패시브

설문 점수를 좋다와 나쁘다 둘로만 가르면 가운데가 사라집니다. 7과 8을 준 사람을 만족한 쪽에 넣으면 점수가 실제보다 후해지고, 불만인 쪽에 넣으면 고칠 것이 없는 고객까지 문제로 잡힙니다. 두 집단 어디에 넣어도 숫자가 상황을 잘못 말하는 자리였습니다.

크기로 보면 이렇습니다. 200명이 답한 조사에서 9와 10이 90명, 7과 8이 60명, 0에서 6이 50명이라면, 60명을 만족한 쪽에 넣으면 점수가 50이 되고 계산에서 빼면 20이 됩니다. 같은 응답으로 30점이 갈립니다. 그래서 이 집단을 양쪽에 섞지 않고 따로 이름을 붙여 계산에서 빼 두게 됐습니다.

7과 8을 고른 응답이 여기 들어갑니다. 계산에서는 분모에만 들어가고 분자에는 들어가지 않습니다. 앞의 예에서 추천자 비율 45퍼센트에서 비추천자 비율 25퍼센트를 뺀 20이 점수인데, 60명은 이 45와 25 어디에도 없으면서 200이라는 분모를 키우는 쪽으로만 작용합니다. 그래서 이 집단이 늘면 점수는 자동으로 0쪽으로 눌립니다.

빼 두는 이유는 이 집단의 행동이 양쪽과 다르기 때문입니다. 지금은 쓰고 있고 문의도 넣지 않지만, 비슷한 제품이 조금 더 싸게 나오면 옮깁니다. 페이지덱에서 9와 10을 준 팀의 다음 해 갱신율이 88퍼센트, 0에서 6을 준 팀이 41퍼센트일 때 7과 8을 준 팀은 그 사이인 68퍼센트였습니다. 만족한 쪽으로 묶어 두면 이 20퍼센트포인트 차이가 보이지 않습니다.

실무에서 이 집단이 값을 하는 자리는 자유 서술 칸입니다. 디트랙터의 문장은 무엇이 고장 났는지를 알려 주고, 이쪽의 문장은 무엇이 하나 더 있으면 추천하겠다는 조건을 알려 줍니다. 대개 가장 큰 집단이기도 해서, 여기서 프로모터로 넘어가는 사람이 늘면 점수가 가장 크게 움직입니다.

"패시브가 30퍼센트인데 이 사람들 문장부터 읽어 봅시다."

점수를 올릴 여지가 가장 많은 집단이라는 판단입니다.

"7과 8을 만족으로 묶으면 안 됩니다. 갱신율이 20퍼센트포인트 낮아요."

계산에서 빼는 이유를 숫자로 든 말입니다.

"점수가 떨어진 게 아니라 패시브가 늘어난 겁니다."

비추천자가 늘지 않았는데도 점수가 내려간 경우를 설명하는 말입니다.

페이지덱이 지난 분기에 이 상황을 만났습니다. 점수가 24에서 18로 내려갔는데 0에서 6을 준 사람 수는 그대로였고, 9와 10이 줄어 7과 8로 옮겨 간 결과였습니다. 지현이 그 응답자들의 문장을 읽어 보니 같은 말이 스물여섯 번 나왔습니다. 검색이 느리다는 것이었습니다. 불만으로 문의를 넣을 정도는 아니어서 지원 기록에는 한 건도 없던 내용입니다.