消費者滿意度調(diào)查是用戶體驗工作中重要一項活動。在了解整體滿意度、一級指標滿意度、二級指標滿意度外，還需要了解下一級指標對上一級指標的權(quán)重，幫助確定各個方面的工作優(yōu)先級，為產(chǎn)品優(yōu)化改進方向提供決策依據(jù)。深圳滿意度咨詢有著16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較不滿意？）

3、確定改進方向（哪些方面是需要優(yōu)先改進的？）

因為不同評價指標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不同指標的影響力是相同，其在計算滿意度時，在多級指標結(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計算一級指標、使用一級指標計算整體滿意度是。這樣的計算方法是存在不合理性。在計算用戶滿意度改進優(yōu)先級時：

1、在沒有權(quán)重的情況，不同指標的改進優(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，不同指標的改進優(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改進優(yōu)先級時，不但考慮滿意度指標的提升空間，同時考慮指標權(quán)重（即影響力），這樣滿意度指標改進優(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、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、因素的權(quán)重。

由于篇幅有限，這里只是簡單說明了方法，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)查指標權(quán)重計算上，對收集到原始滿意度評分數(shù)值后，使用相應(yīng)的統(tǒng)計軟件進行計算。層次分析法使用AHP相關(guān)軟件進行計算，線性回歸、因子分析使用SPSS軟件進行計算，結(jié)構(gòu)方程需要使用相關(guān)軟件（推薦AMOS）進行計算。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、一級指標滿意度、二級指標滿意度外，還需要了解下一級指標對上一級指標的權(quán)重，幫助確定各個方面的工作優(yōu)先級，為產(chǎn)品優(yōu)化改進方向提供決策依據(jù)。