計算機用戶滿意度（以及密切相關的概念，如系統滿意度、用戶滿意度、計算機系統滿意度、終端用戶計算滿意度）是用戶在其工作環境中對他們所使用的計算機系統的態度。Doll和Torkzadeh（1988）對用戶滿意度的定義是，用戶對他們所使用的特定計算機應用的看法。在更廣泛的意義上，用戶滿意度的定義可以擴展到用戶對任何基于計算機的電子器具的滿意度。然而，學者們把用戶滿意度和可用性作為人機交互的一部分加以區分。成功的組織都有自己的系統，他們認為這些系統有助于實現利潤的最大化和管理費用的最小化。因此，他們希望所有的系統都能成功并保持成功；這也包括他們基于計算機的系統。根據DeLone和McLean(2002)等主要學者的觀點，用戶滿意度是衡量計算機系統成功與否的一個關鍵因素，如果不是同義的話。然而，定義和測量用戶滿意度的技術的發展一直是臨時性的，并且有待商榷。在本文中，"計算機用戶滿意度"一詞被縮寫為用戶滿意度。

Bailey和Pearson(1983)的39個因素的計算機用戶滿意度(CUS)調查表和它的衍生物，Baroudi,Olson和Ives的用戶信息滿意度(UIS)簡表是典型的可以稱為"基于因素"的工具。它們由一系列的因素組成，每個因素都被要求在一個或多個多點量表上評分。貝利和皮爾遜的CUS要求對39個因素中的每個因素進行五次評分。前四個量表是質量評級，第五個是重要性評級。從每個因素的第五個評分中，他們發現他們的用戶樣本認為最重要的是：準確性、可靠性、及時性、相關性和對系統的信心。發現最不重要的因素是控制感、輸出量、供應商支持、培訓程度和EDP（電子數據處理，或計算部門）的組織地位。然而，CUS需要39x5=195個單獨的七分制回答。Ives,Olson和Baroudi(1983)等人認為，這么多的回答可能會導致減員的錯誤。這意味著，被調查者沒有歸還問卷，或者被調查者在填寫長表格時越來越粗心。在心理測量學中，這種錯誤不僅會導致樣本量的減少，而且還會扭曲結果，因為那些正確填寫后返回長問卷的人可能與那些沒有填寫的人具有不同的心理特征。

Ives等人因此開發了UIS。這只需要受訪者對13個因素進行評分，因此目前仍在大量使用。每個因素都有兩個七分制的量表（每個因素代表一種質量），總共需要26個個人回答。但在最近的一篇文章中，Islam,Mervi和K?k?la(2010)認為，在行業環境中很難測量用戶滿意度，因為回應率往往很低。因此，一個更簡單的用戶滿意度測量工具是必要的。

早期對這些測量工具的批評是，隨著計算機技術的發展和變化，這些因素也會過時。這表明有必要進行更新，并導致了一系列其他基于因素的工具。例如，Doll和Torkzadeh（1988年）為當時出現的一種新的用戶類型，即終端用戶，制作了一個基于因素的工具。他們認為終端用戶是傾向于只與計算機界面互動的用戶，而以前的用戶也是與開發人員和操作人員互動的。McKinney,Yoon和Zahedi(2002)開發了一個模型和工具來測量信息階段的網絡客戶滿意度。Cheung和Lee(2005)在開發測量用戶對電子門戶網站的滿意度的工具時，以McKinney,Yoon和Zahedi(2002)的工具為基礎，而后者又主要是基于先前研究的工具。

由于沒有一個常用的工具能夠真正嚴格地定義他們的用戶滿意度結構，一些學者如Cheyney,Mann和Amoroso(1986)呼吁對影響終端用戶計算成功的因素進行更多研究。然而，在這個問題上很少有后續的努力能帶來新的啟示。所有基于因素的工具都有可能包括與被調查者無關的因素，而遺漏了一些可能對他/她非常重要的因素。毋庸置疑，信息技術的不斷變化進一步加劇了這種情況。