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在满意度研究中存在多个指标，但不同的指标对总体满意度的影响程度不同，找到并改善现行的关键服务标准，是满意度研究的核心目标之一。
- Kruskal是我们首选的驱动力因素分析（driver analysis）工具。
- Kruskal采用偏方差相关（squared partial correlation ）分析来确定各个指标对上一级指标的贡献率，从而找到影响满意度的关键驱动因素。
2/ 确保满意度量化结果的统一性
满意度调查通常采用对一组指标给出满意度打分的李克特量表进行测量，这种量表通常有5分制，7分制和10分制三种，为确保结果的高区分度，我们通常建议采用10分制问卷。
为确保满意度结果的一致性和可比较性，我们通常进行分值转化：满意度测评结果通常为一个0-100分的数值，这其中需要对客户给出的1-10分的评价进行转化，转化规则如下。
| 满意度水平 |
非常满意 |
满意 |
一般 |
不满意 |
非常不满意 |
|||||
|
评分标准 |
10 |
9 |
8 |
7 |
6 |
5 |
4 |
3 |
2 |
1 |
|
分值转化 |
100 |
89 |
78 |
67 |
56 |
44 |
33 |
22 |
11 |
0 |
3/ 确定各级指标体系的权重
满意度结果计算中最重要、最核心的部分就是确定各级分指标体系的权重，即如何确定指标满意度对环节满意度的重要性，以及环节满意度对总体满意度的重要性。我们通常采样如下图示方法确定不同级别指标的权重。
