满意度调查的统计汇总通常包括以下几个步骤：
数据收集
通过问卷调查、电话采访、在线反馈表格等多种方式收集客户满意度数据。
确保样本量足够大，以保证数据的代表性和准确性。在数据收集过程中，应注意保护客户隐私，确保数据的真实性和可靠性。
数据清洗与处理
检查数据的完整性，去除无效或不完整的数据。
进行数据格式的规范化处理，确保所有数据格式一致。
处理异常值和缺失值，可以采用均值填补法或删除异常值等方法。数据清洗的目的是提高数据的质量和分析的准确性。
数据分析
使用统计工具对数据进行整理和分析，常用的分析方法包括平均值、标准差、频率分布等。
描述性统计分析可以帮助了解数据的基本特征，如均值、标准差、频率分布等。
相关性分析可以帮助识别不同变量之间的关系。
回归分析可以帮助预测客户满意度的影响因素。
数据汇总
将各项调查数据按照预设的权重进行加权求和，得出总体满意度。
例如，综合满意度M∑=Md×50%+Mf×20%+Ms×15%+Mj×15%。
结果呈现
将分析结果通过图表、图形、文字说明等方式展示，便于理解和解读。
制作客户满意度调查分析数据汇总表，包括各项满意度的具体数值和占比。
制定行动计划
根据数据分析的结果，确定问题和机会，并制定相应的行动计划。
可以选择以下方式：
数据录入： 手动录入数据也是一种快速统计方法。可以使用电子表格软件（如Excel）将数据手动录入表格中。为避免出现错误，最好将数据录入同时由两个或更多人依次进行。
数据分析： 利用数据分析软件（如SPSS）对数据进行符合实际情况的统计分析，包括频率分析、描述性统计、卡方检验、t检验等一系列统计方法。分析后得出的结果可以帮助对调查结果进行进一步的解释和应用。
通过以上步骤，可以对客户满意度调查数据进行全面的统计汇总，并为改进产品和服务提供有价值的参考依据。
