Anwendungsfall: NPS

Net Promoter Score: berechnen, gewichten, tracken

DataLion berechnet den NPS als dokumentierte Codebook-Formel. Sie können den Score gewichten, nach Segment aufschlüsseln, auf Signifikanz testen und im Zeitverlauf glätten. Die Treiberanalyse prüft, welche Faktoren ihn erklären. ISO-27001-Hosting, DSGVO-konform, Made in Munich.

Interaktives DataLion-Dashboard mit NPS-Score, Promotoren-/Detraktoren-Aufteilung und Filtern

DataLion berechnet den Net Promoter Score direkt im Codebook als 100 × (Anteil Promotoren 9–10 − Anteil Detraktoren 0–6) über die gültigen Antworten. Die Berechnung kann gewichtet werden. Sie brechen den Score nach Segment herunter und testen Unterschiede auf Konfidenzniveaus von 80 % bis 99 %. SMA/EMA glättet den Verlauf. Eine Relative-Importance-Analyse auf R zeigt mögliche Treiber.

  • 🇩🇪 Made in Munich
  • DSGVO-konform
  • AV-Vertrag inklusive
  • Hosting in Deutschland
  • 🌐 Oberfläche auf DE, EN, FR & NL

Marktforschungsinstitute, Marken & Insights-Teams vertrauen DataLion

  • YouGov
  • Mediengruppe RTL Deutschland
  • SevenOne Media
  • Nielsen Sports
  • Spiegel Institut
  • Messe Berlin
  • Hartmann
  • 0–10 Empfehlungsskala
  • −100…+100 Wertebereich des NPS
  • 80–99 % Signifikanzniveaus
  • SMA / EMA Glättung im Tracking

Warum der NPS oft weniger wert ist, als er sein könnte

  • Der Score wird in Excel von Hand gerechnet – mal gewichtet, mal nicht, ohne dokumentierte Formel.
  • Segmentunterschiede werden interpretiert, ohne zu prüfen, ob sie statistisch signifikant sind.
  • Die Warum-Antworten werden gesammelt, aber nie zu Treibern verdichtet.

Der NPS als Codebook-Formel

DataLion bildet den NPS als nachvollziehbare Formel im Codebook ab: 100 × (Anteil Promotoren [9–10] − Anteil Detraktoren [0–6]) ÷ gültige Antworten. Antworten mit 7 oder 8 zählen als passiv.

Die Formel schließt fehlende Werte aus. Liegt eine Gewichtsvariable vor, rechnet DataLion jeden Fall mit seinem Gewicht. Sie können ein oder mehrere Gewichte verwenden.

  • Promotoren (9–10), Passive (7–8), Detraktoren (0–6) als Top-Box-/Net-Zeilen
  • Reproduzierbare Codebook-Formel statt undurchsichtiger Kennzahl
  • Fehlende Werte werden sauber ausgeschlossen
  • Gewichteter NPS über eine oder mehrere Gewichtsvariablen
DataLion-Tabelle mit NPS-Net-Zeilen und Prozentwerten

NPS nach Segment, mit Signifikanz

Brechen Sie den NPS per Live-Filter nach Region, Touchpoint, Produkt oder Kundengruppe herunter. Unterschiede zwischen Segmenten werden direkt in der Tabelle auf Signifikanz getestet. Zur Wahl stehen 80 %, 90 %, 95 % und 99 % Konfidenz sowie Sterne oder Buchstaben.

Im Hintergrund laufen z-Test, Chi²- und t-Test. Paarweise und Komplement-Vergleiche sind eingebaut, für Chi² optional mit Yates-Korrektur. Damit lässt sich einordnen, ob ein höherer Segment-NPS statistisch belastbar ist.

  • Live-Filter nach Region, Touchpoint, Produkt oder Kundengruppe
  • Signifikanz auf 80/90/95/99 % – als Sterne (*/**/***) oder Buchstaben
  • z-Test, Chi²- und t-Test; paarweise und Komplement-Vergleiche
  • Optionale Yates-Korrektur für Chi²
Interaktives DataLion-Dashboard mit Segmentvergleich eines NPS

NPS-Tracking mit geglättetem Verlauf

Im Tracking zeigt DataLion den NPS als Zeitreihe. Sie können ihn über den gleitenden Durchschnitt (SMA) oder den exponentiell gewichteten Durchschnitt (EMA) glätten. Das Fenster ist frei wählbar.

Neue Wellen werden automatisch importiert. Das Dashboard wird aktualisiert und Welle-zu-Welle-Veränderungen lassen sich auf Signifikanz prüfen.

  • NPS als Zeitreihe, Welle für Welle
  • Glättung per SMA/EMA mit frei wählbarem Fenster
  • Welle-zu-Welle-Veränderungen auf Signifikanz getestet
  • Automatischer Wellen-Import – mehr dazu unter Trackingstudien
Zeitreihe eines NPS über mehrere Wellen in DataLion

Treiberanalyse statt Bauchgefühl

Der Score sagt nicht, warum er sich bewegt. Die Relative-Importance-Analyse auf der R-Engine prüft, welche Zufriedenheits- oder Erlebnisfaktoren den NPS am stärksten erklären. Ergänzend stehen Regressionen bereit.

Die offene Folgefrage werten Sie als Net-Codes oder mit der KI-Sentiment- & Themenanalyse aus. Eigene Labels können dabei die NPS-Logik Kritiker/Neutral/Befürworter abbilden.

  • Relative Importance: welche Treiber den NPS erklären
  • Lineare, ordinale & weitere Regressionen auf R
  • Offene „Warum"-Nennungen per KI nach Sentiment & Thema codieren
  • Treiber je Segment vergleichen
Sentiment-Donut und Themen-Ranking der offenen NPS-Begründungen in DataLion

NPS- und eNPS-Frage – ohne Recodes

Erheben Sie den NPS mit dem NPS-Fragetyp (0–10) und einer offenen Folgefrage. Beim Veröffentlichen legt DataLion automatisch Projekt, Datensatz und Codebook mit Wertelabels an – die Antworten sind sofort auswertbar, ganz ohne Umkodieren.

Der eNPS für Mitarbeitende nutzt denselben Workflow. Eingeladen wird per anonymem Link, QR-Code oder Einmal-Token.

  • NPS-Fragetyp (0–10) plus offene Folgefrage
  • Auto-Codebook mit Wertelabels – sofort chartbar, keine Recodes
  • eNPS für Mitarbeitende im selben Workflow
  • Einladung per anonymem Link, QR-Code oder Einmal-Token
DataLion-Umfrageeditor mit NPS-Fragetyp

Das bauen Sie mit DataLion

  • NPS-Tracking-Dashboard

    Score, Net-Zeilen und geglätteter Verlauf – Welle für Welle, signifikanzgeprüft.

    Mehr dazu →
  • Treiberanalyse

    Relative Importance auf R – welche Faktoren den NPS erklären.

    Mehr dazu →
  • Gewichteter NPS

    Auf die Sollstruktur gewichten – aus Datensatz, Tabelle oder berechnet.

    Mehr dazu →

Sehen Sie DataLion mit Ihren eigenen Daten

Starten Sie kostenlos mit eigenen Rohdaten. Oder buchen Sie eine persönliche Demo und sehen Sie den Weg bis zum fertigen Dashboard.

Top bewertet

4,5 von 5 Sternen auf G2 und OMR Reviews

Was Nutzer über DataLion sagen

  • via G2
    Sehr professionelles Unternehmen, das auf die Kundenbedürfnisse eingeht – mit großartiger Software und großartigem Service.
    Generoso M. · CRM-Analyst, Automobilindustrie
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    Die Ansprechpartner bei DataLion sind sehr engagiert. Bei Problemen kann man sich auf Hilfe verlassen. DataLion reagiert schnell auf Wünsche nach neuen Funktionen.
    Robert Q. · Geschäftsführer
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Wir arbeiten nun viel effizienter und haben so mehr Zeit, uns um die Ableitungen und Insights aus den Daten für die Kunden zu kümmern.
Jens Falkenau, Vice President Market Research · Nielsen Sports
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Die Plattform im Detail

Tiefer einsteigen

Häufige Fragen zum NPS mit DataLion

Wie genau berechnet DataLion den NPS?
Über eine Codebook-Formel: 100 × (Anteil Promotoren mit 9–10 − Anteil Detraktoren mit 0–6) geteilt durch die gültigen Antworten. Passive (7–8) zählen nicht in den Score. Fehlende Werte werden ausgeschlossen, der Wertebereich liegt zwischen −100 und +100.
Kann ich den NPS gewichten?
Ja. Liegt eine Gewichtsvariable vor, rechnet DataLion den gewichteten NPS (jeder Fall multipliziert mit seinem Gewicht). Gewichte kommen aus dem Datensatz, aus einer separaten Gewichtstabelle (per Join) oder werden in DataLion auf eine Sollverteilung gerechnet.
Sind Segment- und Wellenunterschiede signifikant?
Das prüft DataLion direkt in der Tabelle: Unterschiede werden auf vier Konfidenzniveaus (80/90/95/99 %) per z-Test, Chi²- oder t-Test getestet und als Sterne oder Buchstaben ausgewiesen, für Chi² optional mit Yates-Korrektur.
Wie verstehe ich, was den NPS treibt?
Mit der Relative-Importance-Analyse – einem der vordefinierten Modelle auf der R-Engine – ermitteln Sie, welche Treiber den NPS am stärksten erklären, ergänzt durch Regressionen. Zusätzlich werten Sie die offene Warum-Frage strukturiert aus.
Wie tracke ich den NPS über die Zeit?
Als Zeitreihe mit optionaler SMA-/EMA-Glättung und frei wählbarem Fenster. Neue Wellen werden automatisch importiert, das Dashboard aktualisiert sich selbst, und Welle-zu-Welle-Veränderungen lassen sich auf Signifikanz prüfen.

Bereit, Ihren NPS sauber zu rechnen?

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