客戶滿意度和淨滿意度都是衡量滿意度水平的體驗度量指标，但二者有何區别？使用的場景有什麼限制？具體的用法如何？作者總結了兩種度量指标的區别，一起來看看。

客戶滿意度（Customer Satifaction，CSAT）和淨滿意度（Net Satisfaction Score，NSS），都是直接衡量滿意度水平的體驗度量指标，當我們想了解客戶對于産品/服務/功能的滿意程度時，可以使用該指标進行度量。

問題：請問你對 XX産品/XX功能/XX流程 的評價是？（以5分制為例）

• 1 非常不滿意
• 2 不滿意
• 3 一般
• 4 滿意
• 5 非常滿意

觸發時機：

1）評測功能滿意度時，最好是在用戶完成當前任務後，通過系統主動觸發推送，以網頁插件等方式進行即時數據收集。

2）評測整體滿意度時，可依據業務進行周期性進行，以調查問卷的方式發放，再基于問卷系統完成問卷的回收。

CSAT = (5分回複數 4分回複數)/調查回複數量x100%

NSS = ((5分回複數 4分回複數)-W權重x (2分回複數 1分回複數))/調查回複數量

因為 NSS 中會考慮不滿意的回複數，而負面的評價在傳播上會産生較大的影響。

不滿意的分數與滿意的分數在進行比較時應該先進行加權，W權重一般是 2 倍或者更多。

一般行業會把 4~5 分的得分歸類為滿意，由于行業的産品标準和服務水平的差異，也有一些行業會認為隻有 5 分的得分才算真正意義上的滿意。

因此，滿意得分值的界定不同，得到的 CSAT 也會不同，在進行滿意度調查的界定标準上應該一以貫之，不能随意變更計算方法。

還有，對于填答者選擇了“不知道”或“未涉及”等形式的選項，此部分在計算方法上不計入調查回複數量。

NSS 相較 CSAT，屬于較為保守的計算方法。

在計算公式中可以看出，CSAT 是看重滿意用戶占比的情況，而 NSS 更加關注兩端的用戶，即滿意和不滿意的用戶。

NSS 在理念上是把 5 分值轉換為了二元法的“好”與“壞”，在這個過程中屬于降維，會損失一部分數據的信息特征，并會把誤差的幅度加倍。這個問題在 NPS 指标上同樣也存在。

NSS 可以看作是在 CSAT 的基礎上，針對調查人群的細化。

因為 NSS 不是單一因子的變化，而是兩個因子的相互變化所構成的。那麼在 CSAT 和 NSS 在得分波動的覺察上，CSAT 僅體現滿意回複數的變化，得分的波動可以很好被識别。

而 NSS 會相對更加隐蔽一些，例如，NSS = 15，可能是由 40% 滿意和 25% 不滿意的回複數所組成，也可能是 20% 滿意和 5% 的不滿意回複數所組成。

那麼這兩個 NSS 值相同，是否能表示相同的意義呢？

顯然不行！

NSS 在報告數據結果的時候，需要把「滿意度」、「不滿意度」、「淨滿意度」同時彙報，便于獲取數據背後的真實表現情況。

NSS 在後續的調查中要證明産品或服務随着時間的改進，需要将樣本數加倍，否則無法區别抽樣誤差。

從中國質量協會用戶委員會發布的 195 個品類滿意度（CSAT）和 NPS 數據分析, 發現結果是下面樣子（每個點代表一個品類）。

這多少有點和我們的直覺相左。一般我們會認為 CSAT 高，NPS 會高；CSAT 低，那麼 NPS 也會低。

但是調查數據表示，品類之間的 CSAT 和 NPS 的決定系數 R2 隻有 0.25，兩者為弱相關關系。

意思是 CSAT 的高低，并不能完全決定 NPS 的數據表現。即 CSTA 高，NPS 也有可能低，反之亦然。

而在 Michael Hou 的《NPS 客戶忠誠度和 NSS 滿意度預測模型》簡報中，論證了 NSS 和 NPS 在内在邏輯的相關性。

在數據表現上，當 NPS 值升高時，其他商業過程 NSS 都大部分都有所提升。顯示出很強的正相關性，可以進一步分析客戶在具體哪些商業過程上有改善和仍然存在不足。

在NPS的搭配使用上，CSAT NPS 的組合，需要基于 NPS 再次進行細分分析，将客戶進行人群細分，然後再對不同類型群體、不同特征下鑽其痛點和未被滿足的需求，确定驅動要素的改進優先次序。

而 NSS NPS 的組合，由于兩者之間的正相關關系，可以進行更加細顆粒度的構成分析，拆解 NSS 和 NPS 中「滿意 不滿意」和「推薦 貶損」群體的重合程度，以及分别組合出來的群體間的具體差異。

以上。

專欄作家

龍國富，公衆号：龍國富，人人都是産品經理專欄作家，CxHub主理人。緻力于終身學習和自我提升，分享用戶研究、客戶體驗、服務科學等領域資訊，觀點和個人見解。

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