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下一个纵列是MULT，即代表乘数（Multiplier）。这个纵列用简单的微软Excel函数检查电话域是否大于0（即某人是否提供了电话号码）。如果有，这个函数值显示1.5；如果没有提供，法则显示1.0。
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这个纵列叫乘数的原因，是因为我们将使用这个法则的输出（1.0或1.5）与LEN纵列（反馈长度）相乘，得到一个与每位潜在用户相对应的评分系统（SCORE）。
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之所以用这个1.5的“强制乘数”来表示愿意留下电话号码的受访者，是因为当一个受访者留下电话号码并且愿意通过电话告诉你他的困难时，他就很可能成为你的潜在购买者。
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事实上，在一般情况下，如果我们控制反馈长度在同一水平，就能发现：如果一个人留下了他的电话号码，那么，相对于那些反馈长度相同但没有留电话号码的受访者，这个人将会有高出这些受访者50%的产品购买意愿。
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虽然这个数据会随着市场和企业的改变而改变，但一般来说，更重视带有电话信息的反馈仍然是明智的做法。在你所在的市场缺乏相关数据的情况下，50%是一个合理的初始设定。
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▲纵列AH：评分系统（SCORE）
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完成以上所有的过程之后，你需要用评分系统为每一个反馈评分。在这里你会发现，分数是以降序排列的——顶端呈现的是最高的分数，底端是最低的分数。
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这样的设置是为了下一个，即高反馈者而设定的，同时也是整个流程中最后一个纵列。
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▲纵列AI：高反馈者（HYPER）
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在之前的分析中我们提到，要高度重视作为反馈高度积极者的潜在用户和最可能在你这里消费的个体，并将100%的营销精力放在他们身上。在整个深度调查分析中，我们在给每个反馈评分的基础上完成了这个名为高反馈者的数据点。它能挑选出反馈高度积极的个体。
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从这时开始，我们将依据反馈评分系统，主要关注你反馈最积极的，也就是表格顶部20%的客户。如果调查范围较小，则继续向下取20%（即延伸到40%）。任何一个属于上部20%的受访者将在这一纵列得到一个“1”，如果你在这上部20%中得到的反馈数小于100，我通常关注再向下的20%（延伸到40%），以得到更多的可供调研数据。
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这个例子中有一个需要注意的地方：因为我有幸在许多营销策划中参与了这个过程，我发觉上图中显示的反馈数值是极高的。大多数营销人员在做同样的问卷时不会得到这么高的数据，也就不会跟我们一样如此关注这个反馈数据。我之所以能得到如此高的反馈数据是有原因的：
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首先，我在市场中进行了精确定位。潜在顾客会想要跟我单独通电话，因为如果是找我做咨询，则要付上每小时上千美元的咨询费，但是接受调查意味着他可以获得一个免费与我通电话的机会（负责任地说，我事实上确实定期与他们进行电话交流）。
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第二，在那些认识我的人中有很多很热情的人。他们是典型的热情客户，因为在过去他们往往从我这里购买服务，有时甚至购买多项服务。
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第三，许多潜在顾客认为我是个调查漏斗专家，因此他们开始完成我发布的每一个调查，只是想看看我是如何工作的。
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我之所以告诉你这些，是因为你今后可能不会看到这个如此之高的数据，尤其是当你从首次访客中获得数据时。尽管你不会看到这样高的分数，但我也希望你不要因此气馁。一般来说，任何一个用这个法则计算出来得分超过400的数据，都是你营销中值得被关注的反馈高度积极者。
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用户信息统计
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你用这些用户统计信息数据做些什么呢？在开始分析开放式反馈之前，我想先向你介绍如何分析处理用户信息，另外也将展示我们获得的分类数据。
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在我们的例子中，我对探索全职和兼职的比例、销售自己产品和销售代理产品人员的比例以及顾客的收入分配比例非常感兴趣。
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☆80/20法则（处理80%的市场，但只关注上部20%的反馈）
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我想要找到的是每个问题的80/20。也就是说，纵观每个参数，市场中的大部分（约80%）落在哪一个分类。我想知道这个问题的原因在于，如果我只准备关注我营销中的一部分，我想要知道：怎样才能获得最大收益？这时我关注的这个部分应该是什么？如果我想要关注两个部分，那么这两个部分又应该是怎样的？等等。
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理想情况下，我想获得市场中80%的顾客，并尽可能“细分”他们（这点非常重要）。每增加一个“细分”，你就能创造出更多的工作，细分会更精准。把你的营销策略对应不同的“细分”顾客，然后与其中的每一个进行不同重点沟通，这是非常有效的，也是我们整个营销方法的难点。但如果你侥幸成功地在没有进行任何一种细分的情况下，得到了80%的市场，那么这个练习仍然会帮你细分出这种情况。
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