วิธีสร้างรายงาน NPS: 5 ขั้นตอนง่ายๆ ในปี 2026

สองบริษัทต่างรายงานคะแนน NPS อยู่ที่ 30 บริษัทหนึ่งมีฐานลูกค้าที่ภักดีโดยมีกลุ่มที่ส่งเสียงวิจารณ์เพียงส่วนน้อย ส่วนอีกบริษัทหนึ่งมีฐานลูกค้าที่แบ่งแยกออกเป็นสองฝั่งอย่างชัดเจน

คะแนนนี้ไม่สามารถแยกแยะความแตกต่างระหว่างสองบริษัทนี้ได้ มันเป็นเพียงผลลัพธ์จากการลบกันครั้งเดียว และการลบนั้นทำให้รูปแบบที่แท้จริงของข้อมูลสูญหายไป

นั่นไม่ใช่เหตุผลที่จะข้ามตัวชี้วัดนี้ไป แต่มันเป็นเหตุผลที่คุณควรสร้างรายงานขึ้นมา แทนที่จะอ้างอิงเพียงแค่ตัวเลขตัวเดียว

คู่มือนี้จะครอบคลุมถึงสิ่งที่รายงานจำเป็นต้องมี, 5 ขั้นตอนในการสร้างรายงาน, สิ่งที่คะแนนนี้ซ่อนไว้ และจุดที่การทำงานแบบทำมือเริ่มใช้ไม่ได้ผลอีกต่อไป

สิ่งที่รายงาน NPS จำเป็นต้องมี

ตัวคะแนน NPS เองนั้นเป็นเพียงบรรทัดเดียว แต่รายงานคือทุกสิ่งทุกอย่างที่ทำให้บรรทัดนั้นน่าเชื่อถือ

คุณจำเป็นต้องมี 4 สิ่งนี้ควบคู่ไปด้วย: จำนวนผู้ตอบแบบสอบถาม, การแบ่งสัดส่วนในกลุ่มทั้งสามกลุ่ม, ช่วงเวลา และกลุ่มประชากรที่คุณทำการสำรวจ

จำนวนผู้ตอบแบบสอบถามมีความสำคัญมากกว่าที่คนทั่วไปคิด ด้วยจำนวนผู้ตอบแบบสอบถามเพียง 40 คน การที่คนแค่ไม่กี่คนเปลี่ยนคะแนนจาก 7 เป็น 6 ก็สามารถทำให้คะแนน NPS แกว่งไปได้ถึงสองหลัก ทั้งที่ไม่มีอะไรในธุรกิจเปลี่ยนแปลงเลย

คุณยังต้องเก็บข้อมูลการกระจายคะแนนดิบแบบ 0–10 ไว้ที่ไหนสักแห่งด้วย เพราะเมื่อคำตอบถูกยุบรวมเหลือเพียงสามกลุ่มแล้ว คุณจะไม่สามารถกู้คืนรูปแบบการกระจายตัวเดิมได้อีกเลย และรูปแบบการกระจายตัวนั้นมักจะเป็นจุดที่ทำให้เราค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญ

5 ขั้นตอน

1. ถามคำถามแบบ 0–10 โดยไม่มีการเปลี่ยนแปลง

NPS ถูกกำหนดขึ้นจากคำถามเดียวที่มีคะแนนตั้งแต่ 0 ถึง 10 หากคุณเปลี่ยนสเกล คุณจะไม่มีตัวเลขที่สามารถนำมาเปรียบเทียบกันได้อีกต่อไป

รักษาการใช้คำพูดในคำถามให้คงเดิมในทุกๆ รอบการสำรวจด้วยเช่นกัน คำถามที่เปลี่ยนคำพูดใหม่จะทำให้ได้คะแนนที่แตกต่างออกไป และคุณอาจจะตีความผิดไปว่านั่นคือการเปลี่ยนแปลงของความรู้สึกของลูกค้า

เพิ่มช่องสำหรับกรอกข้อความแบบปลายเปิดไว้ด้านหลังคำถามนั้น ตัวเลขจะบอกว่าคุณอยู่ในจุดไหน ส่วนความคิดเห็นจะบอกเหตุผลว่าทำไม

2. จัดกลุ่มคำตอบออกเป็นสามกลุ่ม

Qualtrics ได้บันทึกข้อมูลกลุ่มเหล่านี้ ไว้อย่างแม่นยำ กลุ่มผู้สนับสนุน (Promoters) คือ "ผู้ที่ตอบด้วยคะแนน 9 หรือ 10" กลุ่มผู้เพิกเฉย (Passives) คือ "ผู้ที่ตอบด้วยคะแนน 7 หรือ 8" และกลุ่มผู้คัดค้าน (Detractors) คือ "ผู้ที่ตอบด้วยคะแนน 0 ถึง 6"

สังเกตว่าช่วงของกลุ่มผู้คัดค้าน (Detractors) นั้นกว้างเพียงใด คะแนน 6 เต็ม 10 มีค่าเท่ากับ 0 ซึ่งนี่เป็นความตั้งใจในการออกแบบ และเป็นเรื่องที่ควรค่าแก่การอธิบายให้ทุกคนที่เพิ่งเคยเห็นรายงาน NPS เป็นครั้งแรกได้เข้าใจ

นับจำนวนในแต่ละกลุ่มด้วยฟังก์ชัน COUNTIFS เทียบกับคอลัมน์ตัวเลข และตรวจสอบว่าผลรวมของทั้งสามกลุ่มเท่ากับจำนวนผู้ตอบแบบสอบถามทั้งหมดของคุณ ก่อนที่จะดำเนินการในขั้นตอนต่อไป

3. แปลงข้อมูลทั้งสองฝั่งให้เป็นเปอร์เซ็นต์

หารจำนวนกลุ่มผู้สนับสนุน (Promoters) ด้วยจำนวนผู้ตอบแบบสอบถามทั้งหมด จากนั้นหารจำนวนกลุ่มผู้คัดค้าน (Detractors) ด้วยจำนวนผู้ตอบแบบสอบถามทั้งหมด ใช้ฟังก์ชัน COUNTA ในคอลัมน์คำตอบ เพื่อไม่ให้ช่องว่างทำให้ตัวหารของคุณเพิ่มขึ้นเกินจริง

แสดงเปอร์เซ็นต์ทั้งสองนี้ให้เห็นอย่างชัดเจนในรายงาน ข้อมูลเหล่านี้ให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์มากกว่าคะแนน NPS สุดท้าย และเป็นสิ่งที่ทำให้สามารถคำนวณซ้ำเพื่อตรวจสอบได้

กลุ่มผู้เพิกเฉย (Passives) จะถูกนับรวมในตัวหาร แต่จะไม่ปรากฏในเปอร์เซ็นต์ของทั้งสองฝั่ง นี่คือขั้นตอนที่คนมักจะทำผิดพลาดกันบ่อยที่สุด

4. ลบกัน และคงเครื่องหมายไว้

การคำนวณเป็นไปตามที่ Qualtrics อธิบายไว้ทุกประการ: "นำเปอร์เซ็นต์ของกลุ่มผู้คัดค้าน (Detractors) ไปลบออกจากเปอร์เซ็นต์ของกลุ่มผู้สนับสนุน (Promoters)"

ผลลัพธ์ที่ได้จะมีค่าตั้งแต่ -100 ถึง +100 ซึ่งคะแนนที่สูงกว่าคือสิ่งที่เราต้องการ มันเป็นจำนวนเต็ม ไม่ใช่เปอร์เซ็นต์ ดังนั้นจึงควรเขียนโดยไม่มีเครื่องหมายเปอร์เซ็นต์

ห้ามหาค่าเฉลี่ยใดๆ ในขั้นตอนนี้ ไม่มีการหาค่าเฉลี่ยในส่วนใดของ NPS และการนำค่ากึ่งกลางของแต่ละกลุ่มมาคิดเป็นคะแนนจะทำให้ได้ตัวเลขที่ไม่มีความหมายใดๆ เลย

5. รายงานคะแนนพร้อมกับบริบทของข้อมูล

แสดง 5 สิ่งนี้ไว้ในมุมมองเดียวกัน: คะแนน NPS, จำนวนผู้ตอบแบบสอบถาม, เปอร์เซ็นต์ของทั้งสามกลุ่ม, ช่วงเวลา และกลุ่มผู้ที่ได้รับการสำรวจ

การรายงานคะแนนโดยไม่มีจำนวนผู้ตอบแบบสอบถามเป็นวิธีที่ทำให้รายงานนี้เกิดการเข้าใจผิดได้บ่อยที่สุด ใครก็ตามที่อ่านรายงานควรจะสามารถประเมินได้ว่าตัวเลขนั้นมีความน่าเชื่อถือมากน้อยเพียงใด

จากนั้นให้เพิ่มแนวโน้ม (Trend) เข้าไปด้วย คะแนน NPS เพียงครั้งเดียวเป็นแค่จุดข้อมูลจุดหนึ่ง แต่การอ่านค่าติดต่อกันสามครั้งจากคำถามที่ไม่มีการเปลี่ยนแปลงคือสิ่งแรกที่สามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจและลงมือทำได้จริง

ทำไมการไม่รวมกลุ่มผู้เพิกเฉย (Passives) จึงมีความสำคัญ

นี่คือการตัดสินใจในการออกแบบที่ทำให้ตัวชี้วัดนี้ทำงานอย่างแปลกประหลาด และมันเป็นเรื่องที่ควรทำความเข้าใจมากกว่าที่จะพยายามหลีกเลี่ยง

กลุ่มผู้เพิกเฉย (Passives) จะอยู่ในตัวหารของ NPS และไม่อยู่ในตัวตั้งของทั้งสองฝั่ง ดังนั้น การเปลี่ยนใจลูกค้าจากคะแนน 8 เป็น 9 จะทำให้คะแนนสูงขึ้น ในขณะที่การเปลี่ยนจาก 7 เป็น 8 จะไม่มีอะไรเปลี่ยนแปลงเลย

ผลลัพธ์ที่ได้คือตัวชี้วัดที่ถูกออกแบบมาให้ไม่มีความอ่อนไหวต่อข้อมูลตรงกลางโดยเจตนา มันให้รางวัลแก่การสร้างผู้สนับสนุนและลงโทษการสร้างผู้คัดค้าน โดยละเลยทุกสิ่งทุกอย่างที่อยู่ตรงกลาง

นั่นเป็นสิ่งที่ยอมรับได้ในแง่ของการออกแบบ แต่มันจะกลายเป็นปัญหาทันทีเมื่อทีมงานปฏิบัติกับ NPS เสมือนเป็นตัววัดความพึงพอใจทั่วไป เพราะการปรับปรุงความพึงพอใจส่วนใหญ่มักจะเกิดขึ้นในกลุ่มที่ตัวชี้วัดนี้ละเลยไปนั่นเอง

แนวทางปฏิบัติจริง: ให้รายงานเปอร์เซ็นต์ของกลุ่มผู้เพิกเฉย (Passives) เป็นตัวเลขตัวที่สี่ กลุ่มผู้เพิกเฉยขนาดใหญ่จะไม่ปรากฏให้เห็นในคะแนน NPS แต่มักจะเป็นโอกาสที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในข้อมูลของคุณ

ทำไมคุณถึงไม่สามารถเปรียบเทียบข้ามอุตสาหกรรมได้

การนำ NPS ไปใช้ในทางที่ผิดที่พบได้บ่อยที่สุดคือการนำคะแนนของคนอื่นมาตั้งเป็นเป้าหมายของตัวเอง

Qualtrics ได้เผยแพร่ค่าเฉลี่ยของแต่ละอุตสาหกรรมที่ทำให้เห็นปัญหานี้ได้อย่างชัดเจน ธุรกิจร้านขายของชำมีค่าเฉลี่ยอยู่ที่ 30 บริการสตรีมมิ่งวิดีโอมีค่าเฉลี่ยอยู่ที่ 29 บริการชำระเงินสำหรับผู้บริโภคมีค่าเฉลี่ยอยู่ที่ −6

บริษัทชำระเงินที่มีคะแนนเป็น 0 ถือว่าทำผลงานได้ดีกว่าค่าเฉลี่ยในกลุ่มธุรกิจของตน แต่ร้านขายของชำที่มีคะแนนเป็น 0 กำลังประสบปัญหา ตัวเลขเดียวกัน แต่การตีความกลับตรงกันข้าม

เกณฑ์คะแนน NPS ทั่วไป ซึ่ง Qualtrics อ้างอิงมาจาก Bain & Company นั้นเป็นเพียงแนวทางคร่าวๆ ไม่ใช่เป้าหมาย คะแนนที่สูงกว่า 0 ถือว่าดี, สูงกว่า 20 ถือว่าน่าพึงพอใจ, สูงกว่า 50 ถือว่ายอดเยี่ยม และสูงกว่า 80 ถือว่าอยู่ในระดับโลก

ใช้แนวโน้มของตัวคุณเองเป็นเกณฑ์เปรียบเทียบ ข้อมูลใน Wikipedia เกี่ยวกับตัวชี้วัดนี้ ได้ครอบคลุมถึงการถกเถียงทางวิชาการเกี่ยวกับข้อกล่าวอ้างในความสามารถในการคาดการณ์ ซึ่งเป็นข้อมูลพื้นฐานที่มีประโยชน์ก่อนที่คุณจะนำเป้าหมายไปผูกไว้กับคะแนนนี้

จุดที่การทำงานแบบทำมือเริ่มช้าลง

รายงานฉบับแรกอาจใช้เวลาหนึ่งชั่วโมง แต่รายงานฉบับที่สี่จะใช้เวลานานกว่านั้น เพราะเมื่อถึงเวลานั้น จะมี 3 สิ่งที่เริ่มคลาดเคลื่อนไปจากเดิม

ข้อความในแบบสำรวจอาจเปลี่ยนไปเมื่อมีคนเข้าไปปรับปรุงฟอร์ม คะแนน NPS จึงขยับเปลี่ยนไปโดยไม่มีใครเชื่อมโยงสองสิ่งนี้เข้าด้วยกัน ส่งผลให้การแก้ไขข้อความถูกตีความผิดไปว่าเป็นการเปลี่ยนแปลงของความรู้สึกของลูกค้า

กลุ่มประชากรที่ทำการสำรวจก็เปลี่ยนไปเช่นกัน การขยายกลุ่มจากผู้ใช้งานปัจจุบัน (Active Users) ไปยังผู้ติดต่อที่ลงทะเบียนไว้ทั้งหมด จะดึงเอาผู้ที่ไม่มีประสบการณ์การใช้งานเมื่อเร็วๆ นี้เข้ามาด้วย ซึ่งโดยปกติแล้วจะทำให้คะแนน NPS ลดลงด้วยเหตุผลที่ไม่เกี่ยวข้องกับตัวผลิตภัณฑ์เลย

และยังมีข้อผิดพลาดที่คงอยู่ยาวนานที่สุด นั่นคือการหาค่าเฉลี่ยของคะแนน 0–10 แทนที่จะนำเปอร์เซ็นต์ของแต่ละกลุ่มมาลบกัน ซึ่งจะทำให้ได้ตัวเลขที่อยู่ในช่วงใกล้เคียงกับคะแนน NPS จริง จนไม่มีใครสังเกตเห็น

นอกจากนี้ยังมีต้นทุนที่สี่ซึ่งจะปรากฏขึ้นเมื่อใกล้ถึงกำหนดส่งงานเท่านั้น เมื่อมีคนถามว่า "คะแนนนี้ดีหรือยัง" คะแนน NPS เพียงตัวเดียวไม่สามารถตอบได้ และการรวบรวมข้อมูลเพื่อเปรียบเทียบจะกลายเป็นอีกหนึ่งโปรเจกต์ย่อยขึ้นมาทันที

ในส่วนของเครื่องมือช่วยเหลือนั้น มีการรวบรวมข้อมูลไว้แล้วในบทความ AI software for survey data analysis

วิธีสร้างรายงานด้วย Powerdrill Bloom

ขั้นตอนที่ 1: อัปโหลดไฟล์ข้อมูลแบบสำรวจที่ส่งออกของคุณ

อัปโหลดไฟล์ข้อมูลคำตอบที่ส่งออกโดยตรงจากเครื่องมือสร้างแบบสำรวจของคุณ Powerdrill Bloom จะวิเคราะห์โครงสร้างคอลัมน์ทันทีที่อัปโหลด ดังนั้น คำตอบที่ว่างเปล่า, ค่าที่อยู่นอกช่วงคะแนน และ ID ของผู้ตอบแบบสอบถามที่ซ้ำกัน จะถูกตรวจพบก่อนที่จะมีการคำนวณคะแนน NPS ใดๆ

ขั้นตอนที่ 2: อธิบายรายงานด้วยภาษาธรรมชาติ

ระบุกฎเกณฑ์ต่างๆ แทนที่จะต้องสร้างมันขึ้นมาเอง ระบุชื่อคอลัมน์ตัวเลข, ช่วงเวลา, กลุ่มประชากร และขอบเขตของแต่ละกลุ่มคะแนน

จากนั้นให้ถามคำถามเพื่อตรวจจับข้อผิดพลาด ถามว่ามีคำตอบกี่รายการที่ว่างเปล่าหรืออยู่นอกช่วงคะแนน 0–10 ขอให้แสดงเปอร์เซ็นต์ของทั้งสามกลุ่มควบคู่ไปกับคะแนน จากนั้นถามว่าคะแนนมีความแตกต่างกันอย่างไรตามเซกเมนต์และตามกลุ่มผู้สมัครใช้งาน (Signup Cohort)

ขั้นตอนที่ 3: ส่งออกแผนภูมิ, รายงาน หรือสไลด์นำเสนอ

ดึงข้อมูลคะแนนพร้อมกับการกระจายตัว, แผนภูมิแนวโน้มในแต่ละช่วงเวลา หรือสไลด์ที่แสดงจำนวนผู้ตอบแบบสอบถามควบคู่ไปกับตัวเลขคะแนน

ทำไมวิธีนี้ถึงดีกว่าการสร้างรายงานใหม่ในทุกๆ รอบ

	วิธีทำมือ	Powerdrill Bloom
การนับจำนวนและเปอร์เซ็นต์ของแต่ละกลุ่ม	ใช้ฟังก์ชัน COUNTIFS สามตัวบวกกับตัวหาร	เพียงแค่ขอให้แบ่งสัดส่วนให้
คำตอบที่ว่างเปล่าและอยู่นอกช่วงคะแนน	ต้องสุ่มตรวจด้วยตัวเอง	แสดงให้เห็นทันทีเมื่ออัปโหลด
การจำแนกตามเซกเมนต์	ต้องสร้างตัวกรองใหม่สำหรับแต่ละเซกเมนต์	เพียงแค่ขอให้จำแนกข้อมูลให้
การเปรียบเทียบกับรอบที่แล้ว	ต้องสร้างใหม่เทียบกับไฟล์ส่งออกที่เปลี่ยนไป	แค่เปลี่ยนไฟล์ แต่ใช้กฎเดิม

แถวที่สองคือจุดที่ตัดสินว่าจะได้รับหรือสูญเสียความน่าเชื่อถือ ช่องว่างที่ถูกนับเป็นศูนย์จะเปลี่ยนผู้เพิกเฉย (Passive) ให้กลายเป็นผู้คัดค้าน (Detractor) และข้อผิดพลาดนั้นจะไม่สามารถมองเห็นได้เลยในคะแนนสุดท้าย

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย

การหาค่าเฉลี่ยของคะแนน 0–10 ตัวชี้วัดนี้คือผลต่างระหว่างสองเปอร์เซ็นต์ ไม่ใช่ค่าเฉลี่ย การหาค่าเฉลี่ยอาจได้ตัวเลขที่อยู่ในช่วงใกล้เคียงกัน แต่มีความหมายที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง

การรายงานคะแนน NPS โดยไม่มีจำนวนผู้ตอบแบบสอบถาม กลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กจะทำให้คะแนนแกว่งอย่างรุนแรง ควรใส่จำนวนผู้ตอบแบบสอบถามไว้ข้างๆ ตัวเลขคะแนนทุกครั้ง

การนำเกณฑ์เปรียบเทียบของอุตสาหกรรมอื่นมาตั้งเป็นเป้าหมาย ค่าเฉลี่ยของแต่ละกลุ่มธุรกิจมีตั้งแต่ −6 ถึง 30 ตามตัวเลขที่เผยแพร่ ควรเปรียบเทียบกับแนวโน้มของตัวคุณเอง

การเปลี่ยนคำพูดในคำถามระหว่างรอบการสำรวจ การเขียนคำถามใหม่จะทำให้ข้อมูลชุดนั้นไม่สามารถนำมาเปรียบเทียบกันได้ ควรคงคำพูดเดิมไว้และบันทึกวันที่ที่เริ่มใช้งาน

การนับช่องว่างเป็นศูนย์ ช่องว่างไม่ใช่ผู้คัดค้าน (Detractor) ควรคัดคำตอบที่ไม่มีการระบุคะแนนออกจากทั้งตัวตั้งและตัวหาร

การขยายกลุ่มประชากรที่ทำการสำรวจโดยไม่ได้แจ้งให้ทราบ การเพิ่มผู้ติดต่อที่ไม่ได้ใช้งานจะทำให้คะแนนลดลงโดยที่ไม่มีอะไรเปลี่ยนแปลง ควรบันทึกกลุ่มประชากรไว้ในรายงานด้วย

การละเลยกลุ่มผู้เพิกเฉย (Passives) กลุ่มผู้เพิกเฉยจะไม่ปรากฏให้เห็นในคะแนน แต่บ่อยครั้งมักจะเป็นกลุ่มที่ใหญ่ที่สุด ควรรายงานเปอร์เซ็นต์ของกลุ่มนี้เป็นตัวเลขตัวที่สี่

บทสรุป

ถามคำถามแบบ 0–10 โดยไม่มีการเปลี่ยนแปลง และจัดกลุ่มออกเป็นสามกลุ่ม แปลงข้อมูลทั้งสองฝั่งให้เป็นเปอร์เซ็นต์ นำมาลบกัน จากนั้นรายงานคะแนน NPS พร้อมกับจำนวนผู้ตอบแบบสอบถามและการกระจายตัวของคะแนน 5 ขั้นตอนนี้จะช่วยสร้างตัวเลขที่สามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจและลงมือทำได้จริง

สิ่งที่ทำให้มีต้นทุนสูงคือการที่ทั้งคำพูดในคำถามและกลุ่มประชากรเกิดการคลาดเคลื่อน และทั้งสองสิ่งนี้ทำให้คะแนนขยับเปลี่ยนไปโดยที่ความรู้สึกของลูกค้าไม่ได้เปลี่ยนแปลงเลย

หากวงจรนั้นกำลังกัดกินเวลาในไตรมาสของคุณ ลองใช้ Powerdrill Bloom กับไฟล์ข้อมูลแบบสำรวจที่ส่งออกของคุณ และดูคู่มือของเราเกี่ยวกับ การเปลี่ยนข้อมูลแบบสำรวจที่ยุ่งเหยิงให้เป็นแผนภูมิที่ชัดเจนด้วย AI รวมถึงหน้า เครื่องมือสรุปความคิดเห็นของลูกค้า และ ผู้ช่วย AI สำหรับไฟล์ CSV

คำถามที่พบบ่อย

NPS คำนวณอย่างไร?

นำเปอร์เซ็นต์ของกลุ่มผู้คัดค้าน (Detractors) ไปลบออกจากเปอร์เซ็นต์ of กลุ่มผู้สนับสนุน (Promoters) โดยกลุ่มผู้สนับสนุนจะมีคะแนน 9 หรือ 10, กลุ่มผู้เพิกเฉยจะมีคะแนน 7 หรือ 8 และกลุ่มผู้คัดค้านจะมีคะแนน 0 ถึง 6 โดยไม่รวมกลุ่มผู้เพิกเฉยในเปอร์เซ็นต์ของทั้งสองฝั่ง

ช่วงคะแนนที่เป็นไปได้คือเท่าใด?

ตั้งแต่ −100 ถึง +100 ซึ่งคะแนนที่สูงกว่าจะดีกว่า มันเป็นจำนวนเต็มไม่ใช่เปอร์เซ็นต์ ดังนั้นจึงควรเขียนโดยไม่มีเครื่องหมายเปอร์เซ็นต์

ทำไมกลุ่มผู้เพิกเฉย (Passives) ถึงถูกละเลย?

ตามการออกแบบ ตัวชี้วัดนี้จะวัดความสมดุลระหว่างผู้สนับสนุนและผู้คัดค้าน กลุ่มผู้เพิกเฉย (Passives) จะถูกนับรวมในตัวหาร ดังนั้นพวกเขาจึงทำให้เปอร์เซ็นต์ของทั้งสองฝั่งเจือจางลงโดยไม่ปรากฏในฝั่งใดฝั่งหนึ่ง

ฉันจำเป็นต้องมีจำนวนผู้ตอบแบบสอบถามเท่าใด?

ไม่มีจำนวนขั้นต่ำที่กำหนดไว้แน่นอน แต่กลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กจะทำให้คะแนนแกว่งอย่างรุนแรง ดังนั้นควรรายงานจำนวนผู้ตอบแบบสอบถามควบคู่ไปกับคะแนนด้วย หากมีผู้ตอบแบบสอบถามเพียงไม่กี่สิบคน ให้มองการเปลี่ยนแปลงของคะแนนเป็นเพียงแนวทางคร่าวๆ แทนที่จะมองว่ามีความสำคัญทางสถิติอย่างมีนัยสำคัญ

ฉันสามารถเปรียบเทียบคะแนนของฉันกับของคู่แข่งได้หรือไม่?

สามารถทำได้เฉพาะในกลุ่มธุรกิจเดียวกันเท่านั้น และต้องทำด้วยความระมัดระวัง ค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรมที่เผยแพร่นั้นมีตั้งแต่ −6 ในกลุ่มบริการชำระเงินสำหรับผู้บริโภค ไปจนถึง 30 ในกลุ่มธุรกิจร้านขายของชำ ดังนั้นการเปรียบเทียบข้ามอุตสาหกรรมจึงอาจทำให้เกิดความเข้าใจผิดได้