关于满意度调查，看这一篇文章就够！
每到年中或年末或一些版本迭代关键节点，为了能更好地评估产品或者项目的阶段性成果，大家需要收集目标用户端的主观反馈数据，这时候，不妨可以考虑下满意度问卷调查！
为什么要做满意度调查
一般来说，在产品设计规划过程中，设计理念、功能逻辑以及业务流程，是否能传达到用户，是否能满足用户的期望，如何衡量产品和用户之间对服务和感知的差距呢？满意度调查作为常用的方法之一，就能较好地分析上述问题。
如何做满意度调查
做一份满意度调查，最重要的就是要确定好整个调查的方案，包括你调查目的、调查内容（维度、用户行为习惯、人口属性）、调查投放以及数据回收。
💡 调查目的
一般来说，满意度调查目的有这三个方面：了解产品现状、找出自身产品服务的短板以及分析分析群体差异，衡量需求提供差异化服务。
调查内容
一般来说，满意度内容大体上分为：满意度细分维度、用户日常使用习惯和人口属性题目三个模块。当然有些产品需要与竞品评估，则需要加上竞品满意度模块。
满意度维度的细分，可以通过结构方程建模或专家访谈来确定。
结构方程建模比较复杂，需要对枚举的维度进行因子分析，再与满意度模型进行拟合匹配结果，最终选取影响满意度的维度。
所以，对于不是从事用户研究领域的人来说，结构方程建模并不适合来确定维度的细分。
而采用专家访谈来细分维度，为了保证满意度维度的合理性和全面性，通常会邀请产品、运营、设计、研发和用研等多种角色，这种做法也容易产生沟通时间成本高和人力资源不足等情况。
图：通过专家法确定出某政务类产品满意度模型
调查投放
一般来说，满意度调查投放平台主要包括：产品本身、第三方样本库、通用门户网站等。不过值得注意的是，群体特征与产品是否吻合也很主要，比方在做自家APP的满意度调查，可考虑产品本身使用用户，如果做竞品对比，则可考虑第三方样本库。
数据回收
在回收数据后，首先要排除干扰、无效的数据，比方作答时间过短、主观题目作答明显谬误等，再对原始数据进行分类汇总。
满意度调查分析归纳
制定好方案只是满意度调查的第一步，数据分析及结论归纳才是重点。
数据分析
结论归纳
如何让结论更容易被接受，更容易被理解，需要将数学符号转化成易懂的信息图形我们通常采用满意度重要度的四象限图、满意度细项对比矩阵等方式。
图：某政务类产品满意度重要度四象限图
别忘了！