（顧客滿意度調(diào)查）用戶滿意度調(diào)查是用戶體驗工作中重要一項活動。在了解整體滿意度、一級指標(biāo)滿意度、二級指標(biāo)滿意度外，還需要了解下一級指標(biāo)對上一級指標(biāo)的權(quán)重，幫助確定各個方面的工作優(yōu)先級，為產(chǎn)品優(yōu)化改進(jìn)方向提供決策依據(jù)。深圳滿意度咨詢有著18年的客戶滿意度調(diào)查服務(wù)經(jīng)驗，通過本文簡單介紹一下幾種滿意度指標(biāo)權(quán)重的計算方法。
用戶滿意度調(diào)查的主要作用有：
1、了解當(dāng)前產(chǎn)品用戶滿意度（產(chǎn)品的用戶滿意度怎么樣？）
2、發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的滿意度短板（滿意度中的哪方面用戶最不滿意？）
3、確定改進(jìn)方向（哪些方面是需要優(yōu)先改進(jìn)的？）
因為不同評價指標(biāo)對整體滿意度的影響力是不一樣的，不過也有許多客戶基本上默認(rèn)不同指標(biāo)的影響力是相同，其在計算滿意度時，在多級指標(biāo)結(jié)構(gòu)的滿意度評價中，采用算術(shù)平均方法來使用二級指標(biāo)計算一級指標(biāo)、使用一級指標(biāo)計算整體滿意度是。這樣的計算方法是存在不合理性。在計算用戶滿意度改進(jìn)優(yōu)先級時：
1、在沒有權(quán)重的情況，不同指標(biāo)的改進(jìn)優(yōu)先指數(shù)=（極大值-得分）/（極大值-極小值）；
2、在有權(quán)重的情況，不同指標(biāo)的改進(jìn)優(yōu)化指數(shù)=權(quán)重*（極大值-得分）/（極大值-極小值）。
我們在確定滿意度指標(biāo)改進(jìn)優(yōu)先級時，不但考慮滿意度指標(biāo)的提升空間，同時考慮指標(biāo)權(quán)重（即影響力），這樣滿意度指標(biāo)改進(jìn)優(yōu)先級更加合理。權(quán)重計算方法分為直接賦權(quán)和間接推理這2類，直接賦權(quán)是通過主觀判斷各個指標(biāo)、因素的重要性來計算權(quán)重。間接推理則通過用戶滿意調(diào)查評分來推理計算各個指標(biāo)、因素的權(quán)重。
一、直接賦權(quán)
1、主觀賦權(quán)法：最常用的方法是采用李斯特量表對各指標(biāo)的重要程度進(jìn)行評價，所得的重要性得分稱之為聲稱重要性，以此作為權(quán)重計算的數(shù)據(jù)。使用得分均值作為原始相對影響力系數(shù)。
2、客觀賦權(quán)法：直接比較法，將同集的指標(biāo)按重要程度最小的指標(biāo)設(shè)為“1”，其它指標(biāo)與之比較，作出其多少倍的重要程度的判斷，然后逐一分析，得出各指標(biāo)的權(quán)重，使用評分均值作為原始相對影響力系數(shù)。另外是排序法，將同集的指標(biāo)按重要程度進(jìn)行排序，使用正向化后的排序得分均值作為原始相對影響力系數(shù)。
3、德爾菲法：采用背對背的通信方式征詢專家小組成員的預(yù)測意見，經(jīng)過幾輪征詢，使專家小組的預(yù)測意見趨于集中，最后做出符合市場未來發(fā)揮在那趨勢的預(yù)測結(jié)論，即專家評分均值作為原始相對影響力系數(shù)。
4、層次分析法：將與決策總是有關(guān)的元素分解成目標(biāo)、準(zhǔn)則、方案等層次，在此基礎(chǔ)之上進(jìn)行定性和定量分析的決策方法。層次分析法將同集下的不同指標(biāo)進(jìn)行兩兩對比。
二、間接推理
1、線性回歸法：線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系，使用回歸系數(shù)作為原始相對影響力系數(shù)，這種運(yùn)用十分廣泛。
2、因子分析：用少數(shù)幾個因子去描述許多指標(biāo)或因素之間的聯(lián)系，即將相關(guān)比較密切的幾個變量歸在同一類中，每一類變量就成為一個因子（之所以稱其為因子，是因為它是不可觀測的，即不是具體的變量），以較少的幾個因子反映原資料的大部分信息。
3、結(jié)構(gòu)方程：結(jié)構(gòu)方程式模型假定在一組潛在變量中存在因果關(guān)系，這些潛在變量可以分別用一組可觀測的變量是一種建立、估計和檢驗因果關(guān)系模型的方法。使用因子得分系數(shù)作為原始相對影響力系數(shù)，模型中既包含有可觀測的顯在變量，也可能包含無法直接觀測的潛在變量。
權(quán)重計算過程分為3步，首先根據(jù)項目情況，選擇合適的方法，獲得原始調(diào)研數(shù)值。其次根據(jù)所獲得的原始調(diào)研數(shù)值計算指標(biāo)影響力系數(shù)。最后進(jìn)行歸1處理，同一指標(biāo)集（不同一級指標(biāo)為一個指標(biāo)集、某個一級指標(biāo)下的不同二級指標(biāo)為一個指標(biāo)集）下不同指標(biāo)的權(quán)重之和為1。
如何進(jìn)行影響力系統(tǒng)歸1處理：W(i)=X(i)/（X(1)+X(2)+X(3)+……+X(n)）
注：X(i)原始影響力系數(shù)，W(i)歸1處理后的權(quán)重。
由于篇幅有限，這里只是簡單介紹了各個方法及過程，只是拋轉(zhuǎn)引玉，需要查看更多資料才能有所了解。深圳滿意度咨詢在客戶滿意度調(diào)查指標(biāo)權(quán)重計算上，對收集到原始滿意度評分?jǐn)?shù)值后，使用相應(yīng)的統(tǒng)計軟件進(jìn)行計算。層次分析法使用AHP相關(guān)軟件進(jìn)行計算，線性回歸、因子分析使用SPSS軟件進(jìn)行計算，結(jié)構(gòu)方程需要使用相關(guān)軟件（AMOS）進(jìn)行計算。用戶滿意度調(diào)查是用戶體驗工作中重要一項活動，在了解整體滿意度、一級指標(biāo)滿意度、二級指標(biāo)滿意度外，還需要了解下一級指標(biāo)對上一級指標(biāo)的權(quán)重，幫助確定各個方面的工作優(yōu)先級，為產(chǎn)品優(yōu)化改進(jìn)方向提供決策依據(jù)。
深圳滿意度咨詢具有豐富的客戶滿意度調(diào)查執(zhí)行經(jīng)驗和服務(wù)優(yōu)勢，擁有經(jīng)驗豐富的專業(yè)團(tuán)隊，可以為客戶提供專業(yè)、定制化的解決方案，并幫助他們做出明智的決策。深圳滿意度咨詢能夠根據(jù)客戶的需求提供定制化的解決方案，并使用先進(jìn)的技術(shù)和工具來支持客戶滿意度調(diào)查執(zhí)行，可以提高數(shù)據(jù)收集的效率和準(zhǔn)確性。深圳滿意度咨詢具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，能夠?qū)⑹占降臄?shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和解讀，能夠提供清晰、準(zhǔn)確的報告，幫助客戶理解調(diào)查結(jié)果并做出相應(yīng)的決策。深圳滿意度咨詢通過與各種客戶和行業(yè)合作，積累了豐富的經(jīng)驗和行業(yè)洞察，提供有關(guān)市場趨勢、競爭分析和消費(fèi)者行為等方面的有價值的見解。
