近几年来,为积极响应国家大力提倡的供给侧改革和金融服务实体相关倡议,消费金融产业快速发展,一大批消费金融公司应运而生,通过刺激消费和降低库存等方式对推动供给侧改革起到巨大的促进作用。但是消费金融领域客户跟传统金融客户不同,客户的风险比传统金融的客户相对较高,且贷款的金额较小,消费金融呈现出小额,分散,高频的特点。据估算,消费金融大约有5到6亿左右的庞大客户群体。所以,面对庞大的消费金融需求及特殊的客户群体,如何提高客户满意度,是摆在创业型和创新型企业面前的共同的问题。消费金融的客户群体相对比较特殊,通常传统金融机构或者不愿意或者不能覆盖这部分客户群体。而随着消费的进一步升级及社会的进一步发展,这部分客户本身的金融需求还是比较强烈的。在消费金融获得批准并长足发展之前,这些客户要么尝试申请信用卡,要么通过私人借贷的方式满足金融需求。随着消费金融的发展以及科技技术的进步,我们可以用大数据,云计算等科技手段提高风控模型的准确度,进行更准确的风险定价。消费金融公司正是利用技术手段解决风控的问题,同时满足广大年轻消费者的金融需求。本文首先根据相关研究阐述客户满意度相关理论,结合MS消费金融消费的客户类别和行业特征,构建定制化的满意度模型,并分析消费金融行业客户满意度相关指标体系,构建以重要度和满意度双重指标的测评体系。然后根据公司在客户服务过程中的实际情况和未来规划、进一步调查相关指标,然后再进一步量化。设计有针对性的调查问卷。然后通过上千份的调查问卷统计并分析相关数据,通过数据分析的结果找出客户重视程度较高但是客户满意度比较低的问题,进一步探究问题背后的原因,最终找到有针对性的改善客户满意度的具体改进措施,增强客户对企业的信任,为企业的长远发展奠定坚实的基础。