NPS und CSAT in der Praxis: Warum eine Kennzahl nicht genügt

Kundenzufriedenheit zu messen gehört mittlerweile zum Standardrepertoire moderner Unternehmen. Doch wie genau wird eigentlich gemessen? Und was passiert mit den Ergebnissen? In vielen Projekten begegnet mir hier immer wieder ein vertrautes Muster: Es wird zwar gemessen, aber nicht wirklich verstanden, was die Zahlen bedeuten – geschweige denn, was daraus folgen sollte. 

Zwei der am häufigsten genutzten Kennzahlen für die Kundenzufriedenheit sind der Net Promoter Score (NPS) und der Customer Satisfaction Score (CSAT). Beide KPIs sind einfach zu erheben und vergleichsweise leicht zu kommunizieren. Aber genau das führt nicht selten zu einer oberflächlichen Anwendung. Aussagen wie „Wir haben den NPS eingeführt, also messen wir jetzt die Kundenzufriedenheit“ höre ich in Gesprächen immer wieder. Doch so einfach ist es nicht. 

Was nämlich häufig übersehen wird: NPS und CSAT verfolgen unterschiedliche Ziele, setzen unterschiedliche Schwerpunkte und wurden für unterschiedliche Anwendungsszenarien entwickelt. In der Praxis werden sie jedoch oft verwechselt oder – noch schlimmer – synonym verwendet. Das führt zu verzerrten Interpretationen und im schlimmsten Fall zu falschen Entscheidungen. 

Hinzu kommt: Auch wenn eine Erhebung gut aufgesetzt ist, bleibt die Wirkung aus, wenn die Ergebnisse nicht konsequent analysiert und in konkrete Maßnahmen überführt werden. Messen allein reicht nicht: Es braucht auch eine gelebte Feedback-Kultur – und die Bereitschaft, Kundenstimmen als Handlungsimpuls zu begreifen. 

Doch bevor wir die beiden Methoden miteinander vergleichen – und anhand eines Praxisbeispiels sehen, wie sie sich optimal ergänzen können – sollten wir sie uns etwas genauer ansehen… 

Was ist der Net Promoter Score (NPS)?

Der NPS ist eine Kennzahl zur Messung der Kundenloyalität. Entwickelt wurde das Konzept von Fred Reichheld bereits im Jahr 2003. Seitdem hat es sich in vielen Unternehmen als strategischer KPI etabliert. Die zentrale Idee dahinter: Wer ein Unternehmen oder ein Produkt aktiv weiterempfiehlt, ist emotional positiv mit ihm verbunden. Diese Bindung gilt als verlässlicher Indikator für zukünftiges Verhalten, insbesondere für Wiederkäufe und positive Mundpropaganda. 

Die Erhebung erfolgt über eine einzige, standardisierte Frage: „Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie unser Unternehmen bzw. unser Produkt einem Freund oder Kollegen weiterempfehlen?“ Die Antwort wird auf einer Skala von 0 (sehr unwahrscheinlich) bis 10 (sehr wahrscheinlich) gegeben. Basierend auf der Bewertung werden Kunden in drei Gruppen eingeteilt: Promotoren (9–10), Passive (7–8) und Detraktoren (0–6).  

Die NPS-Skala von 0 (Weiterempfehlung sehr unwahrscheinlich) bis 10 (Weiterempfehlung sehr wahrscheinlich). Quelle: Vision11

Die Berechnung des Net Promotor Scores erfolgt, indem der prozentuale Anteil der Detraktoren (0 bis 6) vom Anteil der Promotoren (9 und 10) abgezogen wird. Die Passiven (7 und 8) bleiben dabei unberücksichtigt. Der Score liegt somit zwischen -100 und +100. 

NPS-Berechnung: Prozentsatz der Promotoren minus Prozentsatz der Detraktoren. Quelle: Vision11

Es gibt jedoch unterschiedliche Varianten des NPS: Der Relationship-NPS misst regelmäßig die langfristige Bindung und Gesamtzufriedenheit eines Kunden mit dem Unternehmen. Der Transactional-NPS dagegen wird unmittelbar nach einem bestimmten Kontakt erhoben, etwa nach einem Kauf, einem Servicekontakt oder einer Beratung. Dabei dient er dazu, einzelne Touchpoints gezielt zu verbessern. Ergänzend dazu hat sich auch der Employee NPS (eNPS) etabliert. Er funktioniert analog dem NPS, misst jedoch die Loyalität und die Weiterempfehlungsbereitschaft von Mitarbeitenden. 

Die durchschnittlichen NPS-Werte unterscheiden sich je nach Branche erheblich. 

Während Unternehmen aus dem Software-, SaaS- oder E-Commerce-Sektor oft NPS-Werte zwischen +30 und +50 erreichen, sind in klassischen Versorgungsbranchen wie Telekommunikation oder Energieversorgung auch negative Werte keine Seltenheit. Das liegt weniger an der Messmethode selbst, sondern an branchenspezifischen Voraussetzungen wie der Wettbewerbssituation oder den Erwartungshaltungen der Kunden. 

Was ist der Customer Satisfaction Score (CSAT)?

Der CSAT ist eine der am weitesten verbreiteten Kennzahlen zur Messung der unmittelbaren Kundenzufriedenheit. Im Gegensatz zum NPS, der auf langfristige Loyalität abzielt, konzentriert sich der CSAT auf die Bewertung einzelner Interaktionen oder Erfahrungen. Ziel ist es, schnell und punktgenau Feedback zu erfassen – etwa nach einem Kauf, einer Serviceleistung oder der Nutzung eines Produkts. 

Die klassische Frage lautet: „Wie zufrieden sind Sie mit [Produkt/Dienstleistung/Interaktion]?“  

Die Antwort erfolgt typischerweise auf einer 5- oder 10-Punkte-Skala, wobei auch einfache Smiley-Skalen oder Sternbewertungen genutzt werden. Die Berechnung des CSAT ist sehr einfach: Es wird der Prozentsatz der Kunden ermittelt, die eine hohe Zufriedenheit angeben, etwa 4 oder 5 auf einer 5er-Skala. Je höher dieser Prozentsatz, desto besser der CSAT. 

Der CSAT ist besonders beliebt, weil seine Ergebnisse unmittelbar sind und leicht in operative Verbesserungen überführt werden können. So lassen sich beispielsweise Probleme in der Lieferkette, der Support-Qualität oder im Checkout-Prozess schnell identifizieren und gezielt beheben. Zudem ist die Metrik für Kunden leicht verständlich. Das führt in der Regel zu höheren Rücklaufquoten als komplexere Umfragen. 

Während der CSAT traditionell bei Kunden angewendet wird, gibt es auch hier Varianten – etwa zur internen Zufriedenheitsmessungen unter Mitarbeitenden oder in Partnernetzwerken. 

Die Vergleichbarkeit von CSAT-Werten über verschiedene Branchen hinweg ist allerdings eingeschränkt. Denn die Erwartungshaltungen der Kunden unterscheiden sich stark. Was im Lebensmitteleinzelhandel etwa als „gut“ gilt, könnte im Premiumsegment der Hotellerie als unzureichend empfunden werden. Daher ist es wichtig, CSAT-Werte immer im Kontext der jeweiligen Branche und im Zeitverlauf zu interpretieren. 

Was sind die Unterschiede zwischen NPS und CSAT?

Auf den ersten Blick verfolgen NPS und CSAT ein ähnliches Ziel: Sie wollen messen, wie zufrieden Kunden sind. Doch bei genauerer Betrachtung unterscheiden sich beide Kennzahlen deutlich – und das in ihrer Methodik, in ihrer Aussagekraft und in ihrem Anwendungsbereich. 

Der zentrale Unterschied liegt im Zeithorizont. Während der NPS auf die langfristige Kundenbindung und die emotionale Loyalität abzielt, misst der CSAT die kurzfristige Zufriedenheit mit einer spezifischen Leistung oder Interaktion. Der NPS frägt nach der generellen Weiterempfehlungsbereitschaft und damit auch indirekt nach Vertrauen, Bindung und positiver Erfahrung mit der Marke. Der CSAT hingegen frägt gezielt nach der Zufriedenheit mit einem bestimmten Vorgang, z. B. mit dem letzten Support-Kontakt, einer Bestellung oder der Nutzung einer bestimmten Funktion. 

Auch die Art der Bewertung unterscheidet sich. Der NPS arbeitet mit einer 11-Punkte-Skala (0 bis 10) und teilt die Kunden in drei Gruppen ein. Die daraus berechnete Kennzahl ist ein Netto-Wert, der positive und negative Stimmen gegeneinander aufrechnet. Der CSAT hingegen nutzt meistens eine 5er- oder 10er-Skala und drückt die Zufriedenheit als Prozentwert aus, also den Anteil der Kunden, die positiv bewertet haben. 

Ein weiterer Unterschied zeigt sich in der Reaktionsfähigkeit: CSAT-Werte liefern schnell umsetzbares Feedback auf operativer Ebene. Der NPS dagegen entfaltet seine Stärke eher auf strategischer Ebene, etwa wenn es um übergreifende Kundenbindung oder Markenführung geht. 

Trotz ihrer Unterschiede schließen sich die beiden Methoden nicht aus. Im Gegenteil: Richtig kombiniert, ermöglichen sie einen differenzierten Blick auf die Customer Experience. Auf diese Weise erhalten Unternehmen sowohl eine Momentaufnahme der Kundenzufriedenheit als auch ein Barometer für die grundlegende Loyalität. 

NPS und CSAT: die wichtigsten Unterschiede im Überblick

Fallbeispiel: NPS und CSAT in einem Kundenprojekt

Ein mittelständisches Unternehmen aus der Werkzeugbranche stand vor der Herausforderung, die Kundenzufriedenheit nicht nur punktuell, sondern systematisch und strategisch messbar zu machen. Ziel des Projekts war es, ein datenbasiertes Verständnis darüber zu gewinnen, wie Kunden die Produkte und Services des Unternehmens erleben – und das sowohl im direkten Kontakt als auch über den gesamten Lebenszyklus hinweg.  

Das Unternehmen entschied sich bewusst für den Einsatz beider Messgrößen: Der Net Promoter Score (NPS) sollte als Frühindikator für Kundenabwanderung und Markenbindung dienen, während der Customer Satisfaction Score (CSAT) auf konkrete Produkt-Feedbacks abzielte, die direkt in die Weiterentwicklung der Produktpalette einfließen konnten. 

Die Implementierung erfolgte in mehreren Phasen. Zunächst wurden die Messkonzepte entwickelt: Der Transactional NPS (tNPS) wurde automatisiert nach jeder Bestellung erhoben, unabhängig davon, ob diese online oder über den Fachhandel erfolgte. Ziel war es, die unmittelbare Loyalität direkt nach der Transaktion zu erfassen. Ergänzend dazu wurde ein Relationship NPS (rNPS) etabliert. Dieser wurde alle sechs Monate im Kundenstamm erhoben, um so die längerfristige Entwicklung der Kundenbindung beobachten zu können. 

Parallel dazu wurde die CSAT-Erhebung drei Monate nach dem Produktkauf versendet. Der Fokus lag dabei auf der konkreten Nutzungserfahrung mit dem jeweiligen Werkzeug. Hatte ein Kunde mehrere Produkte erworben, konnte er im Rahmen der Umfrage gezielt auswählen, zu welchem Produkt er Feedback geben wollte. Bei positivem CSAT-Feedback wurde dem Kunden zusätzlich die Möglichkeit angeboten, seine Bewertung freiwillig im Online-Shop zu veröffentlichen. Diese Option erhöhte die Bereitschaft, qualitatives Feedback abzugeben und unterstützte zugleich das Marketing mit authentischen Kundenstimmen. 

Ein wichtiger Bestandteil der Lösung waren die technische Integration in das bestehende CRM-System sowie die Automatisierung der Aussteuerung über eine Customer Engagement Plattform. So konnten alle Rückmeldungen in Echtzeit ausgewertet werden – und die Ergebnisse ließen sich direkt an die Verantwortlichen aus Produktmanagement, Kundenservice und Marketing zuweisen. 

Ein besonderes Augenmerk lag dabei darauf, die erhobenen Werte über die Zeit vergleichen zu können. Während der CSAT punktuelle, produktspezifische Einblicke lieferte, ermöglichte der rNPS eine Langzeitbetrachtung der Kundenbindung. Beide Perspektiven wurden im Reporting zusammengeführt, sodass sich Entwicklungen und Korrelationen systematisch analysieren ließen – z. B. ob niedrige CSAT-Werte mit einem sinkenden NPS einhergingen oder ob sich Maßnahmen zur Qualitätsverbesserung positiv auf beide Kennzahlen auswirkten. 

Aus diesem strukturierten Feedback wurden konkrete Maßnahmen abgeleitet. Die Produktentwicklung etwa erhielt kontinuierlich aggregierte CSAT-Ergebnisse zu einzelnen Werkzeugen. Diese flossen dann direkt in die Optimierung der Konstruktion, der Materialwahl und der Funktionalität ein. Gleichzeitig wurden Kunden bei auffällig negativen NPS-Rückmeldungen vom Kundenservice kontaktiert, um die Hintergründe besser zu verstehen. Die Erkenntnisse daraus wurden systematisch dokumentiert und in die Gestaltung der Customer Journey sowie in die Verbesserung einzelner Touchpoints integriert (z. B. Versand, Retourenprozess, Serviceanfragen). 

So entstand ein geschlossener Regelkreis aus Kundenfeedback, Datenanalyse und Maßnahmenumsetzung. Der Beweis, dass NPS und CSAT in ihrer Kombination weit mehr sind als nur zwei Kennzahlen: Die Erkenntnisse wurden zum aktiven Steuerungsinstrument für Kundenzufriedenheit und Unternehmensentwicklung. 

Typische Herausforderungen bei der Umsetzung

So überzeugend das Konzept der systematischen Messung von Kundenzufriedenheit über NPS und CSAT auch ist: In der Praxis zeigt sich, dass die Einführung dieser Instrumente mit einigen Stolpersteinen verbunden ist. Denn viele Unternehmen unterschätzen die operativen und kulturellen Herausforderungen, die mit der Erhebung, Auswertung und Nutzung von Kunden-Feedback einhergehen. Hier einige besonders häufige Stolperfallen: 

Fazit und Ausblick

Kundenzufriedenheit lässt sich nicht auf eine einzelne Kennzahl reduzieren. Wer Kunden wirklich verstehen will, braucht mehrdimensionale Messmethoden, die sowohl die emotionale Bindung als auch die situative Zufriedenheit erfassen. NPS und CSAT erfüllen dabei unterschiedliche, aber komplementäre Aufgaben: Während der NPS Aufschluss darüber gibt, wie stark Kunden mit einer Marke verbunden sind und ob sie bereit sind, diese weiterzuempfehlen, liefert der CSAT präzises Feedback zu konkreten Erlebnissen oder Produkten. Gerade in Kombination entsteht ein aussagekräftiges Gesamtbild, das operative und strategische Entscheidungen gleichermaßen unterstützt. 

Beide Messgrößen entfalten ihren vollen Nutzen nur dann, wenn sie im richtigen Kontext eingesetzt und zielgerichtet interpretiert werden. Dabei geht es nicht darum, einen Score zu erreichen. Vielmehr gilt es, Muster im Verhalten und in der Wahrnehmung von Kunden zu erkennen und diese Erkenntnisse in Verbesserungen zu übersetzen. Unternehmen, die Kundenzufriedenheit als Steuerungsinstrument begreifen, nutzen NPS und CSAT nicht isoliert, sondern als Teil eines integrierten Feedback-Managements. 

Aus meiner Sicht als Berater und Projektbegleiter ist jedoch klar: Die reine Erhebung von NPS- oder CSAT-Werten ist wertlos, wenn daraus keine konkreten Maßnahmen abgeleitet werden. Feedback muss nicht nur gesammelt, sondern verstanden und genutzt werden. Die gewonnenen Erkenntnisse müssen in die Weiterentwicklung der Customer Journey, in die Optimierung von Prozessen und in die Ausrichtung der gesamten Organisation einfließen. Es bedarf also einer Kultur, in der Kundenstimmen nicht als Bedrohung, sondern als strategischer Input für Produktentwicklung, Kundenservice und Führung verstanden werden. Nur so kann Kundenzentrierung tatsächlich gelebt werden. 

Mit Blick in die Zukunft zeichnet sich ein klarer Trend ab: Die Erhebung von Kundenzufriedenheit wird sich durch Künstliche Intelligenz grundlegend verändern. Standardisierte Bewertungsskalen werden an Bedeutung verlieren, stattdessen rücken offene, kontextbezogene Antworten in den Mittelpunkt. Kunden werden nicht mehr gefragt, wie zufrieden sie sind, sondern warum. Moderne KI-Algorithmen sind bereits heute in der Lage, komplexe, lange oder sogar gesprochene Antworten zu analysieren, zu interpretieren und emotionale Tonalitäten zu erkennen. Dadurch entsteht ein viel tieferes, authentischeres Verständnis der Kundenwahrnehmung – individualisiert, emotional und in Echtzeit. 

Das Ziel bleibt dabei dasselbe: die Stimme des Kunden nicht nur zu hören, sondern wirklich zu verstehen – und daraus konsequent zu lernen.