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消费者满意度调查是用户体验工作中重要一项活动。在了解整体满意度、一级指标满意度、二级指标满意度外，还需要了解下一级指标对上一级指标的权重，帮助确定各个方面的工作优先级，为产品优化改进方向提供决策依据。深圳满意度咨询有着16年的客户满意度调查服务经验，通过本文简单介绍一下几种满意度指标权重的计算方法。
用户满意度调查的主要作用有：
1、了解当前产品用户满意度（产品的用户满意度怎么样？）
2、发现产品的满意度短板（满意度中的哪方面用户最不满意？）
3、确定改进方向（哪些方面是需要优先改进的？）
因为不同评价指标对整体满意度的影响力是不一样的，不过也有许多客户基本上默认不同指标的影响力是相同，其在计算满意度时，在多级指标结构的满意度评价中，采用算术平均方法来使用二级指标计算一级指标、使用一级指标计算整体满意度是。这样的计算方法是存在不合理性。在计算用户满意度改进优先级时：
1、在没有权重的情况，不同指标的改进优先指数=（极大值-得分）/（极大值-极小值）；
2、在有权重的情况，不同指标的改进优化指数=权重*（极大值-得分）/（极大值-极小值）。
我们在确定满意度指标改进优先级时，不但考虑满意度指标的提升空间，同时考虑指标权重（即影响力），这样满意度指标改进优先级更加合理。权重计算方法分为直接赋权和间接推理这2类，直接赋权是通过主观判断各个指标、因素的重要性来计算权重。间接推理则通过用户满意调查评分来推理计算各个指标、因素的权重。
由于篇幅有限，这里只是简单说明了方法，只是抛转引玉，需要查看更多资料才能有所了解。深圳满意度咨询在客户满意度调查指标权重计算上，对收集到原始满意度评分数值后，使用相应的统计软件进行计算。层次分析法使用AHP相关软件进行计算，线性回归、因子分析使用SPSS软件进行计算，结构方程需要使用相关软件（推荐AMOS）进行计算。用户满意度调查是用户体验工作中重要一项活动，在了解整体满意度、一级指标满意度、二级指标满意度外，还需要了解下一级指标对上一级指标的权重，帮助确定各个方面的工作优先级，为产品优化改进方向提供决策依据。

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