als Dezimalzahl, für ±10 Punkte also 0,10.

Mit der Varianz aus unserem Onlineshop (0,6324) sind das 3,8416 · 0,6324 / 0,01 ≈ 242,9, aufgerundet 243 Antworten. Kennen Sie die Verteilung noch nicht, rechnen Sie mit dem ungünstigsten Fall, einer Varianz von 1. Dann sind es ≈ 384,2, aufgerundet 385 Antworten. Dieser ungünstigste Fall tritt ein, wenn die Hälfte Promotoren und die andere Hälfte Detraktoren sind.

Für ±5 Punkte brauchen Sie viermal so viele Antworten, im Beispiel ≈ 972 und im ungünstigsten Fall ≈ 1.537. Mehr über die Logik dahinter lesen Sie im Artikel Berechnung der Stichprobengröße.

Die Folgefrage: Warum?

Ein NPS von 26 sagt Ihnen, wie die Stimmung ist. Er sagt Ihnen nicht, woran es liegt. Deshalb folgt auf die NPS-Frage meist eine offene Frage, zum Beispiel: „Was ist der wichtigste Grund für Ihre Bewertung?“

Offene Fragen liefern reichhaltige Antworten in den Worten der Kunden. Dafür sind sie aufwendig auszuwerten, weil jemand die Antworten lesen und ordnen muss (Marx 2026, Folie 81). Mein Rat: Lesen Sie die Antworten getrennt nach Detraktoren, Passiven und Promotoren und notieren Sie die Themen, die immer wieder vorkommen, etwa Lieferzeit, Verpackung oder Kundenservice. Zählen Sie dann, wie oft jedes Thema in jeder Gruppe genannt wird. Oft zeigt sich, dass Detraktoren über ganz andere Dinge schreiben als Promotoren.

Übrigens, in QUESTIONSTAR können Sie zur NPS-Frage eine Folgefrage anlegen und sich per E-Mail benachrichtigen lassen, wenn jemand eine niedrige Bewertung abgibt. So kann sich jemand aus Ihrem Team zeitnah melden. Über einen Webhook lassen sich die Antworten außerdem in Ihr CRM übertragen.

Was ist ein guter NPS?

Das ist die häufigste Frage zum NPS, und die Antwort ist unbequem: Eine allgemeingültige Grenze gibt es nicht. Wie hoch ein NPS ausfällt, hängt von der Branche ab, vom genauen Wortlaut der Frage und vom Weg, auf dem Sie fragen. Ein Wert aus einer Befragung direkt nach einem Hotline-Gespräch lässt sich deshalb nicht ohne Weiteres mit einem Wert aus einer E-Mail-Befragung aller Kunden vergleichen.

QUESTIONSTAR liefert deshalb keine Branchenvergleichswerte. Auch Reichheld selbst rät zur Vorsicht. Zusammen mit Markey schreibt er später, die Empfehlungsfrage sei für eine Reihe von Branchen die beste einzelne Frage, aber nicht für alle. Jedes Unternehmen müsse für sein eigenes Geschäft prüfen, ob die Antworten mit dem späteren Verhalten der Kunden zusammenhängen (Reichheld und Markey 2011, S. 50-51, zitiert nach Marx 2026, Folie 78).

Mein Rat: Vergleichen Sie sich mit sich selbst. Fragen Sie über die Zeit immer gleich, mit demselben Wortlaut, auf demselben Weg und an derselben Stelle der Kundenbeziehung. Schauen Sie bei jeder Veränderung auf das Intervall, wie im Abschnitt Zwei Messungen vergleichen gezeigt. Und lesen Sie die Begründungen. Was sich dort ändert, ist oft aufschlussreicher als die Zahl.

Ein positiver NPS bedeutet, dass in Ihrer Stichprobe mehr Promotoren als Detraktoren geantwortet haben, ein negativer das Gegenteil. Der Rechner zeigt Ihnen diese Aussage zusammen mit dem „95-%-Konfidenzintervall“ auf der Skala von −100 bis +100. Enthält das Intervall die 0, ist das Vorzeichen des NPS in der Grundgesamtheit mit der beschriebenen Näherung nicht statistisch abgesichert. Eine Bewertung wie „gut“ oder „exzellent“ gibt der Rechner bewusst nicht.

Grenzen und Kritik

In meinem Kurs zur Umfrageforschung steht der NPS im Kapitel über Reliabilität und Validität, und zwar mit zwei Fragen: Ist die Skala reliabel? Ist die Skala valide? (Marx 2020, Folie 76). Beides ist bei einer einzelnen Frage nicht selbstverständlich.

Die Kritik setzt vor allem bei Reichhelds Kernaussage an. Keiningham, Cooil, Andreassen und Aksoy (2007) untersuchten Längsschnittdaten von 21 Unternehmen aus dem norwegischen Kundenzufriedenheitsbarometer. Die behauptete klare Überlegenheit des NPS bei der Vorhersage von Wachstum konnten sie nicht bestätigen. Zusätzlich verglichen sie rekonstruierte NPS-Daten aus von Reichheld angeführten Branchen mit dem ACSI. In zwei von drei Branchen war das Bestimmtheitsmaß R² für den Zusammenhang des ACSI mit dem Wachstum höher als für den NPS (ebd., S. 45).

Dazu kommt eine praktische Warnung. Ein Bericht von Harvard Business Review Analytic Services (2019, S. 15) zitiert die Beobachtung, dass viele Verantwortliche für das Kundenerlebnis auf Kennzahlen wie NPS oder CSAT fixiert sind, statt auf den Wert für das Geschäft zu achten.

Und schließlich die Rechnung selbst. Durch das Zusammenfassen in drei Gruppen geht Information verloren. Betrachten wir zwei Extreme. Eine Firma, bei der die Hälfte der Befragten Promotoren und die andere Hälfte Detraktoren sind, hat einen NPS von 0. Eine Firma, bei der alle eine 7 oder 8 geben, ebenfalls. Die beiden haben ganz unterschiedliche Kunden. Ähnlich: Steigt jemand von 0 auf 6, ändert sich der NPS nicht. Steigt jemand von 8 auf 9, ändert er sich.

Was der NPS deshalb nicht sagt:

• warum Kunden so antworten (dafür die Folgefrage),
• wer genau Detraktor ist und was diese Personen gemeinsam haben (dafür Vergleiche nach Gruppen),
• ob jemand tatsächlich weiterempfiehlt, denn gefragt wird nach der Wahrscheinlichkeit, nicht nach dem Verhalten.

Das spricht nicht dagegen, den NPS zu messen. Es spricht dafür, ihn nicht allein zu messen.

Mehr als eine Frage: der Secure Customer Index

Zufriedene Kunden kommen nicht von selbst wieder. Viele kaufen trotz Zufriedenheit nicht erneut (Reichheld 1997, zitiert nach Braun und Müssigmann 2009, S. 140). Deshalb gibt es Ansätze, die mehrere Fragen zu einem Bild verbinden. Einer davon ist der Secure Customer Index (SCI). In meinem Kurs führe ich ihn auf D. Randall Brandt bei Maritz Research zurück (Brandt 1996, zitiert nach Marx 2026, Folie 70). Burke, Inc. beschreibt ihn als eigenes Verfahren (Burke 2007, S. 2). Wer ihn zuerst entwickelt hat, kann ich aus den mir vorliegenden Quellen nicht sicher sagen. Für die Rechnung spielt das keine Rolle, denn die Regeln sind dieselben.

Der SCI stellt drei Fragen, in der deutschen Fassung meines Kurses jeweils auf einer Skala von 1 bis 5 (Marx 2026, Folie 70):

Die Stufen 2 und 4 liegen jeweils symmetrisch dazwischen: „eher unzufrieden“ und „eher zufrieden“ beziehungsweise „werde wahrscheinlich nicht …“ und „werde wahrscheinlich …“ (ebd.).

Die vier Segmente

Als „Secure Customer“ gilt nur, wer auf allen drei Fragen die oberste Stufe 5 wählt (Marx 2026, Folie 70). Der Index ist hier der Anteil dieser Personen an allen Befragten mit gültigen Antworten auf allen drei Fragen. Fälle mit fehlenden oder ungültigen Antworten weisen Sie separat aus. Die übrigen Befragten werden drei weiteren Segmenten zugeordnet. Die Regeln stammen von Burke, Inc. (Baker-Prewitt 2007, Folie 13):

• Secure: auf allen drei Fragen die beste Stufe.
• Günstige Einstellung: auf allen drei Fragen die beste oder zweitbeste Stufe, aber nicht Secure.
• Gefährdete: auf mindestens einer Frage die schlechteste oder zweitschlechteste Stufe.
• Indifferente (manchmal „Vulnerable“, so bei Brandt und Maritz): alle übrigen Kombinationen.

Wichtig ist die Reihenfolge, in der Sie prüfen. Ich prüfe so:

1. Hat die Person dreimal eine 5? Dann ist sie Secure.
2. Sonst: Liegen alle drei Antworten bei 4 oder 5? Dann Günstige Einstellung.
3. Sonst: Ist mindestens eine Antwort eine 1 oder 2? Dann Gefährdete.
4. Alle, die übrig bleiben, sind Indifferente.

Warum Gefährdete vor Indifferenten? Eine Person mit 5, 3 und 2 hat eine mittlere Antwort und könnte auf den ersten Blick wie eine Indifferente aussehen. Die 2 entscheidet aber: Sie ist gefährdet.

Durchgerechnet: zehn Kunden

Betrachten wir zehn Kunden, die alle drei Fragen beantwortet haben (erfundene Antworten, in der Reihenfolge Zufriedenheit, Weiterempfehlung, Wiederkauf):

Ergebnis: 2 von 10 sind Secure, der Secure Customer Index liegt also bei 20 %. Dazu kommen 30 % mit günstiger Einstellung, 20 % Indifferente und 30 % Gefährdete.

Schauen Sie auf Person 8. Sie ist eher unzufrieden, sagt aber, sie würde ganz sicher weiterempfehlen und ganz sicher weiter nutzen. Vielleicht hat sie keine Alternative. Hätten Sie nur nach der Weiterempfehlung gefragt, sähe sie wie eine begeisterte Kundin aus. Genau solche Fälle macht der SCI sichtbar.

Burke, Inc. hat den Index später auf fünf Fragen erweitert. Hinzu kommen, ob das Unternehmen sich die Loyalität verdient hat und ob man es allen anderen Anbietern vorzieht. Burke verknüpft den Index aus einer Periode außerdem mit dem Anteil der Ausgaben, den Kunden in der folgenden Periode bei diesem Unternehmen lassen, dem Share of Wallet (Baker-Prewitt 2007, Folien 12 und 16; Marx 2026, Folie 71).

So rechnen Sie das mit Ihren Daten

Im Rechner oben können Sie den SCI direkt berechnen: Wechseln Sie zu „SCI“ und wählen Sie „Drei Spalten einfügen“ oder „Datei laden“. Er zählt nur Personen mit gültigen Antworten auf allen drei Fragen und zeigt die ausgeschlossenen Fälle separat.

Ermitteln Sie in QUESTIONSTAR zuerst mit einem zusammengesetzten Filter die Zahl der Personen, die auf jeder der drei Fragen einen gültigen Antwortwert von 1 bis 5 haben. Diese Zahl ist die Bezugsbasis. Zählen Sie anschließend mit einem zweiten Filter diejenigen, die bei allen drei Fragen eine 5 gewählt haben. Der Secure Customer Index ist diese Anzahl geteilt durch die zuvor bestimmte Bezugsbasis, mal 100. Fälle mit fehlenden oder ungültigen Antworten weisen Sie separat aus.

Für alle vier Segmente gibt es zwei Wege. Sie exportieren die Rohdaten als CSV-, Excel- oder SPSS-Datei und ordnen die Personen in Excel, SPSS oder R nach den vier Regeln zu. Oder Sie verbinden QUESTIONSTAR per MCP mit einem KI-Assistenten wie ChatGPT oder Claude und bitten ihn zum Beispiel: „Berücksichtige nur Personen mit gültigen Antworten von 1 bis 5 auf allen drei Fragen 4, 5 und 6. Ordne diese Personen einem Segment zu. Prüfe in dieser Reihenfolge: Secure, wenn alle drei Antworten 5 sind. Günstige Einstellung, wenn alle drei 4 oder 5 sind. Gefährdete, wenn mindestens eine Antwort 1 oder 2 ist. Alle übrigen sind Indifferente. Nenne Anzahl und Anteil je Segment, bezogen auf diese vollständig und gültig antwortenden Personen, sowie deren Gesamtzahl. Nenne die Zahl der wegen fehlender oder ungültiger Antworten ausgeschlossenen Fälle separat.“ Gerechnet wird dann vom Assistenten, nicht von QUESTIONSTAR. Prüfen Sie zwei oder drei Personen von Hand nach.

Als personenbezogen markierte Fragen werden bei aktivierter Schutzfunktion nicht an den Assistenten übertragen. Nicht entsprechend markierte Antworten, insbesondere Freitexte, können trotzdem personenbezogene Angaben enthalten. Prüfen Sie vor der Übertragung, welche Antworten an den KI-Anbieter gehen und ob dessen Vertragsbedingungen für Ihre Daten geeignet sind.

NPS, CSAT, CES: welche Kennzahl wofür?

Neben dem NPS begegnen Ihnen zwei weitere Kennzahlen mit drei Buchstaben. Sie messen verschiedene Dinge.

Der Customer Satisfaction Score (CSAT) fragt nach der Zufriedenheit, oft mit einem bestimmten Kontakt, etwa einem Kauf oder einem Gespräch mit dem Kundenservice. Gezählt wird meist der Anteil in den beiden obersten Stufen, die sogenannte Top-2-Box. Werden nur die höchsten Wertungen gezählt, heißt das Top-Box (Linke 2018, S. 105). Mehr dazu im Artikel Customer Satisfaction Score (CSAT).

Der Customer Effort Score (CES) fragt, wie leicht es dem Kunden gefallen ist, sein Anliegen zu erledigen. Er geht auf Dixon, Freeman und Toman (2010) zurück. In der Variante von Gartner stimmen die Befragten einer Aussage auf einer Skala von 1 bis 7 zu, gezählt wird der Anteil mit 5 oder höher (Gartner 2018). Mehr dazu im Artikel Customer Effort Score (CES).

Mein Rat: Der NPS passt zur Frage, wie Kunden insgesamt zu Ihnen stehen. CSAT und CES passen besser zu einem einzelnen Kontaktpunkt, nach dem Sie etwas verbessern wollen. Den Rechner oben können Sie für alle drei umschalten.

eNPS: der NPS für Mitarbeitende

Den NPS gibt es auch in einer Fassung für Beschäftigte, den Employee Net Promoter Score (eNPS). Gefragt wird, wie wahrscheinlich jemand das Unternehmen als Arbeitgeber weiterempfehlen würde. Gerechnet wird genau wie oben: Anteil 9-10 minus Anteil 0-6. Auch der Rechner oben funktioniert dafür.

Vorlagen für Ihre NPS-Umfrage

Wenn Sie nicht bei null beginnen möchten, finden Sie in QUESTIONSTAR diese Vorlagen mit Weiterempfehlungsfragen:

• NPS: Standard mit Demografie
• Support-Website: CSAT, Task Completion, Weiterempfehlung (NPS-ähnlich)
• Hotline: Post-Call

Über eine Schaltfläche in der geöffneten Vorlage übernehmen Sie sie in Ihr Konto. Haben Sie noch keins, registrieren Sie sich vorher kostenlos. Prüfen Sie danach, ob die Folgefrage zu Ihrem Anlass passt, und legen Sie fest, wann Sie wieder fragen. Alle Vorlagen zum Thema finden Sie unter Vorlagen.

Häufige Fragen zum Net Promoter Score

Wie berechnet man den NPS?

Sie zählen, wie viele Befragte 9 oder 10 gewählt haben (Promotoren) und wie viele 0 bis 6 (Detraktoren). Beide Zahlen teilen Sie durch alle Antworten, auch die Passiven mit 7 oder 8. Dann ziehen Sie den Anteil der Detraktoren vom Anteil der Promotoren ab. Bei 48 % Promotoren und 22 % Detraktoren ergibt das einen NPS von 26.

Was ist ein guter NPS?

Eine allgemeingültige Grenze gibt es nicht, denn der Wert hängt von Branche, Fragewortlaut und Befragungsweg ab. Vergleichen Sie Ihren NPS mit Ihren eigenen früheren Messungen und achten Sie dabei auf das Intervall. Mehr dazu oben.

Warum hat die Skala 0 bis 10?

Weil der NPS so definiert ist: Die Grenzen 0 bis 6, 7 bis 8 und 9 bis 10 beziehen sich auf diese elf Stufen (Marx 2026, Folie 77). Mit einer anderen Skala und eigenen Grenzen erhalten Sie einen Net Score, dessen Werte mit dem klassischen NPS nicht vergleichbar sind. Mehr dazu unter NPS auf einer anderen Skala.

Wie viele Antworten braucht man für den NPS?

Für eine näherungsweise Fehlerspanne von ±10 Punkten bei 95 % Konfidenzniveau ergibt die Planung für unabhängige Zufallsbeobachtungen im ungünstigsten Fall 385 Antworten, bei einer Verteilung wie in unserem Beispiel etwa 243. Bei den beiden Verteilungen im Vergleichsbeispiel liegt die Fehlerspanne mit 50 Antworten je Messung über ±20 Punkten. Unter 30 Antworten ist die Wald-Näherung besonders vorsichtig zu interpretieren. Die Rechnung finden Sie oben.

Kann der NPS negativ sein?

Ja. Wenn mehr Detraktoren als Promotoren antworten, ist der NPS negativ. Der kleinstmögliche Wert ist −100, wenn alle Befragten 0 bis 6 wählen.

Was ist der Unterschied zwischen NPS und CSAT?

Der NPS fragt nach der Bereitschaft zur Weiterempfehlung und zieht Detraktoren von Promotoren ab. Der CSAT fragt nach der Zufriedenheit und zählt meist nur den Anteil der beiden obersten Stufen. Der NPS reicht deshalb von −100 bis +100, der CSAT von 0 bis 100 %. Mehr im Artikel CSAT.

Quellen

Baker-Prewitt, J. (2007). Keeping Customer Relationship Measurement Programs Relevant: Using Your Resources Wisely. Burke, Inc., Vortrag, North American Conference on Customer Management, Oktober 2007. Folien 12, 13 und 16.

Brandt, D. R. (1996). Secure Customer Index. Maritz Research. Zitiert nach Marx (2026), Folie 70.

Braun, O. L. und Müssigmann, M. J. (Hrsg.) (2009). Kundenbefragungen. Eine Sammlung von Fallstudien. Pabst. S. 140.

Burke, Inc. (2007). Advances in Customer Loyalty Measurement. White Paper, Pub. No. 0702. S. 2.

Dixon, M., Freeman, K. und Toman, N. (2010). Stop Trying to Delight Your Customers. Harvard Business Review, Juli-August 2010. hbr.org

Gartner (2018). What’s Your Customer Effort Score? Beitrag von Jordan Bryan, 12. Juli 2018. Archivierte Originalfassung

Harvard Business Review Analytic Services (2019). Beyond Big Data. Why Small Data Integration Is the Key to CXM Success. S. 15.

Keiningham, T. L., Cooil, B., Andreassen, T. W. und Aksoy, L. (2007). A Longitudinal Examination of Net Promoter and Firm Revenue Growth. Journal of Marketing, 71(3), 39-51. DOI 10.1509/jmkg.71.3.039

Linke, R. (2018). Mitarbeiterbefragungen optimieren. Von der Befragung zum wirksamen Management-Instrument. Wiesbaden: Springer Gabler. S. 105.

Malhotra, N. K. und Birks, D. F. (2007). Marketing Research. An Applied Approach (3. europäische Aufl.). Harlow: Pearson. S. 759.

Marx, P. (2020). Grundlagen der Umfrageforschung (Foliensatz, Fassung 2020). Folie 76 (NPS im Kapitel Reliabilität und Validität).

Marx, P. (2026). Grundlagen der Umfrageforschung (Foliensatz). Folien 70-71 (Kapitel 2.4, Secure Customer Index), Folien 77-78 (Net Promoter Score), Folie 81 (offene und geschlossene Fragen).

Reichheld, F. F. (1997). Der Loyalitäts-Effekt. Frankfurt/Main: Campus. Zitiert nach Braun und Müssigmann (2009), S. 140.

Reichheld, F. F. (2003). The One Number You Need to Grow. Harvard Business Review, 81(12). hbr.org

Reichheld, F. und Markey, R. (2011). The Ultimate Question 2.0. Harvard Business Review Press. S. 50-51, zitiert nach Marx (2026), Folie 78.

Rocks, B. (2016). Interval Estimation for the „Net Promoter Score“. The American Statistician, 70(4), 365-372. arXiv:1601.07235. Abschnitte 1.4 und 2.1.1.

Sauro, J. (2017). Changing the Net Promoter Scale: How Much Does It Matter? MeasuringU, 29.11.2017. measuringu.com

Sauro, J. (2019). Can You Use a 3-Point Instead of an 11-Point Scale for the NPS? MeasuringU, 21.08.2019. measuringu.com

Net Promoter und NPS sind eingetragene Marken.

Ich hoffe, der NPS ist für Sie jetzt mehr als eine Zahl. Sollten Sie beim Lesen auf inhaltliche Fehler oder Ungenauigkeiten aufmerksam geworden sein, so wäre der Autor für einen Hinweis dankbar. Schreiben Sie an redaktion@questionstar.de.

Ich wünsche Ihnen viele Promotoren und aufschlussreiche Antworten auf die Frage nach dem Warum!

Dr. Paul Marx

Autor: Dr. Paul Marx
Dr. Paul Marx ist Gründer und Geschäftsführer von QUESTIONSTAR und war Professor für Marketing an der Universität Siegen.