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许多企业和机构在进行消费者满意度调查时，只看到数字，就容易产生“我们做得很好”的错觉。
但 4.2分的满意度，并不等于真正的“忠诚客户”。
如果不对分数背后的原因进行解读，数据就只能停留在“数字层面”，无法产生实际价值。
满意度调查的核心是回答两个问题：
是什么让他们满意？
又是什么造成了不满？
1️⃣ 比起分数，“拆分因素”更重要
即使整体满意度得分很高，
拆分到细节你会发现问题：
服务满意，但对价格不满
产品不错，但便利性差
品质满意，但速度不够
这些“差异的原因”必须通过
因素分析（Factor Analysis） 或
回归分析（Regression Analysis）
才能真正看见。
👉 满意度调查的关键不是“分数”，而是“影响分数的因素”。
2️⃣ 比起平均数，更要看“差异”
满意度 4.0 分并不代表所有人都满意。
如果：
一部分人给 5 分
一部分人给 3 分
那么平均值虽高，但群体差异非常大。
这时必须结合：
标准差（SD）
交叉分析（Cross-tab）
来确认满意度是否存在严重分化。
👉 平均值可能会骗人，差异度不会。
3️⃣ 负面评价往往更重要
企业往往只关注高分，但真正能推动改善的是：
低分与不满意的模式。
如果不分析这些负面应答：
改善方向会模糊
资源投入可能错误
问题无法精准定位
The Brain 在调查设计阶段就会加入
追踪不满意原因的结构，
确保负面数据不被忽略。
4️⃣ 解读数据的关键是“对比”
只看本次调查是不够的，
必须结合：
与上一次调查的变化趋势
与竞争对手的相对位置
按年龄、地区、性别的细分差异
只有这样，分析结果才更有说服力。
The Brain 也提供同构结构的重复调查设计，
帮助企业进行“趋势追踪型分析”。
The Brain 的满意度调查分析系统
The Brain 不只是做问卷代采集，而是提供 “把数字变成意义” 的分析服务。
我们提供：
基于 SPSS 的因素分析/回归分析 → 找出关键满意因素
AI 过滤不良回答 → 确保数据真实可靠
群体差异与趋势对比报告 → 找到真正的改善点
企业定制化洞察摘要 → 一页即可理解核心问题
通过这些方法，企业获得的不是一个分数，而是下一步行动的方向。
满意度调查不是分数游戏
只有深入阅读数据、正确解读背后的原因，
企业才能真正听见客户的真实声音。
The Brain 帮助企业和研究者
把数据转化为有意义、有故事、有方向的洞悉。
