早先的文章中已經介紹過，滿意度調研是用戶研究周期性的一項工作。

主要目的：

1.?了解用戶產品體驗等不同維度的滿意度，了解短板

2.?縱向對比，了解在改版后滿意度是否有所提升。

滿意度調研的步驟主要是：

過去一直強調撰寫報告的重要性，但對于滿意度而言，的確是千里之行始于足下，滿意度指標的建立確實最關鍵，直接決定了后續問卷結構、統計信效度。

Part 1.?如何設定指標

和朋友討論的時候她就經常惆悵如何去建立滿意度的指標，我是這樣理解和執行的。首先，老生常談，你對產品需要非常熟悉，包括主要功能、流程步驟等。其次，根據產品，依照流程、功能、或具體頁面來歸類二級指標。類似于卡片分類法，在進行滿意度調研時，要把整個滿意度的導航羅列出來，反復權衡。根據產品特點、重要性等設置

如下為我大概想到的一些提煉指標的方式

注意：指標提煉還是要緊扣重點，前期和相關同事多商量，后期再使用因子分析等進行驗證，指標是否有很強的相關性，是否某些指標可以省略。

Part 2.?問卷編制

一般問卷架構包括：

A.?個人行為（如使用頻率、年限、場景、閱讀偏好、花費等）

B.?滿意度（總→分結構或是分→結構）、忠誠度

C.?人口學信息（性別、年齡、收入等）

問卷編制的時候，相應的模塊在臨近的位置，且問卷上下要邏輯

另外，在問卷形式上，要注意精煉。

下面是2個正反例子

對于總體滿意度，可以單獨羅列1題，而二級指標的滿意度，則可以在一頁合并呈現，幫助用戶迅速比較選擇，而不是每道題都分開來，使得問卷長度冗余。

Part 3.?統計

首先，統計方法使用得到，數據展示清晰，是非常考驗用研的專業性和功底。

僅僅是把每個維度的平均分計算出來羅列其平均得分是非常不可取的。

A.?計算不同維度對滿意度的貢獻和權重

主要有如下幾種方法：

http://wenku.baidu.com/view/a5b594d7b9d528ea80c77954

相關：計算每個分維度和總體滿意度的相關

回歸：計算出分維度的系數

因子分析：二次驗證分維度是否合理

結構方程：AMOS軟件，以上所有圖均來自于amos軟件繪制，但我定制的模型死活無法被識別。

Part 4.?撰寫報告

我看過的幾份滿意度報告都有一個共同的大問題，非常地零散，東說一點，西說一點。全文看完經常會抓不住主旨。

我的處理方式如下：

1.?寫明滿意度指標架構：哪些因素對用戶來說最重要

2.?注明各個維度的得分：雷達圖顯示高分或低分

3.?二者結合注明改進重點（下圖4象限排列方式）

4.?縱向比較，如和過去滿意度相比，指標的變化（包括分數變化和因子重要性變化）

5.?其他需要補充的結論（如用戶群變化、偏好變化等）

是不是沒有什么干貨，等我們小組跑出了模型后，再詳細敘述下如何進行amos的結構方程。