从客户满意度研究到客户关系研究
华南国际市场研究有限公司
Research International China
•经营国际化，全球经济一体化
•自由化竞争，市场饱和
•市场主导权由卖方手中转到买方手中…
如何在激烈的竞争中保持不败?
客户…
在全球,客户关怀正在被越来越多的企业高管所重视
来源: Forrester Research,
样本: 财富500强企业的50位销售经理
“全面的了解客户对于你的企业有多重要”
很重要
很关键
有点重要
一点也不重要
“当前贵公司是否对客户有一个直观、全面的了解?"
了解
有一些了解
不是十分了解
根本没有
客户…
在将来, 企业的利润将越来越倚重于其客户基础
影响企业利润的主要因素
Market value added
method
Discounted
cashflow method
Multiples
method
Customer lifetime
value method
Customer
acquisition cost
method
工业化社会
信息化社会
传统工业企业,
如制造型企业
服务型企业
信息/网络公司
企业固定资产
职工
客户
客户…
企业的最终目的，在于创造客户并留住他们
彼得·德鲁克（Peter Drucker）
客户满意度
自1980年代起，以“消费者满意度”为基本的客户关系管理概念开始盛行
顾客满意度（Customer Satisfaction Indices)
——最早起源于美国（汽车销售调查)
——美国政府与大型企业的支持、推动，1987年设立国家质量品质奖，并发布ACSI指数
——1992年日本政府积极推动，将该年定为日本CS元年
——2002年,用于全国质量奖评定的“中国用户满意度指数”开始推广应用
… …
——现阶段，多数中国企业进行客户满意度研究，主要是用于评估部门/职工工作执行情况。满意度指数评估作为促进竞争，提升工作质量的方法，成为了一管理手段，成为考核部门/职工工作质量的一项指标。
传统满意度研究
传统满意度研究通常分为三阶段：
识别消费关键接触点，建立研究指标体系
定性
衡量
表现及各
指标的重要性
定量
评估
以后的表现
追踪研究 (定量)
第一阶段
第二阶段
第三阶段
传统满意度研究-第一阶段
识别消费关键接触点，建立研究指标体系
第一阶段
该阶段研究通常是通过对消费者与企业双方面访谈研究，了解消费者消费过程中与企业/企业产品的每一个关键接触点（Touch point）,从而系统设立测量满意度的各项指标，指标覆盖消费者消费过程中接触到企业的的每个环节。
该阶段通常使用的数据采集技术为：
小组座谈会（Focus Group）——主要针对消费者群体。由专业主持人主持，通过与会者的互动来深入了解其消费过程中关注的主要内容
深入访问（in-depth Interview）——主要针对企业员工。 通过研究人员与相关员工一对一的访谈，了解企业客户服务体系及其主要指标，以及员工认为的关键点。
探索性的
定性研究
深入了解顾客需求、影响他们购买决策的要素以及这些要素的细节。
传统满意度研究-第一阶段－研究方法（1）
通过严格的预约程序寻找与会者；
每组6-8个被访者，时间大约是2小时；
专业主持人主持，通过与会者的互动来深入了解相关内容；
利用投射技术来挖掘消费者的内心世界；
客户可以在单透镜后面观察消费者的言行举止。
可以灵活调整研究重点，譬如对于会议过程中新发现的感兴趣问题，可以加入到研究中。
小组座谈会
传统满意度研究-第一阶段－研究方法（2）
通过严格的推荐、预约程序来寻找被访者；
一对一的访问，可以避免外界的影响。时间大约是1-2小时；
专业主持人主持，可以讨论一部分敏感性问题。
可以在被访者的工作单位、家里、或者RI公司接受访问；
可以灵活调整研究重点，譬如对于会议过程中新发现的感兴趣问题，可以加入到研究中。
深入访问：
传统满意度研究-第二阶段
衡量
表现及各
指标的重要性
第二阶段
验证性的
定量研究
通过大样本的调查分析，计算顾客总体满意度指数和各指标的满意度指数（识别优点和缺点）。量化各决策要素对满意度的重要性，从而识别出主要改进方向
最常使用的数据采集技术
电脑辅助电话访问(CATI）
拦截访问（CLT）
通常采用满意度测量方法
Likert 数字量度表
各满意度指标重要度分析方法
相关分析
回归分析
结构方程
传统满意度研究-第二阶段-研究方法（1）
利用CATI （Computer Aided Telephone Interviewing）系统来进行访问，也可以用传统的电话+纸笔来访问；
可以运用更好的随机抽样方法选择号码拨打，或者按照预先产生的号码清单（通常由客户提供）逐个拨打；
时间长度在15-20分钟内；
不受空间限制，费用比较低廉。
全程监控（录音）以确保质量。
CATI：
传统满意度研究-第二阶段-研究方法（2）
在人流量大的地方租用访问点进行拦截访问，为了最大程度地覆盖到不同的人群，一般在一个城市设置3-4个访问点。同时设定相关配额。
由经验丰富的拦截员随机拦截路人进行邀请，由专门的访问员进行访问；
时间长度在30-35分钟内；
时间短，效率高。
全程由现场督导监控，以确保质量。
拦截访问：
传统满意度研究-第二阶段-测量方法
测量满意度: 采用李克特/Likert量表
您对以下每项服务的满意程度如何？
非常不满意 非常满意
测量指标A 1 2 3 4 5 6 7
测量指标B 1 2 3 4 5 6 7
测量指标C 1 2 3 4 5 6 7
测量指标D 1 2 3 4 5 6 7
… 1 2 3 4 5 6 7
整体满意度评价 1 2 3 4 5 6 7
传统满意度研究-第二阶段-
满意度指标重要性分析方法（1）
直接测量：依然采用Likert 数字量度表，请消费者以分值形式直接表述各指标的重要程度。
缺陷: 在采用该测量方式时，被访者会倾向于把每一个特性视为重要，而不作区别考虑。用该重要度去分析企业后续改进方向及推算整体满意度存在着不可忽视的误差。
相关分析：以企业在各指标的表现得分与其整体满意状况得分的相关系数作为各指标的权重。
缺陷:相关性只是表示两个指标的关联性（如同时升高或降低），而不是两个指标之间的因果关系。改善与整体满意度相关性高的指标，并不一定能引起整体满意度的大幅提升，且其提升的幅度不能被具体的计算与预测。
传统满意度研究-第二阶段-
满意度指标重要性分析方法（2）
回归分析：以各指标与其上一级／整体满意度的回归系统作为各指标的权重。
缺陷:回归统计分析要求各变量之间是相互独立的，如果变量之间存在交互作用，则运算结果（系数）具有不稳定性。而且在用自变量（服务指标评价）推断应变量时（总体满意度）时可能出现很大误差。
譬如:在通信行业服务满意度研究中，采用回归分析，可以得到资费对总体满意度的影响系数是，缴费方便性对总体满意度的影响系数是，两者之间的交互系数。是如果割裂来看，资费满意度升1分，则总体满意度升，然而资费生1分，导致消费者缴费方式的满意度也升了分，那么两者对总体满意度合计的作用是升了分
传统满意度研究-第二阶段-
满意度指标重要性分析方法（3）
很多公司开始将结构方程模型（Structural Equation Modeling）运用于满意度研究。其是一种建立、估计和检验因果关系模型的多元统计分析技术。其既能将被访者对问题的回答进行误差处理，同时也考虑指标之间的交互关系，比较纯粹地反映外生变量（各服务指标的评价）与内生变量（总体满意度）之间的关系,在数据分析上比传统方法有了很大的改进。
结构方程数学模型
测量模型
说明:X,Y是外生、内生观测变量， 是X,Y测量上的误差， 是观测变
量X与潜在变量 的关系， 是观测变量Y与潜在变量 的关系。
传统满意度研究-第二阶段-
满意度指标重要性分析方法（4）
满意度
客户俱乐部
.24
e13
.15
1
客户经理
.85
e12
.67
1
信用度
.49
e11
.52
1
缴费
.80
e10
1
客户服务热线
.62
e9
1
代理点
.41
e8
.26
1
营业厅
.50
e7
.39
1
网站
.06
e6
.03
1
媒体宣传
.54
e5
.60
1
促销优惠
.66
e4
.74
1
增值服务
.16
e3
.10
1
资费价格
.79
e2
.72
1
网络质量
.85
e1
.62
1
忠诚度
转网
.45
e15
推荐
.77
e16
更多使用
.24
e17
.26
.24
e14
.71
.59
1
1
.52
1
1
.11
.10
.11
.11
.01
.02
.12
举例DEMO
传统满意度研究-第二阶段-改进方向分析
通过对各指标满意度与重要度的四象限分析，提出企业后续改进方法
传统满意度研究-第三阶段
评估
以后的表现
第三阶段
满意度研究通常是个持续性研究项目，采用既定的满意度指标系统（在定量测量阶段确定的指标与各指标的重要程度）在每年度开展横截面调查，以持续跟踪企业满意度改善状况。
横截面调查是指每个年度在同样的总体中根据同样的抽样方法，抽出相同样本量的群体进行的调查研究。
传统满意度研究缺陷(1)
除了统计分析方法方面存在的缺陷外,传统满意度研究由于采用Likert 数字量度表进行定量测量，在研究输出结果中往往存在着以下缺陷：
测量结果没有代表具体行动的意义
4分意味着什么？它代表目前的哪一种服务水平？
从4分提高到5分对企业来讲意味着什么？4分和5分在具体的行动过程中代表怎样的差异？
是把“营业员服务态度”从2分提高到3分，还是把“营业员专业知识”从3分提高到4分呢？在目前的情况下，优先提高哪一项对提高整体满意度意义更为重大呢?
测量结果不能用于直接采取行动
怎样才可以从4分提高到5分？
测量结果具有主观性
评价的客观性不足。譬如同样的服务，由于不同地区、不同部门的顾客期望不一致，所给的分数就不一样。甚至服务水平差的地方反而得分更高。这样就导致在各分公司对比、各部门对比时缺乏公信力。
传统满意度研究缺陷(2)
没有清楚指出应该做些什麽
没有清楚的优先级别
可操作性低
…
结果
没有具体如何改进
服务的方案!
如何克服一些传统的研究方法不能提供可操作的直接采取行动的弊端？？？
SMARTSM
SMART
Salient Multi-Attribute Research Technique
SAMRT通过采用消费者语言的语意量表及适应性联合分析很好的解决了传统满意度研究中的问题，使得研究结果可以直接用于满意度改善行动，并使得企业能很好的预知道提升每项指标水平可以带来的实质意义。
第一次SMART研究于1987年在英国进行
至今，在全球50个国家
超过1000个项目
涉及广泛的行业类别
SMARTSM
识别问题
衡量表现
计划和实施
跟踪评估
SMARTsm
定性阶段： 测量指标的调整和确定
定量阶段： 评估指标/测量表现
跟踪研究阶段： 建立指标的监测体系评估以后的表现
定量研究结果运用： 设定行动优先级和具体目标
第二期
第一期
SMARTSM - 识别问题（1）
座谈会
深度访谈
+
资料收集整理
观察研究
+
在该阶段的主要目的类同常规满意度研究：识别消费者主要需求和建立研究指标体系。
RI除了用常规的小组座谈会，深入访问等定性研究技术外，RI还采用二手资料分析与观察定性研究技术，以更全面、直观的了解消费消费，决策全过程
二手资料分析：对企业的客户服务手册及相关资料、过往消费者研究数据、行业标准等二手资料进行分析，以补充一手资料定性研究结果，使该阶段设立指标能全面的覆盖到消费者消费过程中接触到企业的的每个重要环节。
SMARTSM - 识别问题（2）
观察研究：陪同购物、家访
预约被访者去进行一次典型的购物；
可以了解被访者在购买过程中的接触点、以及对接触点的评价；
认识消费者的购买决策过程，以及现场环境如何影响其决策。
预约一个家庭进行家访；
现场了解消费者对产品的储存、使用、丢弃，以及在整个使用过程中的评价；
观察其家庭环境，如何使产品更好地融入其生活环境。
SMARTSM - 识别问题（3）
我们在这个阶段可以获得：
在客户看来最重要的是哪些服务层面
客户是如何使用自己的语言来描述这些服务层面的，以及每个服务层面所包含的不同表现水平：
每个服务层面中现实存在的最差表现水平
每个服务层面中现实存在的最佳表现水平
在每个服务层面的最差和最佳表现水平之间，存在1个或者2个不同表现水平
对于特定服务，客户期望的可以达到的最佳表现水平
具体而言，我们要知道应该怎样提高服务水平。
该阶段SMART的独特之处在于使用客户自己的语言对服务水平进行描述（语意量表），而不是单纯的数字评分！
消费者语言的语意量表
顾客自己的词汇
对行为的描述
真实的
渐进，发展的
营业员员由衷地说‘请’ 和‘谢谢’
营业员认真地说‘请’ 和‘谢谢’
营业员说‘请’ 和 ‘谢谢’时很机械，听起来象在背书
营业员连‘请’ 和 ‘谢谢’都懒得说
5=认为最好，很满意
.
.
.
.
.
1=认为很差，很不满意
SMARTsm 语意量表
传统数字量表
SMARTSM - 识别问题（4）
举例DEMO
SMARTSM– 衡量表现（1）
在定性研究的基础之上，使用客户自己的语言对服务水平进行描述，然后在定量研究阶段，模拟现实的服务状态，对这些服务水平进行评价：
在各个服务层面上，企业的表现是怎样的
对于不同的服务层面，它们的相关重要性是如何的
对于不同的客户，不同服务的水平改变对于他们的优先性是怎样的
衡量
目前的表现
选择重要的属性
区分属性
的优先性
（替补选择）
通过定量研究衡量各属性的表现
SMARTSM– 衡量表现（2）
提问举例：以下哪一种描述最适合用来形容您在XXXX时，柜台业务人员的态度呢？
表现评价
营业员由衷地说‘请’ 和‘谢谢’
营业员认真地说‘请’ 和 ‘谢谢’
业务员说‘请’ 和 ‘谢谢’时很机械，听起来象在背书
业务员连‘请’ 和 ‘谢谢’都懒得说
表现
举例DEMO
SMARTSM– 衡量表现（3）
500
300
200
150
100
80
提问举例：请告诉我以下这些项目对您选择移动运营商时的重要性如何呢？
营业员服务态度…………………………..……..……..
营业员服务效率…………………………………..……
营业员专业知识………………………………………..
营业厅环境……………………………….………….…
营业厅的业务指示…………………………………..
营业厅宣传资料的陈列………………………………
选择重要属性
在相对相关性评价中采用量级尺度（Magnitude Scale） 技术，可以更加有效地区分客户对于各服务指标的关注程度。
举例DEMO
SMARTSM– 衡量表现（4）
提问举例：您认为中山移动公司在营业厅服务方面最需要改进的是什么？也就是说，您最想让哪种说法改进一个层次呢？
优先选择方向
L1:业务员连‘请’ 和 ‘谢谢’都懒得说
L2:业务员说‘请’ 和 ‘谢谢’时很机械，听起来象在背书
L3:营业员认真地说‘请’ 和 ‘谢谢’
L4 :营业员由衷地说‘请’ 和 ‘谢谢’
L1:办理业务时间在15分钟左右
L2:办理业务时间在10分钟左右
L3:办理业务时间只需5分钟
目前的服务
L1:办理业务时间在15分钟左右
L2:办理业务时间在10分钟左右
L3:办理业务时间只需5分钟
改进后的服务
改进期望
ü
L1:业务员连‘请’ 和 ‘谢谢’都懒得说
L2:业务员说‘请’ 和 ‘谢谢’时很机械，听起来象在背书
L3:营业员认真地说‘请’ 和 ‘谢谢’
L4 :营业员由衷地说‘请’ 和 ‘谢谢’
举例DEMO
SMARTSM– 计划和实施（1）
通过SMART内嵌的联合分析（Conjoint）分析关键服务属性及其关键水平
对于每个服务属性，从较低的服务水平提高到较高的一个服务水平，它的重要程度（或对于客户来说的价值或效用）是如何？
对于一些服务属性，从较低的服务水平1提高到服务水平2就可以了，但对于某些属性，必须要提高到最高的服务水平；
每个服务属性的重要性指数通过加和每个水平的重要性获得；
对以上获得的数据进行标准化——假设所有个属性的重要程度是1000分，每个阶段的相对重要性得分是它在1000中所占的比例。
营业员的服务态度
重要程度
91
营业员的服务效率
98
SMARTSM– 计划和实施（2）
2005
78
2006目标
82
2004
73
总体满意度指数(CSI)
同理，通过表现和相应的重要性权重，可以计算客户整体满意度（CSI）和设定下一阶段总体满意度目标。
举例DEMO
SMARTSM– 计划和实施（3）
如何达成目标？！
资源整合：选择重要的属性，重要程度高、满意度表现低的因素是重点改善目标:
资源整合分析
可以相应减少资源投入的因素(重要性低+满意度高)
不需要着重投入，但需要不断监视其变化情况的因素 (重要性低+满意度低)
需要进行优势保持的指标 (重要性高+满意度高)
A
AA
B
BB
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
75
85
95
0
10
20
30
40
50
60
70
80
迫切需要改进的指标 (重要性高+满意度低)
用户满意度
重要程度
高
低
低
高
SMARTSM– 计划和实施（4）
上升 – 机会
对于每个服务属性—如果对于所有的客户都从现有的服务水平提高到较高的水平，总体满意度会增加多少？
下降 – 损失
对于每个服务属性——如果对于所有的客户都从现有的服务水平降低到较低的水平，总体满意度会损失多少？
上升
下降
如何达成目标？！
设定关键水平要求，哪些需要提供高水平服务，哪些提供一般服务就可以？
SMARTSM– 计划和实施（5）
服务属性1
服务属性2
服务属性3
服务属性4
服务属性6
服务属性5
总体满意度
举例DEMO
经过前期的定性与定量的Smart研究后，我们了解到
哪些服务层面/属性对客户而言是重要的
我们在服务属性的表现怎么样
我们改进的重点在哪里。。。
然而，我们还不知道的是 :
消费者是否注意到了我们的重点改进呢？
他们是否变得更满意呢？
为此，我们建立Smart Tracking的追踪监测系统，对服务改进
后的顾客满意度进行跟踪研究，同时对基层的表现进行持续性的衡
量
SMARTSM– 跟踪评估
适应性结合分析方法，
从消费者对各项目指标改善次序的实际选择，计算出各项指标，乃至各指标中各服务水平的效用值，即重要度
可以很直观的计算出各指标提升每一个水平档次，对整体满意度的提升效果。
相关性只是表示两个指标的关联性（如同时升高或降低），而不是两个指标之间的因果关系。改善与整体满意度相关性高的指标，并不一定能引起整体满意度的大幅提升，且其提升的幅度不能被具体计算与预测。
以回归系数来表示各指标的重要度也有也许的不足：回归统计分析要求各变量之间是相互独立的，如果变量之间存在交互作用，则运算结果（系数）具有不稳定性。而且在用自变量（服务指标评价）推断应变量时（总体满意度）时可能出现较大误差。
直接测量各指标重要度时，被访者会倾向于把每一个特性视为重要，而不作区别考虑。
用该重要度去分析企业后续改进方向及推算整体满意度存在着不可忽视的误差。
采用消费者语言的语意量度表可以直观体现现阶段表现，及具体提升目标与方法
Likert 数字量度得出的测量结果实质上不能指导具体行动
数字量表评价的客观性不足
传统研究方法的缺陷及RI的解决方法
采用语意量表测量对企业的各项满意度
采用适应性联合分析方法计算各项指标的重要程度（效用值）
整体满意度=∑各项指标满意度*各项指标重要度
采用数字量度表表示对企业在各项指标中提供服务的满意程度与企业整体满意度
各指标重要程度来源于各项指标满意度与整体满意度的相关系数或是回归系数
采用数字量度表
直接询问各项指标的重要程度，
直接询问对企业在各项指标中提供服务的满意程度
直接询问其整体满意度
定量研究—
测量表现
设定指标
同时，采用消费者语言描述各指标的各级水平。
设定指标
设定指标
定性研究—
设定测量指标
间接测量
直接测量
RI SMARTsm
传统满意度研究
满意度研究困境（1）
做过满意度跟踪研究的企业，往往会发现满意度得分变化不大。 正如下图所示（所示数字是建立在美国各个行业过去十年的情况），它们趋于保持稳定（通常是在100分中得到70或80分）。
满意度研究困境（2）
到了九十年代，大部分企业开始谈论“忠诚度”——主要从一个公司不能只有满足客户需求能力，而更是需要有保持客户的能力来说。很明显的，公司想发展壮大，就要保持住客户，因此识别公司的服务中有哪些因素能提高客户满意度和忠诚度就很有意义了。
但很快部分管理者又发现：一个满意的忠诚的顾客不一定就是有利可图的——他可能通常在这个领域是低价值的，或者经常在竞争对手身上花费更多。
如何从客户关系管理中获取企业真正的成长机会？
我们需要一种新的方法!
客户价值构成
一个企业的客户基础价值由整体客户数量与每一个客户价值决定
提升企业利润
更高的客户现金流
更多的客户数量
客户现金流
客户数量
Annual profit/ customer
1
2
3
4
5
6
7
8
Price premiums
Recommendations
Cost savings
Sales growth per customer
Base profit
Acquisition cost
Customer retention rate
New customer acquisition rate
[%]
t
+
+x%
换一个角度
从消费者价值来进行客户关系研究…
CUPIDTM
RI CUPIDTM 真正着眼于客户关系研究，通过评估消费者与您的品牌在功能和情感上的关联，衡量您的消费者的潜在价值，从而发觉企业真正的成长机会。
消费者在具体消费过程中的感受与体验
消费者体验
从消费者对企业产品功能与情感两方面的满意与联系程度不同,区分不同群体(不同客户关系)
客户关系
增加使用
保持力(忠诚度)
交叉购买
升级购买
消费者潜力
指数
消费者潜力
CUPIDTM
RI通过对10000个,跨越6个行业（零售，金融服务，技术服务，汽车，航空和电信）的消费者进行研究, 确定了良好客户关系中功能性和情感上的主要因素。
与众不同
传达清晰
容易获取
基本需要被很好的满足
生活中不可或缺
些须兴奋
自豪
信任
情感关联
功能满意
CUPIDTM
对10000样本,从功能性与情感性关联状况进行消费者分类，CUPIDTM消费者关系类型很清晰地显现了——
“互相依存”
2%
“理想婚姻”
21%
“玫瑰战争”
54%
“政治婚姻”
23%
情感关联
功能满意
低
高
低
高
CUPIDTM
分析各类型消费人群的消费潜力，可以发现各类消费人群的消费潜力指数有着很大的差异。 随着消费者对品牌关联性的增加，其潜力指数有明显的增加。
CUPIDTM
基于以上对各类型客户关系潜力的分析结果，CUPID建议企业从改善客户关系着眼来提高消费者潜力，提升企业利润：首先是从满意功能性需求来提高保持力（忠诚度），然后从加强情感上的关联来促进客户潜力在宽度（交叉购买）和深度（升级购买）上的增长。
保持力
（忠诚度）
交叉购买
增加使用
升级购买
消费者潜力
指数
具体消费过程中的关键接触点（Touch Points)
消费者体验
情感关联
功能性满足
客户关系
消费者潜力
CUPIDTM
如何有效提升客户关系，促成利益增长呢？答案是消费者与企业的每个一个关键接触点（Touch Points）：优化、最大化企业在每个接触点传达给消费者信息与感知，是建立良好并且最终有丰厚利润汇报关系的基础。
正如我们发现消费者关系里的功能性和情感因素对消费者潜力起着不同作用，我们也发现不同的接触点驱动功能性和情感关系因素。下图总结了最近在英国开展的一个零售行业的项目的结果，可以看出：
从“玫瑰战争”关系到“政略婚姻”的头五个接触点（按重要性来说），都是功能性的满足因素：促销、产品齐全、好的布局、规律性的引进一些有趣的新产品等。
从“政略婚姻”到“理想化婚姻”的头五个接触点，也就是促进情感联系的因素：精神饱满的员工、领人愉悦的购物环境、高质量的新鲜产品、好的服务团队及高效率的工作等。
CUPIDTM
CUPIDTM注重消费者潜力,通过提升客户关系增进企业客户潜力,最终增加企业利润。其越过满意度和忠诚度，更直接地衡量收益。其明晰消费者体验的关键接触点，从而可以提出实际可行客户关系改进建议。为企业建立与改进可以带来丰厚利润回报的，真正的良好的客户关系具有重大意义。
It is often useful to have a single measure to reflect the value of your service. This enables you to compare the overall perception of your service to the competition - across different groups of customers and non customers, and also track movement over time.
By combining the service performance scores from all attributes, an overall Customer Satisfaction (CSI) score is calculated. This measure takes into consideration, not just how well you are perceived across the range of service issues - but the relative importance of each element of service, so strong performance on an important issue will have a much stronger contribution to the CSI score than strong performance on a less influential issue.
