--- title: "Net Promoter Score (NPS) Nedir? Tanımı ve Hesaplanması" description: "Net Promoter Score'un (NPS) nasıl hesaplandığını ve hedef kitlenizin tavsiye etme eğilimini tahmine dayalı olarak nasıl simüle edeceğinizi öğrenin." canonical_url: "https://getminds.ai/glossary/tr/was-ist-das-net-promoter-score-nps" last_updated: "2026-06-12T17:30:10.933Z" --- # Net Promoter Score (NPS) Nedir? Net Promoter Score (NPS), sıfır ile on arasındaki bir ölçeğe dayanan, müşteri memnuniyetini ve tavsiye etme eğilimini ölçmek için kullanılan standartlaştırılmış bir metriktir. Minds gibi modern platformlar, günümüzde şirketlerin uzun ve maliyetli müşteri anketleri yapmak zorunda kalmadan bu değeri belirli hedef kitleler için tahmine dayalı olarak simüle etmesine olanak tanır. ## Net Promoter Score (NPS) Nasıl Çalışır? Bu metriğin çalışma prensibi tek bir temel soruya dayanır: Bu ürünü veya hizmeti bir arkadaşınıza ya da meslektaşınıza tavsiye etme olasılığınız nedir? Katılımcılar sıfır (kesinlikle olası değil) ile on (son derece olası) arasında bir ölçekte yanıt verirler. Verilen yanıtlara göre katılımcılar üç kategoriye ayrılır. Dokuz veya on yanıtını verenler, büyümeyi aktif olarak destekleyen *destekçiler* (promoters) olarak kabul edilir. Yeri veya sekiz yanıtını verenler *pasif* (passives) olarak sınıflandırılır; çünkü bu müşteriler memnun olsalar da rakibe geçmeye hazırdırlar. Sıfır ile altı arasındaki yanıtlar ise memnun olmayan ve olumsuz kulaktan kulağa pazarlama yapabilecek *kötüleyenleri* (detractors) tanımlar. Nihai skor, kötüleyenlerin yüzdesinin destekçilerin yüzdesinden çıkarılmasıyla hesaplanır. Dolayısıyla sonuç her zaman eksi yüz ile artı yüz arasında yer alır. Pozitif bir değer genel olarak iyi kabul edilirken, ellinin üzerindeki değerler mükemmel olarak sınıflandırılır. Bu basit segmentasyon, şirketlerin müşteri sadakatini hızla analiz etmesini ve müşteri deneyimini iyileştirmek için hedefli adımlar atmasını sağlar. ## Net Promoter Score (NPS) Hesaplaması Bu metriğin matematiksel hesaplaması, basit ama oldukça güçlü bir formüle dayanır. Tüm yanıtlar toplandıktan sonra, memnun olmayan müşterilerin yüzdesi, son derece memnun olan müşterilerin yüzdesinden çıkarılır. Yeri veya sekiz puan veren pasif katılımcılar hesaplamaya doğrudan dahil edilmez. Ancak toplam katılımcı sayısını artırarak diğer iki grubun yüzdesini düşürdükleri için genel sonucu dolaylı olarak etkilerler. Örneğin, bir şirketin yüzde altmış destekçisi, yüzde yirmi pasifi ve yüzde yirmi kötüleyeni varsa, sonuç artı kırk olur. Negatif bir sonuç, memnuniyetsiz seslerin çoğunlukta olduğunu ve uzun vadede markaya zarar verebileceğini gösterdiğinden acil eylem planı gerektirir. Bu net yapı sayesinde müşteri sadakati, farklı sektörler ve zaman dilimleri arasında kolayca karşılaştırılabilir. ## Somut Bir Örnek München merkezli orta ölçekli bir Alman yazılım üreticisi, muhasebe programı için yeni bir kullanıcı arayüzü sunmak istiyor. Güncelleme tüm mevcut müşterilere dağıtılmadan önce, ürün ekibi çekirdek hedef kitlenin potansiyel tavsiye etme eğilimini değerlendirmek istiyor. Ekip, fiziksel bir test grubundan geri bildirim almak için haftalarca beklemek yerine bir simülasyon kullanıyor. Hamburg şehrinden serbest çalışan bir mali müşavir olan kurgusal persona Sabine, yeni tasarımı değerlendiriyor. Simülasyonda, değişen menü yapısının bu kullanıcı grubunda yüksek sayıda kötüleyene yol açtığı görülüyor; çünkü önemli işlevlerin bulunması zorlaşıyor. Simüle edilen değer, eski sürüme kıyasla artı otuz beşten eksi ona düşüyor. Bu erken sinyal sayesinde geliştirme ekibi, müşteri memnuniyetine gerçek bir zarar gelmeden veya pahalı geliştirme kaynakları boşa harcanmadan önce navigasyonu optimize edebiliyor. ## Minds Net Promoter Score'u (NPS) Nasıl Uyguluyor? Minds, hedef kitle segmentlerinin tavsiye etme eğilimini tahmine dayalı olarak simüle ederek bu metriğin belirlenmesinde devrim yaratıyor. Minds, gerçek müşterileri tekrarlayan anketlerle yormak yerine, bir saatten kısa bir sürede derinlemesine içgörüler sunuyor. Platform, geleneksel fiziksel panellerle ortalama yüzde 85 ila 95 oranında bir tutarlılık yakalarken, belirli sorular ve iyi yapılandırılmış segmentlerde bu oran yüzde 100'e kadar çıkabiliyor. Bu üç aşamalı model; gerçek veri temellendirmesine, güçlü bir davranışsal modele ve Kantar, Eurostat ile Statistisches Bundesamt gibi köklü referans kriterlerine karşı sürekli doğrulamaya dayanıyor. Tüm altyapı Avrupa'daki sunucularda barındırıldığından, süreç tamamen GDPR uyumludur ve gerçek son kullanıcıların hiçbir kişisel verisini işlemez. Bu durum, pazarlama ve içgörü ekiplerinin geleneksel panel bütçelerini zorlamadan veya olgunlaşmamış konseptlerle gerçek müşterilerin güvenini sarsmadan sınırsız sayıda senaryoyu test etmesine olanak tanır. ## İlgili Terimler - Customer Satisfaction Score (CSAT), belirli bir etkileşim veya ürünle ilgili kısa vadeli memnuniyeti ölçer. - Customer Effort Score (CES), bir müşterinin bir sorunu çözmek veya bir görevi tamamlamak için ne kadar çaba sarf etmesi gerektiğini değerlendirir. - Churn Rate, belirli bir süre içinde aboneliğini veya hizmetini iptal eden müşterilerin yüzdesini tanımlar. - Customer Lifetime Value (CLV), bir müşterinin iş ilişkisi boyunca yaratacağı toplam finansal değeri tahmin eder. - Hedef Kitle Segmentasyonu, pazarı demografik ve psikografik davranış kalıplarına göre homojen gruplara ayırır. - Tahmine Dayalı Analitik, gelecekteki davranışları ve eğilimleri öngörmek için geçmiş verileri ve istatistiksel modelleri kullanır. - Panel Anketi, aynı insan grubuna belirli konular hakkında tekrar tekrar soru sorulan geleneksel bir pazar araştırması yöntemidir. ## Sonuç Tavsiye etme eğiliminin ölçülmesi ve simüle edilmesi, müşteri büyümesini doğru bir şekilde tahmin etmek ve ürün geliştirmedeki hatalı kararların önüne geçmek için kritik bir kaldıraçtır. Minds ile bu değerli içgörüleri çok kısa sürede ve geleneksel panel bütçelerini zorlamadan elde edebilirsiniz. Konseptlerinizi test etmek ve müşteri iletişimini optimize etmek için bugün [getminds.ai](https://getminds.ai) adresinde ücretsiz bir simülasyon başlatın.