SaaS 公司通过直接反馈、使用情况分析和支持互动相结合的方式来监控用户满意度。他们将定量指标与定性见解结合起来，以识别趋势并解决问题。这种方法帮助他们了解用户如何与他们的产品互动，什么让他们感到沮丧，以及哪些改进能增加最大的价值。
一种常见的方法是使用像净推荐值 (NPS) 或客户满意度 (CSAT) 这样的调查。例如，一个应用内的 NPS 调查可能会问：“您有多大可能向同事推荐此产品？”，范围是 0-10 分。像 Intercom 或 Zendesk 这样的公司通常会在特定的用户操作（例如，完成一个支持单）后触发这些调查，以捕获及时的反馈。开发人员可以使用像 Typeform 或 SurveyMonkey API 这样的工具以编程方式跟踪响应率。低分会触发后续问题，以收集定性细节，然后分析这些细节，找出像缺少功能或可用性痛点这样的重复出现的主题。
另一个关键的方法是分析产品使用数据。像 Mixpanel 或 Amplitude 这样的工具会跟踪诸如每日活跃用户 (DAU)、功能采用率和会话持续时间等指标。例如，如果一个新的仪表板功能的使用率很低，开发人员可能会检测事件跟踪，以查看用户在哪里退出。流失率——即取消订阅的用户百分比——与满意度密切相关。流失率的突然上升可能会促使深入研究最近的代码更改或支持单。有些团队会构建自定义仪表板（使用 Grafana 或 Metabase）将使用模式与满意度分数相关联，从而帮助确定错误修复或 UI 改进的优先级。
最后，SaaS 公司会监控支持渠道和社区反馈。支持单（通过 Zendesk 或 Freshdesk 处理）会被标记和分析以找出趋势——关于 API 错误的重复投诉可能表明文档存在差距。像 GitHub Discussions 或 Discord 服务器这样的论坛提供未经筛选的用户意见。开发人员经常使用情感分析工具（AWS Comprehend，MonkeyLearn）来自动分类来自大型数据集的反馈。积极的团队还会与高级用户进行用户访谈或 beta 测试，以验证假设。例如，开发人员可能会邀请企业客户测试新的 SSO 集成，并在全面推广之前收集反馈。通过结合这些方法，SaaS 团队会创建一个反馈循环，以不断地将其产品与用户需求对齐。