思考：客户满意度（CSAT）和净满意度（NSS）区别在哪？热

　　客户满意度和净满意度都是衡量满意度水平的体验度量指标，但二者有何区别？使用的场景有什么限制？具体的用法如何？作者总结了两种度量指标的区别，一起来看看。
　　一、CSAT和NSS的介绍
　　客户满意度（CustomerSatifaction，CSAT）和净满意度（NetSatisfactionScore，NSS），都是直接衡量满意度水平的体验度量指标，当我们想了解客户对于产品服务功能的满意程度时，可以使用该指标进行度量。
　　问题：请问你对XX产品XX功能XX流程的评价是？（以5分制为例）
　　1非常不满意
　　2不满意
　　3一般
　　4满意
　　5非常满意
　　触发时机：
　　1）评测功能满意度时，最好是在用户完成当前任务后，通过系统主动触发推送，以网页插件等方式进行即时数据收集。
　　2）评测整体满意度时，可依据业务进行周期性进行，以调查问卷的方式发放，再基于问卷系统完成问卷的回收。
　　二、计算方法的差异
　　CSAT（5分回复数4分回复数）调查回复数量x100
　　NSS（（5分回复数4分回复数）W权重x（2分回复数1分回复数））调查回复数量
　　因为NSS中会考虑不满意的回复数，而负面的评价在传播上会产生较大的影响。
　　不满意的分数与满意的分数在进行比较时应该先进行加权，W权重一般是2倍或者更多。
　　一般行业会把45分的得分归类为满意，由于行业的产品标准和服务水平的差异，也有一些行业会认为只有5分的得分才算真正意义上的满意。
　　因此，满意得分值的界定不同，得到的CSAT也会不同，在进行满意度调查的界定标准上应该一以贯之，不能随意变更计算方法。
　　还有，对于填答者选择了“不知道”或“未涉及”等形式的选项，此部分在计算方法上不计入调查回复数量。
　　三、CSAT和NSS关注群体的差异
　　NSS相较CSAT，属于较为保守的计算方法。
　　在计算公式中可以看出，CSAT是看重满意用户占比的情况，而NSS更加关注两端的用户，即满意和不满意的用户。
　　四、CSAT和NSS在数据因子构成的差异
　　NSS在理念上是把5分值转换为了二元法的“好”与“坏”，在这个过程中属于降维，会损失一部分数据的信息特征，并会把误差的幅度加倍。这个问题在NPS指标上同样也存在。
　　NSS可以看作是在CSAT的基础上，针对调查人群的细化。
　　因为NSS不是单一因子的变化，而是两个因子的相互变化所构成的。那么在CSAT和NSS在得分波动的觉察上，CSAT仅体现满意回复数的变化，得分的波动可以很好被识别。
　　而NSS会相对更加隐蔽一些，例如，NSS15，可能是由40满意和25不满意的回复数所组成，也可能是20满意和5的不满意回复数所组成。
　　那么这两个NSS值相同，是否能表示相同的意义呢？
　　显然不行！
　　NSS在报告数据结果的时候，需要把满意度、不满意度、净满意度同时汇报，便于获取数据背后的真实表现情况。
　　NSS在后续的调查中要证明产品或服务随着时间的改进，需要将样本数加倍，否则无法区别抽样误差。
　　五、CSATNSS和NPS的组合使用差异
　　从中国质量协会用户委员会发布的195个品类满意度（CSAT）和NPS数据分析，发现结果是下面样子（每个点代表一个品类）。
　　这多少有点和我们的直觉相左。一般我们会认为CSAT高，NPS会高；CSAT低，那么NPS也会低。
　　但是调查数据表示，品类之间的CSAT和NPS的决定系数R2只有0。25，两者为弱相关关系。
　　意思是CSAT的高低，并不能完全决定NPS的数据表现。即CSTA高，NPS也有可能低，反之亦然。
　　而在MichaelHou的《NPS客户忠诚度和NSS满意度预测模型》简报中，论证了NSS和NPS在内在逻辑的相关性。
　　在数据表现上，当NPS值升高时，其他商业过程NSS都大部分都有所提升。显示出很强的正相关性，可以进一步分析客户在具体哪些商业过程上有改善和仍然存在不足。
　　在NPS的搭配使用上，CSATNPS的组合，需要基于NPS再次进行细分分析，将客户进行人群细分，然后再对不同类型群体、不同特征下钻其痛点和未被满足的需求，确定驱动要素的改进优先次序。
　　而NSSNPS的组合，由于两者之间的正相关关系，可以进行更加细颗粒度的构成分析，拆解NSS和NPS中满意不满意和推荐贬损群体的重合程度，以及分别组合出来的群体间的具体差异。
　　以上。
　　专栏作家
　　龙国富，公众号：龙国富，人人都是产品经理专栏作家，CxHub主理人。致力于终身学习和自我提升，分享用户研究、客户体验、服务科学等领域资讯，观点和个人见解。
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