用户满意度调研——从监测到洞察

  • 我们做问卷调研,可能使用应用内调查或者在线问卷
  • 我们测量满意度,可能是为了满意度监测或者满意度洞察
  • 我们所使用的量表,可能是单题量表多题项的标准化量表或者自编问卷

这篇文章梳理了这些概念之间的关系,并且给出了笔者认为最佳的组合方案。此外,文中提到的每个标准化量表都附上了完整题项,翻译和做必要调整后就可以直接使用,包括:CSAT、NPS、CES、USE、QUIS、CSUQ。

问卷调研方式

做问卷调查可以有多种形式,应用内调查(In-App Surveys)和在线问卷是较常用的两种。

应用内调查是在用户使用应用的过程中,出现小小的反馈条让用户做出应答。这种方式允许我们针对用户做定向调查,也可以设定在用户执行了某些操作后进行询问。这种方式应答率最高,但是对使用的问卷有较大限制——因为是在应用内弹出,必须小而轻,所以最多不能超过两题。

在线问卷可以通过问卷星、腾讯问卷等平台编辑和发布,这种方式允许我们使用多题项的标准化或非标准化的问卷。发布之后还需要考虑通过什么方式和渠道去触达用户以获得数据。

监测与洞察

我们在测量用户满意度的时候,有两个方向:一是监测,二是洞察

监测是对用户满意度的持续追踪,我们感兴趣的是满意度的变化趋势,而并不需要去深入挖掘用户评价背后的原因(如果发现某些数据出现了可疑的变化,可以再做额外的工作去探讨原因)。以监测为目的的满意度调查特点是小而频——用最便捷的方式收集数据,并每隔一段时间收集一次。所以监测用户满意度最适合使用的是应用内调查的方式,并且尽量使用单题量表。

洞察是对用户的满意度进行深入的探讨和挖掘。我们不止想了解用户满意度的水平,以及构成满意度的各个关键要素的水平,也想了解用户满意或不满意的理由,以便对用户态度有较为深入的了解,并且可以输出有针对性的建议。所以我们需要使用篇幅相对较长的问卷去收集这些信息,可以使用标准化量表或自编问卷。

单题量表

单题量表需要使用应用内调查,可用于做满意度监测。CSAT、NPS和CES是市场调查领域比较常用的几种测量方式。如果不清楚应该选择其中的哪个量表,可以在这篇文章中看看关于CSAT、NPS和CES的讨论。

CSAT(Customer Satisfaction Score)

CSAT要求用户评价对特定事件/体验的满意度,使用的是五点量表。通过计算选择4分和5分的用户所占比例得出最终的CSAT值。CSAT的好处是简单且扩展性强,它只有一个问题,但是针对每个我们感兴趣的功能或服务,我们都可以设定一个CSAT题项进行测量。

CSAT

NPS(Net Promoter Score)净推荐值

NPS是Fred Reichheld在2003年引入的,它通过测量用户的推荐意愿,从而了解用户的忠诚度。NPS使用从0-10的11点量表,并将选择0-6分的定义为贬损者,选择9-10分的定义为推荐者,其他的是被动者。推荐者所占比例减去贬损者所占比例就是最终的NPS值。NPS询问的是意愿而不是情感,对用户来说更容易回答,且相比于CSAT,它对用户行为的预测力更高

NPS

CES(Customer Effort Score)客户努力度

CES让用户评价使用某产品/服务来解决问题的困难程度。这种对用户满意度的测量方式最早是由HBR提出的,可以在这里查看原文。CES的理念是只有真正帮助用户轻松地解决问题的产品或服务,才会获得高满意度和忠诚度。最好在用户刚刚做完操作时询问,否则用户可能忘记自己完成操作的实际体验。

CES1.0版本的问题是“How much effort did you personally have to put forth to handle your request?”,用户需要在1分(very low effort)到5分(very high effort)之间做出选择。现在比较通用的是下图的2.0版本。


CES

标准化量表(多题项)

标准化量表需要使用在线问卷,可做的事情介于满意度监测与满意度洞察之间。由于问卷长度的限制,只能使用在线问卷的形式,触及力低而成本较高,所以只能做较低频的监测。又由于量表是标准化而非定制化的,所以不能提供足够深入的洞察。

下面是一些专为人机交互界面设计的用户满意度标准化量表。这些量表并不要求在用户做完任务后使用,而且一些研究表明这些标准化的可用性问卷即使是在措辞上做了细微调整,也并不会影响因子结构。

特别感谢一下garyperlman网站,提供了很多常用的UI标准化量表的完整题项(简直喜大普奔)。

USE(Usefulness,Satisfaction, and Ease of Use)

USE是Lund开发的一个包含30个题项的问卷,使用七点李克特量表和一个NA选项(表示不适用)。USE包含四个维度:有用性、易用性、易学性和满意度。


USE-来自garyperlman
QUIS(Questionnaire for User Interaction Satisfaction)

QUIS是由马里兰大学帕克分校的人机交互实验室创建的,用于评估用户对人机界面特定方面的主观满意度。量表包括软件屏幕、专业术语和系统信息、学习性、系统能力几个维度。根据QUIS官网的统计,较多人使用的是这个问卷的短版,并且只选用其中适合的选项。

QUIS-来自garyperlman

CSUQ(Computer System Usability Questionnaire)

CSUQ是PSSUQ问卷的变形,用于评估用户对计算机系统或者应用程序所感知到的满意度,起源于IBM的一个内部项目。包括整体、系统质量、信息质量、界面质量几个维度。


CSUQ-来自garyperlman

自编问卷

自编问卷需要使用在线问卷,可用于做满意度洞察。不管是上文提及的单题项量表还是多题项的标准化量表,都是标准化、非定制的。这些量表的好处是比较严谨,便于进行比较,不管是跟行业标准或竞品比较,还是在做满意度监测时跟过往的表现进行比较。

但是当我们需要对用户满意度进行深入洞察时,这些标准化量表往往是不够用的。因为非定制,它们并不去问我们真正好奇的、特异性的问题。所以这时候我们需要自己编制问卷。

我们可以在团队内部进行头脑风暴去发现可能影响用户满意度的维度,可以用结构方程模型探索最适合自己产品的关键构念,也可以设置一些条件题、多选题甚至开放题去鼓励用户更多地表达。编制一份优质的问卷,是获得对用户满意度的深入洞见的第一步。

以上。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 158,233评论 4 360
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,013评论 1 291
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 108,030评论 0 241
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 43,827评论 0 204
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,221评论 3 286
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,542评论 1 216
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,814评论 2 312
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,513评论 0 198
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,225评论 1 241
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,497评论 2 244
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 31,998评论 1 258
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,342评论 2 253
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 32,986评论 3 235
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,055评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,812评论 0 194
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,560评论 2 271
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,461评论 2 266

推荐阅读更多精彩内容