在运用NPS进行用户体验监测时，除了获取品牌的整体NPS指标，还可以调研影响品牌NPS的关键维度或功能，为企业提升NPS指标提供具体方向和举措建议。
1. 问卷设计方法
行业内，对于NPS的设计方法已经比较成熟，但在NPS影响因子的问题设计上仍有较大分歧。在实践中，积累了以下两种较为合适的问题设计方法：
问法1：您认为 xx品牌 在 xx影响因子 方面的表现如何？
问法2：基于您在 xx影响因子 方面的体验，您有多大可能性将 xx品牌 推荐给他人？
举例来说：
问法1：您认为 福特 在 刹车/制动 方面的表现如何？
问法2：基于您在 福特4S店的选购 体验，您有多大可能性将 福特 推荐给他人？
选项设计上，需要注意2点：
1）尺度上，与NPS设计保持一致，即采用0-10量表。
问法1中，可以设计为0分表示非常差，10分表示非常好
问法2中，可以设计为：0分表示一定不推荐，10分表示一定会推荐
2）顺序上，与NPS设计保持一致，即NPS的分数显示为由高 -> 低，则影响因子的分数显示也保持为由高 -> 低
除此之外，经验发现：在应用NPS问卷时，一般需要将NPS问题作为态度问题的第1题。即在用户完成甄别问卷之后，应当尽快询问用户对于品牌的推荐度（尽量将NPS问题放在主问卷的首题）。其它态度问题，包括影响因子问题可以放在主问卷的稍后位置。
这是由于：
1）在接受调研时，用户事实上一直处于暗示或引导过程中，因而在一系列抽丝剥茧和针对性挖掘过后，用户所反馈的推荐度将背离实际推荐时脑海中的品牌整体印象和第一感受
2）答题时间越长，用户耐心逐渐丧失，所给出的反馈易失去真实性。
2. NPS影响因素模型
进行NPS影响因子分析时，常见的方法有：问卷法（影响因子的重要度排序）、相关分析、回归分析。这里介绍一种基于KANO和双因子理论的NPS影响因子分析模型。
此模型中，可以将NPS的影响因子分为三类：激励因子、保健因子和线性因子。
激励因子：该因子的体验/表现较好，提升用户推荐；但该因子的体验/表现较差，不会造成用户贬损。
保健因子：该因子的体验/表现较差，造成用户贬损；但该因子的体验/表现较好，不会提升用户推荐。
线性因子：该因子的体验/表现越好，用户越可能推荐；该因子的体验/表现越差，用户月可能贬损。
分析方法：
1）计算各因子的激励性及保健性得分
激励性：计算 因子A打分为9-10分的推荐者 的品牌NPS得分，得分越高，因子A的激励性越显著
保健性：计算 因子A打分为0-6分的贬损者 的品牌NPS得分，得分越低，因子A的保健性越显著
举例：
2）以激励性与保健性指标为横、纵坐标，将所有因子plot在四象限中
需要注意的是：运用此模型时，需保证样本量的充足性。即计算因子A推荐者的整体NPS，基数 - 因子A的推荐者样本量应当不小于定量分析的最低样本量。
