确定影响满意度的关键因素
在满意度研究中存在多个指标，但不同的指标对总体满意度的影响程度不同，找到并改善现行的关键服务标准，是满意度研究的核心目标之一。
Kruskal是我们首选的驱动力因素分析（driveranalysis）工具。
Kruskal采用偏方差相关（squaredpartialcorrelation）分析来确定各个指标对上一级指标的贡献率，从而找到影响满意度的关键驱动因素。
确保满意度量化结果的统一性
满意度调查通常采用对一组指标给出满意度打分的李克特量表（Likertscale）进行测量，这种量表通常有5分制，7分制和10分制三种，为确保结果的高区分度，我们通常建议采用10分制问卷。
为确保满意度结果的一致性和可比较性，我们通常进行分值转化：满意度测评结果通常为一个0-100分的数值，这其中需要对客户给出的1-10分的评价进行转化，转化规则如下。
| 满意度水平 | 研究内容 | 满意 | 一般 | 不满意 | 非常不满意 | |||||
| 评分标准 | 10 | 9 | 8 | 7 | 6 | 5 | 4 | 3 | 2 | 1 |
| 分值转化 | 100 | 89 | 78 | 67 | 56 | 44 | 33 | 22 | 11 | 0 |
确定各级指标体系的权重
满意度结果计算中最重要、最核心的部分就是确定各级分指标体系的权重，即如何确定指标满意度对环节满意度的重要性，以及环节满意度对总体满意度的重要性。我们通常采样如下图示方法确定不同级别指标的权重。
