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作者：TASKUS | 翻译：Cecilia喵酱（在魔都破壳的用盐新人），校审：Baozhu
如今市面上有很多不同的用户体验（抑或客户体验、服务体验等）评估标准，我们要如何抉择？
用户满意度（CSAT）是B2C企业的一个关键绩效指标，然而现有的用户服务评估标准很多，让人很难分辨哪一种是评估用户真实感受的最佳方法。此文会帮助你了解目前最流行的评分系统的利弊，从而帮助你做出选择。
用户满意度（CSAT分数）
CSAT是一个广义的概念，描述了许多不同类型的用户服务调查问题。任何一种CSAT评分的目的都是测量用户对企业产品、服务或交互的满意程度。CSAT通常让用户回答一个或一组问题，或者完成一份详细的问卷，从而得到相应的分数，评估他们对产品的体验。例如：
问：请选择以下选项来描述您对这款产品的整体满意程度。
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非常不满意
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比较不满意
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一般
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比较满意
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非常满意
度量：答案是可量化的，那么可以用0到100%来表示。高比例表明你的用户非常满意。
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优势：
1）CSAT最大的优点是用途广泛，因为可以向客户提问各种不同的问题。
2）CSAT评分可以使用自行设定的调查问题，这样你可以深入探究产品不同方面的强项和弱项，专注于找到满足用户需求的最佳方案。 -
劣势：
1）这种方法并没有考虑到比较不满意或比较满意的人不太可能完成调查的情况，这种情况可以从偏态的结果中得知。
2）而且，CSAT对未来行为的预测是最差的，因为它通常只把问题范围限定在某个交互过程上。CSAT预测任何类型的忠诚度都比较差，尽管低的CSAT分数可以预测满意度下降，但高的CSAT分数并不能准确预测相同的产品业务。
净推荐值（NPS）
净推荐值，或称为NPS值，作为未来的客户满意度指标，最近得到了很多人的关注。NPS展现的基本核心理念是，一个企业的所有用户都可被划分为三类：推荐者、被动者和批评者。
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推荐者是投入且重复使用产品的用户，他们会热情地向其他人推荐你的产品或服务。
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被动者是对产品满意，但缺乏热情和忠诚度的用户，他们很容易转而投向使用竞争者的产品或服务。
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批评者是那些明显对企业的产品或服务不满意的那部分用户。
举个例子，你可以问用户“您有多大可能向您的朋友推荐我们（的产品或服务）？”然后让用户从0-10分中选择一个分数，0分代表“完全不可能”，10分代表“非常有可能”。
度量：用户选择的分数用于将该用户进行归类：批评者的分数范围是0-6分，被动者是7-8分，推荐者是9-10分。
首先计算出推荐者所占比例，然后减去批评者的比例，就可得到NPS值。推荐者与批评者的比例差越大，则企业的NPS值越高。
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优势：
NPS仅需要用户回答一个简单的问题，比较容易完成，因此用户会更愿意参与评分。 -
劣势：
NPS面临最主要的批判是只有一个问题，那就意味着只能测量一个维度，因此它仅提供了一个狭窄的用户满意度视角。
而且，这个问题也不能证明推荐者会真的向他们生活中的朋友推荐企业的产品或服务，因此这个分数并不一定与客户在现实生活中的推荐行为相关。
用户费力度（CES）
CES关注的是企业会让用户费多少力气去满足自身需求。
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问：您需要花多少力气去实现自己的需求？请从1-5的范围内选择。
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答：从1到5中间选择一个数字。1代表非常轻松，5代表非常费劲。
度量：计算所有用户的答案的总和，得到的总分低说明企业降低了用户满足需求的难度，而总分很高则说明用户在与企业互动的时候花费了太多力气。
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优势：
CES的优势之一是只关注“用户费力程度”这个要素的解决办法。计算CES分数的唯一目的是消除或减少用户服务中的障碍。
CES已被证实是评估用户忠诚度的最佳指标。 -
劣势：
CES可以指出用户服务中的障碍，但它并不会深究为什么用户会遇到问题，或这些障碍会是什么。
最后，这三个测评系统都可用于评估客户对流程、产品或服务改变效果的满意度。企业可以对比实施新的方案前后的测验分数，进而权衡方案的影响。另外，这些指标是专门设计来帮助企业辨别他们自身的强项和弱项的。消费者研究的主要目的就是将从用户身上获得的洞察转化为能够反过来改善用户整体体验的任务项。
你可能会觉得，任意一种测量方法都不能完全说明你公司关心的所有用户支持问题。其实，这些测量方法可以相互结合，也可以与其他的补充工具一起使用，从而综合性地了解公司在用户支持方面的发展需要。也有人建议，这些工具最好能与一些行业特定的策略或你发现的经验事实配合使用。
通过试验，你将会找到对你的公司、以及最重要的是对你的用户而言最有效的混合方法。
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译者： Cecilia喵酱 审校：Baozhu
作者：TASKUS
原文标题：《CSAT VS. NPS VS. CES: YOUR GUIDE TO CUSTOMER SUPPORT SCORES》
原文链接：https://www.taskus.com/blog/csat-vs-nps-vs-ces-guide-customer-support-scores/
发布日期：September 01, 2014
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