用户满意度迁移分析：从原始状态到新状态的流向分布与变化趋势。

用户满意度迁移分析：从原始状态到新状态的流向分布与变化趋势

在现代商业环境中，用户满意度是企业成功的关键指标之一。通过对用户满意度的迁移分析，企业可以深入了解用户态度的变化趋势，从而制定更有效的客户关系管理策略。本文将基于ichartcool工具生成的图表数据，详细分析用户满意度从原始状态到新状态的流向分布与变化趋势。

数据分析概述

本次分析涵盖了三个原始满意度状态（Favorable-满意、Intermediate-一般、Poor-不满意）向三个新状态（New-Favorable-新满意、New-Intermediate-新一般、New-Poor-新不满意）的迁移情况。数据清晰地展示了用户满意度变化的动态过程。

详细迁移分析

从Favorable（满意）状态开始的用户中，有19人保持在了New-Favorable（新满意）状态，占比约86.4%。这表明高度满意的用户具有较强的忠诚度。仅有2人下降至New-Intermediate（新一般）状态，1人下降至New-Poor（新不满意）状态，说明满意用户的流失率相对较低。

Intermediate（一般）状态的用户表现出较大的波动性。其中18人提升至New-Favorable（新满意）状态，显示这部分用户有较大的提升空间；22人保持在了New-Intermediate（新一般）状态；但有29人下降至New-Poor（新不满意）状态，占比约42%，这表明一般满意度用户存在较高的流失风险，需要企业重点关注。

Poor（不满意）状态的用户中，有4人提升至New-Favorable（新满意）状态，6人提升至New-Intermediate（新一般）状态，这说明通过有效的干预措施，不满意用户是可以被转化的。然而，仍有15人保持在了New-Poor（新不满意）状态，占比60%，显示这部分用户可能存在较深层次的不满，需要更深入的解决方案。

战略建议

基于以上分析，企业应当：1）维护高满意度用户的忠诚度；2）加强对一般满意度用户的关怀，防止其向不满意状态迁移；3）针对不满意用户制定个性化的转化策略，提升整体用户满意度水平。

数据表格

原始状态	数量	新状态
Favorable	19	New-Favorable
Favorable	2	New-Intermediate
Favorable	1	New-Poor
Intermediate	18	New-Favorable
Intermediate	22	New-Intermediate
Intermediate	29	New-Poor
Poor	4	New-Favorable
Poor	6	New-Intermediate
Poor	15	New-Poor

可视化图表

下图通过ichartcool生成的桑基图直观展示了用户满意度状态的迁移路径和流量大小，帮助理解复杂的迁移关系：

注：该桑基图清晰展示了不同满意度状态之间的迁移关系和流量比例，箭头宽度表示迁移数量的大小。