企业进行满意度调查，了解自身的现状是一个目的，另外一个目的是应该采取什么样的方法和手段，切实可行并且高效率地提升用户满意度，从而进一步提升企业的经营绩效。
迪纳专项满意度测评，可以从用户的视野，确定影响其满意度的驱动要素，整个目标用户群对这些要素的评价，这些要素对满意度的影响大小（请注意：不是重要性高低）。要科学地得到上述数据，需要通过前期的定性和定量研究，构建符合实际市场状况和通过统计检验的结构方程模型，再实施正式调查，得到一定的有效样本数据后，通过基于偏最小二乘法（PLS）的算法编写的专用软件，才能最为精确地得到上述数据。这一部分工作，由DINA-CSM工具来完成。
基于上述满意度驱动要素的评价高低和对满意度的影响大小，可以分析出企业应该在哪些方面提升用户满意度。但是，由于这些驱动要素都是从消费者/用户的角度感知的因素，而企业可以采取的影响每一个用户满意度驱动要素的具体实施手段可能很多，并且这些手段的实施难度、投入大小也各不一样。如何把消费者/用户视野关注到的问题，和企业可以采取的居于后台的管理手段有机地联系起来，是一个挑战。
迪纳市场研究院在现有的满意度专项调查结果基础上，开发出了满意度提升实施分析工具（DINA-CSU），在现有的客户中运用，得到了客户的极大好评。通过这个分析工具，将满意度研究和企业管理提升有机地结合。该工具可以由迪纳提供给客户，进行培训后完全由客户自己运用；也可以由迪纳和客户组成联合咨询项目组，共同完成实施分析工作。
下面就简单介绍一下该实施工具（DINA-CSU）：
首先，通过构建结构方程模型，在采集到足够的有效样本数据后，通过专业的PLS算法，准确地测量消费者/用户对满意度驱动要素的评价和要素对满意度的影响大小。
其次：通过企业内部跨部门的头脑风暴会议，确定可以影响消费者/用户感知的满意度驱动要素的所有可以想象得到的手段和方法。这个阶段的工作最为重要，需要企业内部各个部门（包括一线直接和顾客打交道的部门，以及为一线部门提供支持的二线部门）都派人员参加，并且在头脑风暴的过程中积极参与大胆提出自己的见解和想法。这一部分是DINA-CSU能否成功的关键所在。通过头脑风暴得到足够多的手段和方法后，然后大家对上述的手段和方法进行评议：明确大家对各个提出的手段和方法的含义达成一致，剔除那些不可行的方法，合并那些基本一致的方法。如果参与头脑风暴会议的人员很多，可以把大家分为2组，注意每个组的人员的构成差异不大。在头脑风暴完成后，每一个组的成员对另外一组成员提出的手段和方法进行交叉评议。
第三：在评议完成后，对筛选后确定的提升用户满意度的管理手段和方法，确定他们对消费者/用户感知满意度驱动要素（这些要素是满意度研究中确定的）的影响强度系数。在确定这些影响强度系数的时候，请注意，每个手段可能影响1个以上的驱动要素；每个驱动要素也可能受到一个以上手段的影响。某一管理手段和方法与用户视角的满意度驱动要素没有关系，则该影响强度系数为0。某一管理手段和方法直接并且强烈影响到某用户视角的满意度驱动要素，则该影响强度系数为10。
第四：确定这些手段的实施难度系数和投入大小系数。通常采用的方法有2个：
方法一：排除资金投入这一要素的影响，在上述所有的手段和方法中，哪个是最容易实现的，确定实施难度系数为1，那个是最难以实现的，确定实施难度系数为10。然后把其它手段和方法在1－10之间进行相对实施难度排序。同样，排除实施难度的影响，仅仅考虑资金投入。不需要资金投入的（或者需要资金投入最小的）手段和方法，确定其资金投入系数为1，需要资金投入最大的，确定其资金投入系数为10。然后把其它手段和方法在1－10之间进行相对资金投入系数排序。
方法二：排除资金投入这一要素的影响，在上述所有的手段和方法中，哪个是最容易实现的，确定实施难度系数为1，其它实施难度高于该手段的，根据其相对难度倍数，确定一个难度系数。这样一来，难度系数的上限没有具体规定。同样，排除实施难度的影响，仅仅考虑资金投入。不需要资金投入的（或者需要资金投入最小的）手段和方法，确定其资金投入系数为1，其它资金投入高于该手段的，根据其相对投入资金量的大小，确定一个资金投入系数。同样，资金投入系数的上限也根据具体情况确定。
完成上述工作后，通过迪纳提供的满意度提升实施分析工具（DINA-CSU）内嵌的转换工具，可以确定各筛选出来的满意度提升手段分值和影响大小，进而确定在近期内，企业应该着力采取哪些手段和方法来提升顾客满意度。在对这些手段进行排序时，综合考虑了下列因素：该手段可以影响到的满意度驱动要素数量；该手段对相关满意度驱动要素的影响强度；相关满意度驱动要素的用户评价高低；相关满意度驱动要素对满意度的影响大小；该手段的实施难度；该手段的投入大小。这样一来，市场研究的量化成果就成功地转化为企业可以采取手段的量化排序，从而获得在提高消费者/用户满意度方面的最大的投入产出比。
下面是一个迪纳满意度提升实施分析工具的一个简单示意，摘选自某汽车厂售后维修服务满意度的实例（数据经过修饰）：
图1 迪纳满意度提升实施分析工具
运用上述工具，最终可采用的手段排序如下（简化）：
企业可以确定，在未来的一段时间内，主要把精力应投放在前N位的手段实施和监控上，因为对提升用户满意度而言，实施这些手段的投入产出比最大，效率最高。此外，可以把上述提升顾客满意度的手段和方法分解到企业的各个部门中去，这样每个部门对本部门提升用户满意度需要采取的手段也就有了明确的认识。
运用上述工具，成功的关键要素包括：
第一：通过科学的手段确定满意度驱动要素，各要素的评价高低，以及对满意度的影响大小。这个工作通常由专业的市场研究公司完成。常见的测定满意度驱动要素的重要性方法，测定的通常是显著性属性，而不是决定性属性。（见附录：显著性属性和决定性属性）。或者因为采取了通用软件，没有剔除满意度研究中采集到的数据的右偏特性，得到的系数不够精确。
第二：需要企业跨部门合作，在影响满意度驱动要素的手段方面达成共识，在这些手段对各驱动要素的影响大小，实施难度，投入大小等方面都达成共识。在确定这些手段极其相互关系的时候，由于各部门还不知道最终的结果（哪些手段将会成为企业近期主要采取的手段，这涉及到投入、责任等等），因此没有足够的动力从本位主义出发去扭曲实际的情况。这个过程非常重要，需要企业高层的参与。如果可能，迪纳公司的参与可以提高这部分工作的质量。通过培训，企业也可以自身完成这部分工作。
得到量化的结果后，企业下一步的工作就是调配资源实施排序在前的N个手段，并且监控这些手段的实施状况。在一段时间后，对用户满意度进行再次测评，以确定手段实施后的成果。
附录：显著性属性和决定性属性。
对于营销管理人员而言，一个主要目标就是判定哪些评估准则在影响消费者选择上最为重要。对于消费者产品评估有所影响的属性可以分为显著性属性（salient attributes）与决定性属性（determinant attributes）。
显著性属性通常是指就该产品类而言，消费者注意到且认为重要的属性。
决定性属性是指真正决定消费者要选择哪一个品牌或者到哪一家商店购买的属性。在消费者进行购买决策的时候，那些在各个竞争品牌间的绩效表现很类似的属性，往往会被自动删除，而最后成为关键和决定性的属性是那些在各个竞争品牌间的绩效表现存在显著性差异的属性，而这些属性也就是决定性属性。例如以购买计算机来看，可能记忆容量、品牌、价格和速度都是显著性属性。但由于各家计算机厂商在上述各属性之间的差别并不大，因此，最后决定消费者所购买品牌的可能是促销上所附赠的接口设备，则此时这些附赠的接口设备成为决定性属性。
