一、满意度的获取方法
企业在提供服务过程中，获取客户满意度的方式有以下几种：
- 主动邀评：在服务事件完成之后，主动邀请客户对服务进行评价；以及通过不定期的随机回访、探访获取到的服务评价。
- 被动邀评：主要来源为客户的投诉和诉求。
二、满意度怎么设置
主动邀评中，满意度的设置根据场景不同，而大致分为两种：电话满意度设置、在线满意度设置
一般情况下满意度设置会采用5分制、3分制、满意不满意三种模式。以中小型企业的在线服务为例，启用企业营销QQ的小型企业，营销QQ中提供5种设置。建议设置为分数，便于后期的统计和分析，分数设置为5、4、3、2、1五个分段。
如是电话呼入，大多数呼叫中心都启用了满意度打分的设置，但是按照习惯来讲，电话通话结束的时候，唯有小部分人会听完所有IVR后按下选项，如果在服务过程中确实产生了不满的情绪，那么客户肯定会等结束之后去点最差的那个评价。且电话型的满意度打分不建议设置为繁冗的分数打分以及长时间的IVR，一方面考虑到成本的问题，一方面也要考虑到客户的非力度情况。所以建议电话打分设置为简单的：不满意、一般、满意。同时为了更好的获取到不满意的数据和信息，建议将不满意放第一位，从而进一步的改进整个服务流程和服务体系。
三、满意度的计算方法
满意度的计算方法有很多种，常见的算法非常简单即为：满意的事件个数/总获取到的评价个数。
在这里给大家的介绍的计算方法为不满率。而不满率并非为1-满意度，众所周知在整个服务体系中100-1=0的重要性，因为1个客户没有服务好，可能导致的结果是一个可怕蝴蝶效应，那么势必需要将不满的数据同比放大，才能进一步的得到隐性的不满后果，且不满率的计算方法可以将服务性指标精益求精。
- 在线的不满率计算方法
按照上述的5分制，将不满的数据等比放大，最终目标是100%满意。
| 分值设置 | 5分 | 4分 | 3分 | 2分 | 1分 |
| 扩大倍数 | 1 | 3 | 5 | 8 | 10 |
举个例子：
- 一个呼叫中心中，某一个座席的考评月中或得到的评价次数为100次，而1分的有2次，3分的5次，4分的8次，5分的85次，那么该座席的不满率计算方法是：（2*10+5*5+3*8）/100=69%，也就是说这个座席代表的不满率高达69%。
- 如果按照以往的计算方法，5分以下为不满，那么该座席的不满率为：15/100=15%。
以上的两种计算方法能很清楚看出具体的区别，第一种计算方法将客户的隐性不满也计算到了其中，而第二种算法只计算到了该座席的实际不满率，从心理学角度来讲，一个座席按照第二种算法，只要确保提升满意的数值即可。而第一种算法座席需要想方设法的将自己的满意度提升到100%而且不能有任何第一非常满意的数值。
1、电话的不满率计算方法
同样根据上述的测量方法，将满意度设置为三种，那么按照等比进行扩大：
| 满意分 | 满意 | 一般 | 不满意 |
| 扩大倍数 | 1 | 5 | 10 |
2、算法也同在线的计算方法
整个不满率的计算，还要囊括回访、拜访、客诉三个方面的数据，而客诉的事件同样视为不满，也就是最低分值得数据，计算在座席的不满率当中。
在有了满意度的数据后，企业应该根据实际情况进行进一步的调整和改进，同时如果涉及到考核，可以参考座席的评价率数据，综合来考评一个座席满意度乃至真个服务体系的满意度。要想提升整个服务体系的满意度，还需要一个步骤，将服务形成一个如下闭环，不断地提升整个服务品质：
以上即为满意度的综合评定和测量计算以及数据运用的方式和方法，在大数据时代，需要数据驱动运营，数据推动服务，搭配合理的考核机制，让整个服务再上一个台阶！
