用戶滿意度調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重，幫助確定各個方面的工作優先級，為產品優化改進方向提供決策依據。通過本文簡單介紹一下幾種滿意度指標權重的計算方法。

用戶滿意度調查的主要作用有：

1、了解當前產品用戶滿意度（產品的用戶滿意度怎么樣？）

2、發現產品的滿意度短板（滿意度中的哪方面用戶最不滿意？）

3、確定改進方向（哪些方面是需要優先改進的？）

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，在多級指標結構的滿意度評價中，采用算術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先級時：

1、在沒有權重的情況，不同指標的改進優先指數=（極大值-得分）/（極大值-極小值）；

2、在有權重的情況，不同指標的改進優化指數=權重*（極大值-得分）/（極大值-極小值）。

我們在確定滿意度指標改進優先級時，不但考慮滿意度指標的提升空間，同時考慮指標權重（即影響力），這樣滿意度指標改進優先級更加合理。權重計算方法分為直接賦權和間接推理這2類，直接賦權是通過主觀判斷各個指標、因素的重要性來計算權重。間接推理則通過用戶滿意調查評分來推理計算各個指標、因素的權重。

一、直接賦權

1、主觀賦權法：最常用的方法是采用李斯特量表對各指標的重要程度進行評價，所得的重要性得分稱之為聲稱重要性，以此作為權重計算的數據。使用得分均值作為原始相對影響力系數。

2、客觀賦權法：直接比較法，將同集的指標按重要程度最小的指標設為“1”，其它指標與之比較，作出其多少倍的重要程度的判斷，然后逐一分析，得出各指標的權重，使用評分均值作為原始相對影響力系數。另外是排序法，將同集的指標按重要程度進行排序，使用正向化后的排序得分均值作為原始相對影響力系數。

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測意見，經過幾輪征詢，使專家小組的預測意見趨于集中，最后做出符合市場未來發揮在那趨勢的預測結論，即專家評分均值作為原始相對影響力系數。

4、層次分析法：將與決策總是有關的元素分解成目標、準則、方案等層次，在此基礎之上進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進行兩兩對比。

二、間接推理

1、線性回歸法：線性回歸是利用數理統計中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系，使用回歸系數作為原始相對影響力系數，這種運用十分廣泛。

2、因子分析：用少數幾個因子去描述許多指標或因素之間的聯系，即將相關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、結構方程：結構方程式模型假定在一組潛在變量中存在因果關系，這些潛在變量可以分別用一組可觀測的變量表示，是一種建立、估計和檢驗因果關系模型的方法。使用因子得分系數作為原始相對影響力系數，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。

權重計算過程分為3步，首先根據項目情況，選擇合適的方法，獲得原始調研數值。其次根據所獲得的原始調研數值計算指標影響力系數。最后進行歸1處理，同一指標集（不同一級指標為一個指標集、某個一級指標下的不同二級指標為一個指標集）下不同指標的權重之和為1。

如何進行影響力系統歸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，W(i)歸1處理后的權重。

由于篇幅有限，這里只是簡單介紹了各個方法及過程，只是拋磚引玉，需要查看更多資料才能有所了解。民安智庫（第三方滿意度調研公司）在客戶滿意度調查指標權重計算上，對收集到原始滿意度評分數值后，使用相應的統計軟件進行計算。層次分析法使用AHP相關軟件進行計算，線性回歸、因子分析使用SPSS軟件進行計算，結構方程需要使用相關軟件（推薦AMOS）進行計算。用戶滿意度調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重，幫助確定各個方面的工作優先級，為產品優化改進方向提供決策依據。

民安智庫（專業市場調查公司）作為專業的市場調查和評估機構，是一家腳踏實地的民間智庫。近年來幫助各級政府部門開展社情民意調查，通過電話、網絡調查和面訪等方式了解社會輿論和民意動向的一種調查。如食品安全滿意度、民微活動滿意度、民訴工作滿意度、政府績效評估等多類社情民意調查，滿足政府部門科學決策、民主決策，建立服務型政府的需求，并根據政府部門工作需要，系統了解不同社會群體的想法和態度，為決策提供堅實的民意基礎。