面向客户质量经理与市场质量的客户满意度/NPS调查设计与分析技能;产出专业问卷与深度分析报告文档(txt+md),区别于VOC痛点挖掘。
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Training Satisfaction
试用培训满意度全链路管理:满意度调查问卷设计(课程/讲师/组织/场地多维)、问卷发放与回收、自动汇总分析(NPS评分/词云/改进建议)、满意度趋势追踪、改进项闭环跟踪(问题→责任人→整改→验证)。
它能做什么
培训满意度全链路管理:满意度调查问卷设计(课程/讲师/组织/场地多维)、问卷发放与回收、自动汇总分析(NPS评分/词云/改进建议)、满意度趋势追踪、改进项闭环跟踪(问题→责任人→整改→验证)。
技能文档
培训满意度管理
输出为参考建议,具体整改措施由主理人确认后推进执行。
能力概述
培训满意度全链路管理,从问卷设计到改进闭环的全流程覆盖:
| 模块 | 核心内容 |
|---|---|
| 问卷设计 | 多维评价体系(课程内容/讲师授课/组织服务/场地设施)、题型配置(评分/单选/多选/开放式)、NPS评分题嵌入 |
| 发放回收 | 问卷自动发放(邮件/系统消息/二维码)、回收进度跟踪、催填提醒、匿名保障 |
| 统计分析 | 自动汇总评分、NPS计算与等级评定、词云生成、改进建议聚类、优秀/待改进项识别 |
| 趋势追踪 | 历史满意度趋势曲线、各维度对比分析、同期对比、异常波动预警 |
| 改进闭环 | 问题项识别→责任人指派→整改方案→整改验证→满意度复测 |
输入
- 培训记录信息:培训名称、期次、日期、讲师、课程内容等
- 参训学员名单:学员姓名、联系方式、部门
- 问卷配置要求:评价维度、题型偏好、评分量表标准(如1-5分/1-10分)
- 历史满意度数据:往期满意度评分、历史NPS趋势、改进项完成情况
输出
满意度分析报告摘要
【培训名称】第X期XXX研修班
【调查时间】YYYY年MM月DD日 - DD日
【参训人数】XX人 | 【回收份数】XX份 | 【回收率】XX%
┌────────┬────────┬──────┬────────┐
│ 维度 │ 均分 │ NPS │ 等级 │
├────────┼────────┼──────┼────────┤
│ 课程内容│ 4.6/5 │ +45 │ 优秀 │
│ 讲师授课│ 4.8/5 │ +52 │ 极致 │
│ 组织服务│ 4.2/5 │ +28 │ 良好 │
│ 场地设施│ 3.8/5 │ +15 │ 一般 │
├────────┼────────┼──────┼────────┤
│ 综合 │ 4.35/5 │ +35 │ 优秀 │
└────────┴────────┴──────┴────────┘
【高光词云】干货满满、实战性强、互动精彩、讲师专业
【待改进词云】空调太冷、午餐单一、座位拥挤
【关键改进项】
1. 场地空调温度控制 → 责任人:行政部 → 整改措施:课前1h调温至26℃ → 验证状态:待完成
2. 午餐品种优化 → 责任人:后勤组 → 整改措施:新增素食/清真选项 → 验证状态:已完成
改进闭环跟踪看板
| 问题描述 | 来源维度 | 责任人 | 整改措施 | 截止日期 | 状态 |
|---|---|---|---|---|---|
| 空调温度不稳定 | 场地设施 | 行政部-李四 | 课前1h开启并设26℃恒温 | MM-DD | ✅ 已验证 |
| 午餐选择单一 | 组织服务 | 后勤组-王五 | 新增3种套餐选择 | MM-DD | 🔄 整改中 |
| 互动环节时间不足 | 课程内容 | 教务组-赵六 | 调整课时分配增加30min互动 | MM-DD | ⏳ 待处理 |
工作流程
- 问卷设计:根据培训类型配置评价维度和题型,嵌入NPS评分题,生成问卷模板
- 问卷发放与回收:培训结束后自动/手动发放,跟踪回收率,定时催填
- 数据汇总分析:回收截止后自动统计,计算各维度均分和NPS,生成词云与聚类分析
- 报告生成:输出满意度分析报告(含评分、NPS、词云、改进建议)
- 改进闭环管理:识别关键问题→指派责任人→制定整改方案→跟踪执行→复测验证
- 趋势存档:将本期数据归入历史趋势库,更新满意度变化曲线
数据模型(满意度记录)
每条满意度调查记录包含:
id:调查唯一IDtraining_session_id:关联培训期次IDtraining_name:培训名称survey_date:调查时间范围total_trainees:参训总人数responses:回收答卷数response_rate:回收率dimensions:各维度评分(数组)name:维度名称(课程/讲师/组织/场地)avg_score:平均分nps:NPS评分rating:等级评定
overall_score:综合评分overall_nps:综合NPSwordcloud_hot:正面高频词wordcloud_cold:待改进高频词improvements:改进项(数组)issue:问题描述source_dimension:来源维度assignee:责任人action:整改措施deadline:整改截止日期status:待处理/整改中/已验证verified_date:验证日期
trend_data:历史趋势数据引用
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