汽車維修用戶體驗評價指標體系構建研究

褚引楠　魏仁干　黃蓉　魏芳

摘 要：本文對現有的用戶體驗模型進行深入的分析，從有用性、易用性和體驗性等三個層面分析出汽車用戶體驗的影響因素。通過采集大眾點評用戶評論數據，結合NLPIR大數據語義智能分析技術，挖掘汽車維修用戶評論文本高頻關鍵詞，構建汽車用戶維修體驗指標評價體系。

關鍵詞：汽車維修;用戶體驗;數據分析;指標評價體系

中圖分類號：F27 文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.36.025

1 研究背景及意義

隨著互聯網大數據與人工智能技術的廣泛應用，汽車4S店、快修店“互聯網+”的興起，大眾點評、太平洋汽車網等在線平臺發展迅速。用戶評論數據呈現爆炸性增長。同時，統計數據表明，中國汽車保有量呈穩步增長，截至2020年，保有量為2.75億輛。保有量的爆發式增長，給汽車后市場帶來空前的發展機遇，汽車后市場維修需求急速增多，同時新技術的快速發展，給維修市場帶來了更多的汽車維修服務市場機會。但是龐大的汽車維修服務存在著很多不足，技術良莠不齊，維修質量差距較大。不僅增加了消費者的維修成本，而且維修效果也不盡人意。研究構建汽車維修用戶體驗評價指標體系，不僅可以提高用戶忠誠度，減少用戶的流失，還能夠為強化汽修門店的專業化形象，提升維修企業的品牌服務提供咨詢建議。

2 用戶國內外研究綜述

2.1 國外相關研究

體驗一詞的字義源于拉丁文“Exprientia”，意指探查、試驗。在研究中將體驗定義為通過親身實踐認識周圍事物。

最早的用戶體驗概念是由D.Norman提出，指用戶在使用產品和享受服務過程中的主觀感受。“用戶體驗”的定義在ISO9241-210：2010中是指人們對使用和期望使用的產品、系統或者服務的認知印象和回應。Hekkert也認為用戶體驗同樣重在討論用戶與產品的交互感受，認為產品或服務、交互環境是影響用體驗的三大核心要素。

2.2 國內相關研究

國內學者大多關注用戶體驗理論的應用，主要應用在人機交互設計領域，我國已經有越來越多的領域開始關注用戶體驗，這一理論應用涉及網頁、電信，互聯網產品，信息技術和圖書情報等領域。

王藝琳等研究女性藍牙耳機的用戶滿意度影響因素以及舒適度范圍，為企業設計和改良女性藍牙耳機提供幫助以及參考依據。劉笑男（2017）等文章借鑒用戶體驗設計所遵循的原則，利用互聯網汽車設計現狀，研究了當前互聯網汽車設計中關于用戶體驗的設計要點。董媖單（2020）等闡述了如何在手機APP界面設計的每一個環節中充分考慮到用戶體驗是每個設計者應當考慮的問題。

3 構建汽車維修用戶體驗評價指標體系

3.1 用戶體驗 5E 模型

用戶體驗的5E模型是由美國用戶體驗專家 Whitney.Quesenbery提出的，他認為用戶體驗模型應當包含有效性（Effective）、效率（Efficient）、吸引（Engaging）、容錯（Error Tolerant）、易學（Easy to Learn），對這5個維度的詳細解釋如表1。

3.2 用戶體驗蜂巢模型

用戶體驗蜂巢模型是指快速達成目的使之成為最有效的模型。蜂巢模型不止包含了可用性，也包括了有用性、滿意度、可找到性、可獲得性、可靠性、價值性。

用戶體驗蜂巢模型超越了可用性，幫助人們理解需求并確定優先級。對于汽車用戶體驗服務，它可以幫助汽車維修企業了解什么樣的流程和服務是有價值的并滿足不同客戶的需求，有助于實現客戶、環境和服務的平衡。

3.3 汽車維修用戶體驗指標的建立

汽車維修用戶體驗數據來源是利用八爪魚網絡爬蟲程序采集大眾點評中武漢市市區及附近不同維修服務站點的用戶評論。武漢市汽車維修站點的網頁評論，平臺上爬取的數據內容，包含用戶名稱、星級打分、評價次數、費用、技術、服務、環境、地址、電話以及用戶評論文本內容。

運用NLPIR大數據語義智能分析技術，挖掘汽車維修用戶評論文本高頻關鍵詞，初步擬定了汽車維修用戶評價指標，運用德爾菲法得到專家對汽車維修用戶體驗評價指標。在提出基本的評價指標后，對維修用戶評論的相關影響因素進行了分析、遴選，并按其屬性層次化，構建了兩層指標體系，含3個二級指標和17個三級指標（見表2）。

通過德爾菲法分析，本研究最終建立了帶有權重的汽車維修用戶體驗評價指標體系，可應用于多種情境下不同的用戶體驗。

汽車維修用戶體驗評價指標體系可以使用于各類網絡平臺。系統自帶的大數據自動記錄是傳統的評價方式無法企及的。例如發帖提問頻率、發帖總字數、被跟帖數、回帖答疑頻率、參與討論頻率、被贊同數、再反饋次數、評價完成時效度等指標，能夠及時通過提取用戶的體驗行為分析出用戶互動程度和情感態度。

本文建立的汽車維修用戶體驗評價指標體系比傳統的問卷、訪問評價指標體系更加及時、全面。但由于領域詞典構建的復雜性和耗時長，對專業術語的新詞未進行分析，這是下一步研究需要重點突破的技術難點。另外本研究僅采用了大眾點評數據，沒有微信、抖音數據，下一步在數據采集范圍需要進一步擴大，以增加指標體系的權威性。

參考文獻

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