說到問卷調查，滿意度調查算是眾多問卷調查類型中應用最廣泛的。不論是大小企業，或是政府、機構都可以通過滿意度問卷調查了解服務對象的滿意程度。
比如醫院需要了解患者對醫護人員服務的滿意程度，企業需要了解顧客對自家產品的滿意程度及需求，政府需要了解公眾的的服務需求等等。
本文將介紹4種常用的顧客滿意度模型，以及如何使用SPSSAU進行這些模型的建立和分析。
1、四分圖
四分圖，又稱為四象限圖，是一種簡單實用的滿意度評價模型。通過四分圖能夠幫助研究者快速找出問題關鍵，區分出各需求指標的輕重緩急，從而制定出有針對性的執行方案。
優點：理論簡單，容易理解。操作起來非常方便，不會涉及很多理論和統計工具。
缺點：只參考顧客滿意度，沒有考慮其他影響因素；沒有對顧客的購買行為的相關研究；可能有顧客重視的績效指標，而研究使用的績效指標沒有列出。
問卷設計
在問卷設計時，首先要分別設計出滿意度與重要性的題目，且兩部分的指標和量表等級應完全一致。
然後繪製象限圖，將各指標按得分高低歸進四個象限內。橫軸代表滿意度得分，縱軸代表重要程度得分。
SPSSAU操作
① 選擇SPSSAU【可視化】--【象限圖】。
② X項放入「滿意度」，Y項放入「重要度」，標籤項放入「指標」。
如何解讀
指標在不同的象限中分別對應不同的解釋，針對不同象限我們可以建立針對性的優化措施。
第一象限為優勢區。在第一象限的指標顧客重視度高並且實際滿意度也很高，說明是這些指標是優勢項可以重點突出或保持。
第二象限為改進區。第二象限指標顧客較重視，但實現感知滿意度不高，說明需要重點加強改善。
第三象限為低優先級區。第三象限重要性及滿意度都不高，即使投入精力提升該因素，滿意度也不會有太大提升，這部分指標減少關注作為次重點改進。
第四象限為供給過度區。第四象限滿意度大於重要性，可以適當減少對這些指標的關注，保持現有水平即可。
2、KANO模型
KANO模型是一種輔助顧客滿意度評價的理論模型。KANO模型是根據客戶滿意度和功能具備程度兩方面，對功能進行分類，找出各類需求的排名偏好情況。
問卷設計
設計KANO問卷時，針對每個功能需求，都需要設計正向和反向兩個問題。
SPSSAU操作
① 選擇SPSSAU【問卷研究】--【KANO模型】。
②將各功能指標的正反項放入對應分析框，同一題的正反兩項放置的順序需完全對應。
如何解讀
針對每個指標，KANO模型共分為正向題和負向題兩個方向進行收集數據。並且在得到數據後，將指標映射到六個屬性上面。
注意：系統默認1分代表不喜歡，5分代表喜歡。如果你的數據不是這樣設置的，可通過【數據處理】--【數據編碼】進行修改。
屬性分類說明
需求滿足優先級上，通常順序為：必備屬性>期望屬性>魅力屬性>無差異屬性。
從上圖中可以看出，本次分析的5個功能中，功能1、功能2和功能4為無差異屬性；功能3為反向屬性；功能5為魅力屬性。
也就是應優先考慮滿足功能5，其次是功能1、2、4，功能3為反向屬性，該功能完善程度高，用戶滿意度反而會下降，因此無須提供該功能。
Better-Worse係數圖展示各功能/服務的坐標情況，橫坐標為Worse絕對值，縱坐標為Better值；
Better 的數值通常為正，正值越大 / 越接近 1，則表示用戶滿意度提升的效果會越強，滿意度上升的越快。
Worse 的數值通常為負，其負值越大 / 越接近 -1，則表示對用戶不滿意度的影響最大，滿意度降低的影響效果越強，下降的越快。
第一象限為期望屬性，Better值高，Worse值絕對值高。該象限的功能應優先滿足；第二象限為魅力屬性，Better值高，Worse值絕對值低。該象限的功能應優先滿足；第三象限為無差異屬性，Better值低，Worse值絕對值低。該象限的功能通常不提供；第四象限為必備屬性，Better值低，Worse值絕對值高。該象限的功能一定需要滿足；
3、AHP層次分析法
AHP層次分析法是一種輔助顧客滿意度評價的研究模型，可以幫助企業找出提高企業顧客滿意度的切入點。
優點：簡單靈活，可操作性強。適用範圍廣泛。
缺點：孤立的研究顧客滿意度，不考慮誤差項等影響；評價體系各層指標不宜過多；如果出現一致性檢驗未通過的情況，需要重新修正。
問卷設計
在設計問卷時，首先需要確定各級指標，然後分別對各級指標兩兩進行比較得到判斷矩陣，可使用SPSSAU進行一致性檢驗。
SPSSAU操作
① 選擇SPSSAU【綜合評價】--【AHP層次分析】。
② 將判斷矩陣填入到白色單元格內，即可計算權重及一致性檢驗結果。
AHP層次分析法
如何解讀
通過一致性檢驗，說明計算所得權重具有一致性。如果未通過一致性檢驗，則需要檢查是否存在邏輯問題等，重新錄入判斷矩陣進行分析。
在確定了評價指標和各自權重後，將評價指標設計成問卷，由顧客對各指標進行評分。收集後將各指標得分加權求和，即可得到顧客滿意度的均值得分。
4、顧客滿意度指數模型
以ACSI (美國顧客滿意度指數模型) 為例，該模型能夠反映出消費者對服務質量的評價，綜合反映出顧客的滿意程度。模型由6個結構變量組成：感知質量、用戶期望、感知價值、用戶滿意、用戶忠誠、用戶抱怨。
顧客期望是代表顧客在購買和使用某種產品或服務之前對其質量的估計；
感知質量代表顧客在使用產品或服務後對其質量的實際感受；
感知價值代表相對於價格的產品質量的感知水平。
問卷設計
問卷設計時採用較多的是李克特5級量表、7級量表和10級量表。
SPSSAU操作
① 使用SPSSAU【問卷研究】--【結構方程模型】或【問卷研究】--【路徑分析】進行分析。
如何解讀
路徑係數圖
從上表可知：顧客期望對感知價值產生有顯著的負向影響關係(路徑係數-0.215)。
顧客期望對感知質量產生有顯著的正向影響關係(路徑係數0.402)。
感知質量對顧客滿意度產生有顯著的正向影響關係(路徑係數0.823)。
顧客滿意度對顧客忠誠產生有顯著的正向影響關係(路徑係數0.612)。
至於其他路徑則沒有呈現出顯著的影響關係。
通過路徑分析發現存在網絡購物滿意度關鍵影響因素路徑：顧客期望->感知質量->顧客滿意度->顧客忠誠。