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小故事（有點兒長、有點兒繞，來點兒耐心）
當你看到水果攤的蘋果和桔子，是否為了買哪個而發(fā)愁？兩樣都買了，問題就解決了。但有很多需要比較的事例，無法用這種方式處理。
比如，我想參加個考研輔導班，最終選定了山宮培訓和新西方學校，兩個機構都有數學和英語輔導，且必須兩個科目同時報名。山宮培訓英語老師和新西方學校數學老師的水平已經得到業(yè)內的普遍認可，于是他們都分別把另外一科的輔導效果做宣傳重點，拿出數據說話，山宮培訓說，“我們的考研培訓班，460個學生，數學考試最高分145，最低分95”；新西方學校說，“我們的考研輔導班，450個學生，英語考試最高分140，最低分100”。我被困擾了，兩個機構不同科目的老師教學水平如何衡量、報名的學生綜合素質是否相同，如何選擇呢？
山宮培訓數學平均值=120，標準差=15；新西方學校英語平均值=125，標準差=18，兩個機構的學生兩個科目考研得分有不同的均值和標準差。統(tǒng)計上，均值和標準差不同時，一個變量的值不能與另一個變量的值相比較。
一個比較的辦法就是，把兩個機構不同科目處于中間位置的學生得分變換為標準得分（standard scores），再進行比較。首先，標準得分是一個相對距離值，去除了內部因素的特殊影響；其次，中位數能夠減少高低分的影響，當沒有極端值時，中位數會與均值相近，根據統(tǒng)計經驗，認定兩個科目得分處于中間位置的學生，能夠代表這個科目老師的教學水平。
本例中，山宮培訓數學的中位數得分為129，標準得分=(129-120)/15=0.60，而新西方學校英語的中位數得分為130，標準得分=(130-125)/18=0.28。由此判斷，我上山宮培訓的考研輔導班會更好一些。
實際上，直接用離散系數（標準差/均值）判斷也可以；或者用函數轉化（線性、對數、反余切等）判斷也可以。不同方法的應用都會有前提條件，孰優(yōu)孰劣關鍵看解決什么問題。
正題
網站日常運作中，為了收集不同產品的用戶反饋意見，可以在各產品的頁面掛出意見反饋入口，能夠幫助產品經理間接地傾聽用戶的聲音，實時了解他們使用產品的痛點、獲取改進需求。與此同時，可以在反饋問卷中加入滿意度的題目，一定程度上把用戶的感受量化，當反饋意見量大無法快速消化時，量化的滿意度題目能更快速地促進產品改進。
在用戶反饋問卷中設置滿意度題目，有利有弊，優(yōu)勢是如前所訴，能夠快速把握部分用戶的感受，也能夠長期連續(xù)獲得部分用戶對產品的評價；不足主要是數據并不能代表所有用戶，受反饋入口文案、位置，產品本身的用戶屬性等因素的影響較大。雖然有沉默的大多數用戶，但滿意度的研究表明愿意發(fā)出聲音的用戶更容易轉化成忠誠用戶，正是這些擁躉一定程度上推動了網站的發(fā)展。因此，反饋問卷仍然是目前比較友善的獲得用戶使用體驗感受的有效渠道。
不同產品反饋問卷都有滿意度得分，如何進行比較呢？以淘寶網為例，登陸頁面的用戶是廣大的買家、賣家；維權頁面的用戶主要是遇到交易糾紛的買家；賣家工具的用戶是購買了該產品的賣家，……不勝枚舉，這些頁面都有用戶反饋入口，反饋問卷中都帶有滿意度的題目，這些產品的滿意度得分之間作橫向對比，有沒有可能呢？
大家都會有顧慮，首先各產品的用戶群不同，其次各產品來填答反饋問卷的用戶帶有的情緒不同，再次各產品填答反饋的意愿、填答反饋的機會都不相同，簡單地進行比較，肯定不合適。
開篇的小故事提供了比較的思路，當然這也需要有個大前提，就是認定每個產品滿意度得分處于中間位置的用戶，能夠代表這個產品的平均水平。有了這個大前提，才能在現有條件下進行之后的分析，否則沒有共識就只能停滯不前。各產品滿意度數據標準化之后，上段提到的顧慮都能夠被弱化。
出處：taobaoued
責任編輯：bluehearts
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