2021-12-23 ui設計分享達人
定量研究指的是對用戶的某些特性進行數(shù)字化測量并進行統(tǒng)計研究。對于定量研究來說，數(shù)據(jù)的統(tǒng)計以及數(shù)據(jù)的分析是尤為重要的。
首先，需要說明數(shù)據(jù)修養(yǎng)，與統(tǒng)計技術的水平無關。
數(shù)據(jù)修養(yǎng)指的是培養(yǎng)科學的、正確的對待數(shù)據(jù)的態(tài)度，在收集、分析和解讀數(shù)據(jù)的過程中做到求真務實。
良好完善的研究設計是正確進行數(shù)據(jù)分析的前提，如果沒有科學的設計，良好的數(shù)據(jù)質量，那么無論用什么方法和軟件都無法獲得真實的結果，統(tǒng)計就變成了“數(shù)字游戲”。
從預期的研究結果出發(fā)，向前逆推數(shù)據(jù)分析方法和研究設計
Step1 · 要解決什么問題
Step2 · 期望得到的研究結果
Step3 · 需要的統(tǒng)計分析方法
Step4 · 需要的數(shù)據(jù)類型
Step5 · 對應的調查方法
Step6 · 研究的設計
在問卷開始前將問卷框架設計做好
線上問卷調查是目前我們所用到最主要的調查形式，進行線上問卷調查時，誤差的主要來源包括抽樣誤差和非抽樣誤差兩類。
抽樣框誤差：抽樣框誤差產生于目標總體與抽樣框的不一致，因抽樣框引起的誤差主要有樣本的代表性問題（如是否能代表網(wǎng)民、是否能代表某類用戶總體等）以及抽樣框重復（用戶重復回答）以及抽樣遺漏（如無法包括競品用戶等）。
解決方案：正確界定網(wǎng)絡調查的適用范圍，網(wǎng)絡調查應主要針對以網(wǎng)民為對象的項目。
無回答誤差：樣本中的部分個體不愿意或是無法完成調查問卷而產生的誤差，原因：
（1）激勵手段不夠，缺乏交流。
（2）技術障礙，如網(wǎng)速不穩(wěn)，瀏覽器不兼容。
（3）對隱私的顧慮。
解決方案：網(wǎng)絡調查與抽樣技術相結合，進行問卷投放跟蹤（如提醒用戶填寫），或者結合有一定激勵性質的產品運營手段。
計量誤差：計量誤差又稱登記誤差，是指由于各種原因使得調查和計量的結果與真實情況不符而引起的誤差，如，問卷歧義，被調查者對調查內容定義和概念誤解所造成的誤差。
解決方案：科學設計調查問卷，要求調查問卷更易于理解、更加完整、更具有親和力，保證被調查者做出準確而真實的回答。
是指用戶對一種產品或服務進行消費體驗后的感知，與其期望值進行比較后，所產生的的一種心理狀態(tài)。
1974年，本田公司就進行了有關客戶對汽車評價的調查，但是當時沒有“顧客滿意”的概念。
1989年，美國密歇根大學商學院質量研究中心的費耐爾博士將計量經濟模型引入顧客滿意度測評建立了費耐爾邏輯模型，得到廣泛的應用。
20世紀90年代后期，CS（顧客滿意度）理論已成為在全球工商界開始盛行的一種新型的企業(yè)文化和管理哲學。
與此同時，許多國家（地區(qū)）先后對顧客滿意度指數(shù)測評的理論、模型和方法開展了全面深入的研究。
對事物的特性變量可以用不同的規(guī)則賦值，因此形成了不同測量水平的測量量表。基本的測量量表有四種：類別量表、順序量表、等距量表和等比量表。顧客滿意度指數(shù)測評中應用的五級李克特量表就屬于其中的順序量表。一般采用的五級態(tài)度是：滿意、較滿意、一般、較不滿意和不滿意，相應賦值為5、4、3、2、1。也可為相反的順序，將五級態(tài)度在題目開頭給出，然后讓被訪者根據(jù)對每個測評指標滿意程度直接在相應的方框上打鉤或者畫圈。
顧客滿意度指數(shù)測評體系反映測試對象的質量水平狀況和特征，而每一測評指標的變化對顧客滿意度指數(shù)變化的影響程度是有所不同的。反映影響程度的重要尺度是權重，權重的確定與分配是測評指標體系設計中非常關鍵的一個步驟，對于能否客觀、真實的反映顧客滿意度起著至關重要的作用。
即以同級指標集內重要程度最小的指標為基礎，其他指標與之比較，作出是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。
我們將重要程度分為非常重要、重要、比較重要和不重要四個等級，把所要比較的指標配成對，然后一對一地對指標的某一特征進行比較，做出重要程度判斷：
a、當A與B比較時，A非常重要，B不重要，則A=4，B=0；
b、當A與B比較時，A重要，B比較重要，A=3，B=1；
c、當A與B一樣重要，則A與B分別記為2。
是美國著名運籌學家賽迪給出的1~9標度法，它根據(jù)各測評指標的相對重要性來確定權重。層次分析法可以通過測評指標兩兩比較，使復雜的無序的定性問題能夠進行量化處理。
主要作用是分析顧客滿意度指數(shù)模型中各結構變量之間的關系，分析顧客滿意度指數(shù)主要受什么影響，從宏觀上如何進行調控才能更有效提升CSI。具體來講，就是在百分制的計分方式中，因變量變動1分，直接影響到后面結果變量變化的分值。
如圖中所示，產品質量提高1分，將直接影響顧客滿意度提高0.36分，結構變量除了這種直接影響外，還可以再模型中箭頭所指的方向上產生間接的影響。如圖中顧客期望除了對顧客滿意度的直接影響是-0.11外，還通過顧客對質量的感知和顧客對價值的感知對顧客滿意度產生間接影響，間接影響系數(shù)的大小可以由所有從顧客期望到顧客滿意度的路徑上的系數(shù)乘積的累加和表示，計算方法為：
（-0.41）x0.94x0.26+（-0.41）x0.36+（-0.01）x0.26=-0.25
顧客期望對顧客滿意度的直接影響系數(shù)和間接影響系數(shù)相加可以得到全部影響系數(shù)，即（-0.11）+（-0.25）=-0.36
同理，可以計算出其他結構變量對顧客滿意度的直接影響系數(shù)、間接影響系數(shù)和全部影響系數(shù)。
如果能將競爭對手的指標分值也進行路徑系數(shù)分析，那么多企業(yè)的戰(zhàn)略決策制定，為推進企業(yè)發(fā)展將會更具有實際指導意義。
可用于分析顧客特征的類型，例如（1）價值取向型。（2）質量取向型。根據(jù)不同顧客的需求和體驗，提升其滿意程度。更有利于精細化運營。
進行顧客滿意度研究，其主要目的，就是要不斷提升顧客的滿意度，從而建立更多的忠誠顧客群，為企業(yè)帶來更大的利潤和收益。通過“顧客凈推介值”分析，我們可以進行顧客忠誠度的深入分析、研究，以在這方面能提供更多的數(shù)據(jù)給企業(yè)作為經營的決策參考。
“顧客凈推介值”（NPS:Net Promoter Score）,顧名思義，“顧客凈推介值”指的就是公司現(xiàn)有顧客將公司的產品或服務向其他人推薦的程度如何的測量。這也是預測企業(yè)有機增長和區(qū)分公司“利潤良性”和“不良利潤”的一種手段。
分析假設：我們可以把企業(yè)的利潤分為“不良利潤”和“良性利潤”兩種。
“不良利潤”是以損害客戶關系為代價換來的利潤。如果客戶覺得所受到的待遇不周，則產生的利潤就是不良的。即不良利潤是通過降低客戶體驗的質量來省錢，是向顧客榨取價值而非創(chuàng)造價值。
“良性利潤”則截然不同，如果客戶自愿回頭購買更多產品與服務，而且還建議其他人購買，這樣公司便實現(xiàn)了良性利潤。實際上，滿意的顧客變成了公司營銷部門的一部分，即他們成為了推介型客戶，是公司的最佳營銷員。
例如：
根據(jù)本次調查，我們的問題是“您有多大的可能推薦此產品呢？”這個問題作出評價，并把被訪者分成三類，即“推介者”（90分~100分）、“消極滿意者”（60分~90分）和“貶低者”（0分~60分）。用推介者所占百分比減去貶低者所占百分比，就得到顧客凈推介值。
受行為科學家赫茨伯格的雙因素理論的啟發(fā)，東京理工大學教授狩野紀昭（Noriaki Kano）和他的同事Fumio Takahashi于1979年10月發(fā)表了《質量的保健因素和激勵因素》一文，第一次將滿意與不滿意標準引入質量管理領域，并于1982年日本質量管理大會第12屆年會上宣讀了《魅力質量與必備質量》的研究報告。該論文于1984年1月18日正式發(fā)表在日本質量管理學會的雜志《質量》上，標志著狩野模式（Kano model）的確立和魅力質量理論的成熟。
雙因素理論又稱激勵 — 保健理論，是美國的行為科學家弗雷德里克·赫茨伯格提出來的。雙因素理論認為引起人們工作動機的因素主要有兩個：一是保健因素，二是激勵因素。只有激勵因素才能夠給人們帶來滿意感，而保健因素只能消除人們的不滿，但不會帶來滿意感。
第一，不是所有的需要得到滿足就能激勵起人們的積極性，只有那些被稱為激勵因素的需要得到滿足才能調動人們的積極性。
第二，不具備保健因素時將引起強烈的不滿，但具備時并不一定會調動強烈的積極性。
第三，激勵因素是以工作為核心的，主要是在職工進行工作時發(fā)生的。
保健因素 - 是指造成員工不滿的因素。保健因素不能得到滿足，則使員工產生不滿情緒、消極怠工，甚至引起罷工等對抗行為；但在保健因素得到一定程度改善以后，無論再如何進行改善的努力往往也很難使員工感到滿意，因此也就難以再由此激發(fā)員工的工作積極性，所以就保健因素來說：“不滿意”的對立面應該是“沒有不滿意”。
激勵因素 - 是指能造成員工感到滿意的因素。激勵因素的改善而使員工感到滿意的結果，能夠極大地激發(fā)員工工作的熱情，提高勞動生產效率；但激勵因素即使管理層不給予滿意滿足，往往也不會因此使員工感到不滿意，所以就激勵因素來說：“滿意”的對立面應該是“沒有滿意”。
（1）A—魅力質量要素：此質量要素具備時，會讓顧客感到滿意；反之未具備時，顧客也能接受，同時不會感到不滿意。
例如說，海底撈等桌做美甲。
（2）O—一維質量要素：此質量要素具備時，會讓顧客感到滿意，反之未具備時，則會導致顧客不滿意。
例如，火鍋店羊肉越便宜越爽，上網(wǎng)的速度越快越爽。
（3）M—必備質量要素：此質量要素具備時，顧客認為這是應該的，反之未具備時，會導致顧客不滿意。
例如，火鍋店要有牛肉，手機能打電話。
（4）I—無關質量要素：此質量要素無論具備與否，對于顧客，都不會有任何滿意或者不滿意的感覺。
例如，山寨機可以刮胡子。
（5）R—反向質量要素：此質量要素具備時，會導致顧客不滿意，反之不具備時，顧客反而會感到滿意。
1、判斷產品的某一質量特性對于顧客而言，屬于何種質量要素
“顧客就是上帝，但是用戶往往需要的不多，想要的卻太多，為了讓他們更滿意，我們是不是要一一滿足他們？”
2、通過滿意的敏感性分析來篩選顧客滿意度的改進因素
“用戶可能根本不知道他們想要什么，而我們能提供的東西很多，但是資源卻是有限的，應該怎么利用有限的資源來使用戶更加滿意”
Step1，定義質量要素
Step2，構建卡諾問卷
Step3，進行問卷調查
Step4，分析調查結果
Step5，篩選改進因素
列出需要使用卡諾模型問卷進行調查的指標，這些指標可以是滿意度所涉及的系統(tǒng)指標體系中的所有指標，也可以是關注的部分指標。
“官網(wǎng)中xxx方面的信息”
“產品中的xxx功能”
“線下戶外廣告宣傳”
“......”
卡諾問卷的設計思想是從正反兩方面進行提問，以便了解顧客對某一改進因素的看法，然后將這些改進因素區(qū)分為“魅力質量要素”、“一維質量要素”、“必備質量要素”、“無關質量要素”和“反向質量要素”.
在卡諾問卷中，每個改進因素都由正向和負向兩個問題構成。正向問題是測量顧客在具有某項因素時的反應；負向問題則是測量顧客不具有該項改進因素時的反應。卡諾問卷中的問題答案采用五種程度選項，他們分別是“我喜歡這樣”、“它必須這樣”、“我無所謂”、“我能夠忍受”、“我討厭這樣”。無論是正向還是負向問題，都是同樣的答案選項。
問卷調查的方法有很多，卡諾問卷并沒有限定必須要什么方法調查，例如，入戶訪問法、攔截訪問法、傳統(tǒng)訪問法、計算機輔助等等。
在獲得了每個改進因素的卡諾需求分類數(shù)據(jù)之后，分析調查結果，分析調查結果的目的是為了了解每個改進因素的顧客需求分類狀況。需求分類最簡單有效的方式是計算每個改進因素在不同需求類型中出現(xiàn)的頻率。
將顧客對某項改進因素的正向和負向問題的答案填入卡諾評價表，就可以得到顧客此項因素的需求分類：
如果顧客對正向問題的回答是“我喜歡這樣”，對負向問題的回答是“我討厭這樣”，那么在卡諾評價表中，這項改進因素就被分類為“O”，即“一維質量要素”。
如果顧客對某項因素正負向問題的回答結合后，分類是M、A、I或者R，那么該因素就被分別分類為“必備質量要素”、“魅力質量要素”、“無關質量要素”或者“反向質量要素”
另外，卡諾評價表中的分類“Q”，是指有疑問的（questionable）結果，顧客的回答一般不會進入到這個類別，除非這個問題的問法不合理，或者是顧客沒有很好的理解這個問題，或者是顧客在填寫問卷時出現(xiàn)錯誤。
對改進因素的顧客需求進行分類，還不能完全說準確的說明這些因素的改進次序，因此，還需要通過滿意的敏感性分析來篩選改進因素。
滿意敏感性分析是指通過對各種改進因素的滿意影響力和不滿意影響力的分析，來判斷顧客對這些因素滿意水平變化的敏感程度，其目的是確定改進哪些因素會更有利于提升顧客滿意度。
滿意敏感性分析是通過滿意影響力（SI）和不滿意影響力（DSI）兩個方面來測量的，他們的測量公式如下：
滿意影響力（SI）
滿意影響力SI是以魅力質量要素A與一維質量要素O的頻率之和為分子，以魅力質量要素A、一維質量要素O、必備質量要素M、無關質量要素I的評率之和為分母計算得到的，滿意影響力的大小顯示，如果某項因素得到改進，顧客滿意強度會有多大的提升。
不滿意影響力（DSI）
不滿意影響力DSI是以一維質量要素O與必備質量要素M的頻率之和為分子，以魅力質量要素A、一維質量要素O、必備質量要素M、無關質量要素I之和為分母，并乘以（-1）計算得到的，不滿意影響力的大小顯示，如果某項因素未滿足顧客的需求，會對顧客滿意的降低產生多大的影響。
將各因素以SI值為橫坐標、DSI值為縱坐標納入改進滿意因素敏感性比較矩陣中，同時以左上原點為圓點，用半徑為0.707的四分之一圓弧將不同的改進因素進行分割，如下圖：
在因素選擇線右側的因素就是需要實施改進的因素，并且離圓心越遠的因素，顧客的滿意敏感性越大。從圖中可以看出，A和D因素暫時不需要改進，需要改進的因素為B、C、E和F方面，按照重點次序排列為F、E、B、C。
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