基于大數(shù)據(jù)分析的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)用戶體驗(yàn)管理

康 波，劉勝?gòu)?qiáng)

（中國(guó)電信股份有限公司廣東研究院 廣州 510630）

基于大數(shù)據(jù)分析的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)用戶體驗(yàn)管理

康 波，劉勝?gòu)?qiáng)

（中國(guó)電信股份有限公司廣東研究院 廣州 510630）

傳統(tǒng)的用戶體驗(yàn)研究方法以定性研究為主，缺乏大樣本的代表性及準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)結(jié)果，同時(shí)用戶體驗(yàn)研究對(duì)具體的用戶詳細(xì)行為的數(shù)據(jù)粒度和全方位行為信息數(shù)據(jù)的要求，在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)條件下無(wú)法滿足。大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展提供了一種途徑，可以在更短的時(shí)間內(nèi)，對(duì)更豐富的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行更快速的整合，更加滿足這一要求，并可以在大樣本下進(jìn)行用戶體驗(yàn)研究工作，彌補(bǔ)定性分析的短板。大數(shù)據(jù)本身所蘊(yùn)含的數(shù)據(jù)資源也可用于提升用戶體驗(yàn)，為用戶的個(gè)性化管理提供更能全方位刻畫(huà)用戶特征的數(shù)據(jù)條件。本文就大數(shù)據(jù)分析在產(chǎn)品、業(yè)務(wù)、用戶3個(gè)層面對(duì)用戶體驗(yàn)的支撐工作進(jìn)行了研究，并對(duì)用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)方面的管理工作進(jìn)行了探討。

大數(shù)據(jù)；用戶體驗(yàn)；可用性/好用性；交易瓶頸；數(shù)據(jù)整合；交叉銷(xiāo)售；個(gè)性化；流失預(yù)警

1 引言

隨著3G、光速寬帶等業(yè)務(wù)的快速推進(jìn)，中國(guó)電信從傳統(tǒng)基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商向現(xiàn)代綜合信息服務(wù)提供商轉(zhuǎn)型的工作也在快速進(jìn)行，覆蓋互聯(lián)網(wǎng)主流業(yè)務(wù)的天翼空間、愛(ài)音樂(lè)、天翼閱讀等8大基地業(yè)務(wù)持續(xù)開(kāi)展。與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)相比，電信基地業(yè)務(wù)在用戶隊(duì)伍中具有先天優(yōu)勢(shì)，但在與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的對(duì)比中也逐漸表現(xiàn)出對(duì)用戶了解不夠深入、業(yè)務(wù)的用戶體驗(yàn)不佳而造成用戶隊(duì)伍黏性不足的問(wèn)題。

用戶體驗(yàn)是用戶使用服務(wù)時(shí)建立的一種整體、主觀的心理感受。目前的用戶體驗(yàn)研究方法眾多，包括問(wèn)卷調(diào)查、卡片分類(lèi)、情景訪談、啟發(fā)性評(píng)估、可用性測(cè)試等。這些研究方法能從更為全面的角度對(duì)用戶體驗(yàn)進(jìn)行研究，特別是能夠解決用戶體驗(yàn)中無(wú)法量化的問(wèn)題，但同時(shí)也存在樣本較少、難以持續(xù)性跟蹤用戶行為的弱點(diǎn)。而大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展正好為彌補(bǔ)這一短板提供了途徑，主要表現(xiàn)在以下4個(gè)特點(diǎn)（4V特性）上。

·volume，能夠從互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的全局用戶而不是抽樣用戶的范疇研究用戶體驗(yàn)；

·velocity，更快的查詢(xún)技術(shù)允許對(duì)業(yè)務(wù)的用戶體驗(yàn)進(jìn)行即時(shí)跟蹤；

·variety，更多的數(shù)據(jù)源提供了了解用戶個(gè)性化特征的更全面的信息；

·veracity，更精確的數(shù)據(jù)保證了分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。

借助于大數(shù)據(jù)的4V特性，能夠在一定程度上度量互聯(lián)網(wǎng)用戶的使用體驗(yàn)。同時(shí)，大數(shù)據(jù)本身也提供了提升用戶體驗(yàn)的途徑。誠(chéng)然，大數(shù)據(jù)并不能解決所有的用戶體驗(yàn)問(wèn)題，本文僅結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)本身的特點(diǎn)，從大數(shù)據(jù)分析對(duì)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)在產(chǎn)品層面的可用性評(píng)估、在運(yùn)營(yíng)層面的用戶體驗(yàn)提升和對(duì)用戶層面的個(gè)性化管理3個(gè)方面的支撐進(jìn)行探討，并對(duì)基于大數(shù)據(jù)的用戶體驗(yàn)管理機(jī)制建設(shè)提出了建議。

2 在產(chǎn)品層面的可用性評(píng)估

互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，尤其是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，用戶體驗(yàn)的一個(gè)重要指標(biāo)是可用性，在實(shí)際工作中，可以將廣義的可用性演化為兩個(gè)更細(xì)的層面——可用性和好用性，這兩個(gè)層面構(gòu)成了良好用戶體驗(yàn)的必要和充分條件，前者主要考察業(yè)務(wù)系統(tǒng)上存在的硬性bug，而后者則體現(xiàn)用戶體驗(yàn)的精髓——讓用戶花更少的成本獲取想要的結(jié)果。通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)海量的服務(wù)器log（日志）、地理位置信息、用戶終端信息等數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)響應(yīng)緩慢的頁(yè)面、出錯(cuò)的信息以及用戶經(jīng)常“繞彎路”的訪問(wèn)路徑，并將這些用戶體驗(yàn)中存在的短板提交給設(shè)計(jì)人員，進(jìn)行有針對(duì)性的修改。這種對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)的驗(yàn)證和用戶體驗(yàn)測(cè)試相結(jié)合的做法在互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的用戶體驗(yàn)優(yōu)化中經(jīng)常用到，其完整的作業(yè)流程如圖1所示。

2.1 可用性

圖1 完整的作業(yè)流程

可用性，即通過(guò)對(duì)系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間、報(bào)錯(cuò)數(shù)據(jù)的分析，及時(shí)發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中存在的用戶體驗(yàn)短板。不同于傳統(tǒng)的話音和短信業(yè)務(wù)，互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的系統(tǒng)更為復(fù)雜，內(nèi)容也更多，用戶端架構(gòu)的每一次層級(jí)增加以及同層級(jí)頻道數(shù)的增加，都會(huì)讓整體架構(gòu)的復(fù)雜性呈幾何級(jí)數(shù)上漲，加之用戶終端、所處網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的差異，單純依靠業(yè)務(wù)上線前的穿越走查，已經(jīng)不可能完全遍歷用戶使用的全部情景，從而為業(yè)務(wù)的用戶體驗(yàn)留下諸多隱患。而通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以快速了解這些短板，具體方法如以下兩點(diǎn)。

·通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)的海量處理能力，對(duì)數(shù)據(jù)量很大的服務(wù)器日志進(jìn)行分析，評(píng)估系統(tǒng)對(duì)用戶每次請(qǐng)求操作的響應(yīng)時(shí)間，找到那些響應(yīng)緩慢的頁(yè)面，并進(jìn)行針對(duì)性的修改，以提升業(yè)務(wù)的用戶體驗(yàn)。

·通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速處理能力，第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)日志中的報(bào)錯(cuò)記錄，并及時(shí)進(jìn)行修正，避免對(duì)用戶體驗(yàn)造成更大的影響。

另外，大數(shù)據(jù)的豐富來(lái)源中還包括地理位置信息和用戶終端設(shè)備的數(shù)據(jù)，可結(jié)合這些數(shù)據(jù)分析不同地區(qū)、不同終端的差異情況，使改進(jìn)措施更加有的放矢。

2.2 好用性

好用性，即分析用戶習(xí)慣的訪問(wèn)路徑，及時(shí)發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)上的短板并進(jìn)行優(yōu)化。用戶在使用互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)時(shí)，對(duì)不同頁(yè)面的訪問(wèn)順序存在一定的習(xí)慣路徑。有一些情形值得注意，介紹如下。

·某些頁(yè)面所處層級(jí)很深，訪問(wèn)的路徑很長(zhǎng)，但用戶的訪問(wèn)量卻很大。這種情況需要調(diào)整其層級(jí)或在更高層級(jí)的頁(yè)面提供快速入口。

·某些頁(yè)面本來(lái)需要的訪問(wèn)路徑并不長(zhǎng)，但用戶可能繞了很大的圈子訪問(wèn)該頁(yè)面。這種情況需要對(duì)導(dǎo)航進(jìn)行重新修改以避免用戶繞彎路。

·用戶對(duì)某些頁(yè)面的訪問(wèn)存在很高的并發(fā)性。這種情況需要在這些頁(yè)面之間設(shè)置快速跳轉(zhuǎn)鏈接，或考慮對(duì)這些關(guān)聯(lián)頁(yè)面內(nèi)容進(jìn)行整合，在與業(yè)務(wù)達(dá)成的銷(xiāo)售界面有關(guān)時(shí)，更為適用。

同樣，也可以結(jié)合地理位置信息及用戶終端信息等數(shù)據(jù)，進(jìn)一步細(xì)分研究對(duì)象，實(shí)現(xiàn)更為精確的問(wèn)題描述和更有效的問(wèn)題處理。

2.3 建立可用性的用戶考核指標(biāo)，即時(shí)跟蹤用戶的體驗(yàn)情況

可用性涵蓋的面很廣，很多并不能通過(guò)量化的方式評(píng)估，但卻可以使用日志數(shù)據(jù)建立一些相對(duì)有用的指標(biāo)，便于長(zhǎng)期跟蹤用戶體驗(yàn)的變化。可采集的衡量用戶在易用性上的體驗(yàn)指標(biāo)介紹如下。

·非內(nèi)容頁(yè)面的平均停留時(shí)間。若一個(gè)頁(yè)面本身并沒(méi)有實(shí)質(zhì)的業(yè)務(wù)內(nèi)容，只是一個(gè)提供導(dǎo)航作用的中轉(zhuǎn)頁(yè)面，但用戶停留時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，說(shuō)明業(yè)務(wù)對(duì)用戶的易用性不佳，停留時(shí)間越短則說(shuō)明用戶的使用體驗(yàn)越好。

·內(nèi)容頁(yè)面的平均停留時(shí)間。平均停留時(shí)間越長(zhǎng)，說(shuō)明內(nèi)容對(duì)用戶的吸引力越強(qiáng)，用戶體驗(yàn)則越好。

·用戶請(qǐng)求的平均響應(yīng)時(shí)間。平均響應(yīng)時(shí)間越短，說(shuō)明用戶每次請(qǐng)求都得到快速響應(yīng)，用戶體驗(yàn)則越好。

·用戶請(qǐng)求的報(bào)錯(cuò)次數(shù)。報(bào)錯(cuò)次數(shù)越少越好。

·用戶訪問(wèn)內(nèi)容頁(yè)面數(shù)占總訪問(wèn)頁(yè)面數(shù)的比例（訪問(wèn)內(nèi)容頁(yè)面流量占總訪問(wèn)流量的比例）。所占比例越高，說(shuō)明用戶在中間過(guò)程花的精力越少，用戶體驗(yàn)則越好。

3 在運(yùn)營(yíng)層面的用戶體驗(yàn)提升

大數(shù)據(jù)不僅能發(fā)現(xiàn)用戶體驗(yàn)的短板，其本身也蘊(yùn)藏著提升用戶體驗(yàn)的解決方案。例如，在互聯(lián)網(wǎng)信息爆炸的情況下，用戶往往難以從海量的業(yè)務(wù)信息中找到最能滿足自己個(gè)性化需求的業(yè)務(wù)；另外，當(dāng)用戶在線購(gòu)買(mǎi)某種業(yè)務(wù)時(shí)，又常常因?yàn)槟硞€(gè)環(huán)節(jié)的阻礙而放棄訂購(gòu)。在這些業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)上的用戶體驗(yàn)提升，不僅能增強(qiáng)業(yè)務(wù)對(duì)用戶的黏性，對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的運(yùn)營(yíng)也具有重大意義。而大數(shù)據(jù)的多樣性提供了更為豐富的數(shù)據(jù)源，為解決以上問(wèn)題奠定了基礎(chǔ)。

（1）及時(shí)發(fā)現(xiàn)交易過(guò)程的瓶頸

用戶在線交易的過(guò)程中，往往因?yàn)闃I(yè)務(wù)使用體驗(yàn)不佳而放棄購(gòu)買(mǎi)。借助大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)服務(wù)器的日志數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以還原用戶進(jìn)入訂購(gòu)頁(yè)面之后的訪問(wèn)路徑，快速找到導(dǎo)致用戶最終放棄購(gòu)買(mǎi)的瓶頸環(huán)節(jié)，并結(jié)合用戶訪談及現(xiàn)場(chǎng)使用測(cè)試等用戶體驗(yàn)測(cè)試方法，針對(duì)性地進(jìn)行改進(jìn)，突破這些瓶頸。

（2）吸引更多的用戶購(gòu)買(mǎi)業(yè)務(wù)

用戶在進(jìn)入訂購(gòu)頁(yè)面之前，為了了解業(yè)務(wù)信息，必然會(huì)訪問(wèn)站內(nèi)的某些頁(yè)面。借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)用戶的訪問(wèn)頁(yè)面進(jìn)行時(shí)序關(guān)聯(lián)分析，可以找到用戶進(jìn)入購(gòu)買(mǎi)頁(yè)面之前的高關(guān)聯(lián)頁(yè)面，在這些頁(yè)面中設(shè)置有吸引力的業(yè)務(wù)廣告并提供到達(dá)購(gòu)買(mǎi)頁(yè)面的快速鏈接，可望提升業(yè)務(wù)的購(gòu)買(mǎi)量。

（3）幫助用戶找到想要的業(yè)務(wù)內(nèi)容

借助大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速數(shù)據(jù)處理能力和跨平臺(tái)的數(shù)據(jù)整合能力，能實(shí)現(xiàn)更廣泛意義上的商品主動(dòng)推送機(jī)制。傳統(tǒng)的商品推薦引擎借助于關(guān)聯(lián)規(guī)則和協(xié)同式過(guò)濾等技術(shù)，能夠?qū)⒂脩粜枰男畔⑼扑偷接脩艚K端上，但往往是同一種業(yè)務(wù)內(nèi)部的商品信息推送，而當(dāng)用戶希望的內(nèi)容并不在這個(gè)業(yè)務(wù)范圍內(nèi)時(shí)，就無(wú)法滿足。例如，用戶在閱讀網(wǎng)站看一本書(shū)時(shí)，想要看這本書(shū)的同名電影，這時(shí)就無(wú)法推送電影信息到用戶的終端上，而多數(shù)用戶也沒(méi)有精力退出閱讀應(yīng)用再重新登錄視頻網(wǎng)站查找該電影。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的跨平臺(tái)數(shù)據(jù)整合能力可以整合電信運(yùn)營(yíng)商不同業(yè)務(wù)基地的數(shù)據(jù)資源，例如，向天翼閱讀的用戶跨平臺(tái)推送天翼時(shí)訊的相關(guān)電影鏈接，并支持一鍵登錄進(jìn)行收看。這不同于一般的交叉銷(xiāo)售，這種“一站式”的解決方案，是深入業(yè)務(wù)具體內(nèi)容、最貼近用戶的交叉銷(xiāo)售——基于業(yè)務(wù)內(nèi)容關(guān)聯(lián)性的不同業(yè)務(wù)的交叉推薦銷(xiāo)售機(jī)制。

4 對(duì)用戶層面的個(gè)性化管理

精確化營(yíng)銷(xiāo)是一個(gè)很早就提出的用戶體驗(yàn)提升方法，但單一的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站無(wú)法獲取用戶的全網(wǎng)使用行為信息，從而無(wú)法從最全面的視角了解用戶的需求偏好。而傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)也很難處理不同來(lái)源的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，電信運(yùn)營(yíng)商雖然掌握著互聯(lián)網(wǎng)的入口，但對(duì)全網(wǎng)數(shù)據(jù)的挖掘不夠。

借助于大數(shù)據(jù)技術(shù)，電信運(yùn)營(yíng)商可以整合分布在所有路由器上的用戶上網(wǎng)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行分析。通過(guò)對(duì)用戶訪問(wèn)地址的解析，可以從全網(wǎng)范圍判斷用戶訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的類(lèi)型，從而最大程度地還原用戶的互聯(lián)網(wǎng)使用偏好及業(yè)務(wù)需求，給用戶一個(gè)最清晰的畫(huà)像。這個(gè)過(guò)程中，相比于一般網(wǎng)站使用的用戶注冊(cè)賬號(hào)或者IP地址確認(rèn)用戶唯一標(biāo)識(shí)的方式，電信運(yùn)營(yíng)商的手機(jī)號(hào)碼、寬帶賬號(hào)、準(zhǔn)確的IP地址等資源是在全網(wǎng)范圍內(nèi)確認(rèn)用戶身份的更佳方式。大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)用戶層面的個(gè)性化管理方式介紹如下。

（1）借助大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)信息進(jìn)行分類(lèi)，是完善用戶個(gè)性化服務(wù)體驗(yàn)的基礎(chǔ)工作

大數(shù)據(jù)技術(shù)具有對(duì)半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的良好處理能力，可幫助高效地實(shí)現(xiàn)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)頁(yè)面的信息業(yè)務(wù)及內(nèi)容的分類(lèi)工作。通過(guò)這些基礎(chǔ)工作，完善基礎(chǔ)的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站及其主要內(nèi)容頻道的業(yè)務(wù)分類(lèi)的打標(biāo)簽工作，則可針對(duì)用戶訪問(wèn)的不同業(yè)務(wù)內(nèi)容，為用戶的互聯(lián)網(wǎng)使用特征定義。該方法也許不是完全準(zhǔn)確，但已經(jīng)提供了可行的解決方案。

（2）統(tǒng)一認(rèn)證，統(tǒng)一管理，提升互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的個(gè)性化服務(wù)體驗(yàn)

電信運(yùn)營(yíng)商用戶具有統(tǒng)一的號(hào)碼資源，不僅能發(fā)現(xiàn)用戶的個(gè)性化需求，而且有滿足用戶個(gè)性化需求的聯(lián)系方式和信息（商機(jī)）推送渠道，讓用戶真正生活在“一站式”的互聯(lián)網(wǎng)解決方案之中。電信運(yùn)營(yíng)商可通過(guò)固話、手機(jī)、短信、寬帶網(wǎng)絡(luò)等渠道接觸用戶，其豐富的用戶溝通渠道是一般互聯(lián)網(wǎng)公司所不具備的。

（3）建立用戶的個(gè)性化標(biāo)簽體系

基于對(duì)互聯(lián)網(wǎng)信息的分類(lèi)，電信運(yùn)營(yíng)商可以借助大數(shù)據(jù)技術(shù)整合全互聯(lián)網(wǎng)（或某個(gè)區(qū)域）的用戶行為數(shù)據(jù)，計(jì)算用戶對(duì)不同類(lèi)型互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的訪問(wèn)量數(shù)據(jù)，從而刻畫(huà)出用戶的全網(wǎng)需求偏好模型。并基于此對(duì)用戶進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)偏好分類(lèi)，繼而針對(duì)不同用戶群開(kāi)展精確營(yíng)銷(xiāo)，保持用戶隊(duì)伍的穩(wěn)定并進(jìn)而提升用戶價(jià)值。

5 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的用戶體驗(yàn)管理機(jī)制

用戶體驗(yàn)工作的目標(biāo)是保持業(yè)務(wù)用戶隊(duì)伍的黏性，而通過(guò)大數(shù)據(jù)可以建立用戶使用體驗(yàn)的重要監(jiān)測(cè)指標(biāo)數(shù)據(jù)以及用戶的互聯(lián)網(wǎng)使用偏好信息等個(gè)性化數(shù)據(jù)。通過(guò)這些數(shù)據(jù)，可以建立用戶體驗(yàn)分類(lèi)模型、用戶體驗(yàn)對(duì)流失的影響力模型等，更好地管理業(yè)務(wù)的用戶隊(duì)伍。

（1）用戶體驗(yàn)的分類(lèi)

通過(guò)對(duì)用戶體驗(yàn)指標(biāo)的聚類(lèi)分析，可以發(fā)現(xiàn)用戶體驗(yàn)的典型差異類(lèi)型，并針對(duì)其中的典型用戶進(jìn)行針對(duì)性的訪談與使用測(cè)試，進(jìn)一步揭示業(yè)務(wù)的體驗(yàn)短板，完善業(yè)務(wù)的用戶體驗(yàn)。

（2）流失預(yù)警模型的建立

用戶體驗(yàn)的好壞與用戶黏性有直接關(guān)系，通過(guò)監(jiān)測(cè)用戶體驗(yàn)指標(biāo)的變化，建立流失預(yù)警模型，可提前發(fā)現(xiàn)流失用戶，并進(jìn)行用戶挽留工作。

本文之前提到的在產(chǎn)品層面、運(yùn)營(yíng)層面的評(píng)估指標(biāo)，對(duì)用戶體驗(yàn)的好壞具有一定的反應(yīng)能力。同時(shí)，結(jié)合用戶層面的個(gè)性化，可以作為流失判別模型的輸入變量。通過(guò)模型，可以縮小流失預(yù)警的范圍，提升流失預(yù)警的效率。

（3）建立良好的流失挽留外呼管理機(jī)制，避免對(duì)用戶的疲勞轟炸

首先，通過(guò)流失判別模型提取真正具有離網(wǎng)傾向的用戶進(jìn)行外呼，而不是對(duì)全網(wǎng)用戶進(jìn)行漫無(wú)目的的疲勞轟炸，失去外呼的意義；其次，設(shè)定挽留外呼的閾值，對(duì)于多次外呼均無(wú)法挽回的用戶，不要再外呼以避免對(duì)用戶造成不必要的騷擾。可暫停一段時(shí)間之后，再通過(guò)其感興趣的內(nèi)容進(jìn)行重新召回工作。

大數(shù)據(jù)技術(shù)提供了前所未有的豐富的數(shù)據(jù)來(lái)源、更為快速高效的數(shù)據(jù)處理能力，為用戶體驗(yàn)研究者提供了更全面了解總體用戶在線行為特征的條件，雖然目前還沒(méi)有形成全社會(huì)的大規(guī)模應(yīng)用，但必將成為今后用戶體驗(yàn)研究的一個(gè)重要方向。

1 陳如明.大數(shù)據(jù)時(shí)代的挑戰(zhàn)、價(jià)值與應(yīng)對(duì)策略.移動(dòng)通信,2012(17)

2 胡昌平，鄧勝利.基于用戶體驗(yàn)的網(wǎng)站信息構(gòu)建要素與模型分析.情報(bào)科學(xué)，2006,24(3)

3 顧芳，劉旭峰，左超.大數(shù)據(jù)背景下運(yùn)營(yíng)商移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展策略研究.郵電設(shè)計(jì)技術(shù)，2012(8)

4 吳江，黃晟青，蔡駿.互聯(lián)網(wǎng)購(gòu)物網(wǎng)站用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)研究.包裝工程，2012(4)

Management of the User Experience Based on the Big Data Analysis

Kang Bo,Liu Shengqiang
(Guangdong Research Institute of China Telecom Co.,Ltd.,Guangzhou 510630,China)

The main traditional analysis methods of user experience research are mostly those of qualitative which made the results of those researches lack of statistical representation.Also,it’s so difficult to meet the level of data detail to support the UE research,with the traditional data analysis technology.However,the big data analysis technology develops rapidly to supply us with a new method by which we can do user experience data analysis with far more various data and far more fast speed.This improves the shortcomings of the qualitative analysis.Beside the ability to measure the user experiece of special internet service,the big data also contains data solutions to improve the user experience.It also brings about more plentiful data variety,which provides researchers ability to potrait users from far more aspects.How to support user experiece research work with big data skill in product level,operation level and customer level respectively,was analyzed.Then the application of the user experience data in customer flow analysis was discussed.

big data,user experience,usability,deal bottleneck,data integration,cross saling,personality,loss alerting

10.3969/j.issn.1000-0801.2013.03.007

康波，男，碩士，中國(guó)電信股份有限公司廣東研究院中級(jí)經(jīng)濟(jì)師，從事電信企業(yè)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、精確營(yíng)銷(xiāo)及用戶體驗(yàn)研究7年，用戶體驗(yàn)研究涵蓋互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)可用性測(cè)試、用戶體驗(yàn)指標(biāo)設(shè)計(jì)及測(cè)算、產(chǎn)品個(gè)性化推薦等領(lǐng)域。

劉勝?gòu)?qiáng)，男，碩士，中國(guó)電信股份有限公司廣東研究院消費(fèi)者研究室主任，10多年通信市場(chǎng)與用戶研究經(jīng)歷，領(lǐng)導(dǎo)創(chuàng)建中國(guó)電信股份有限公司廣東研究院消費(fèi)者研究室，主要研究方向?yàn)橛脩趔w驗(yàn)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)行為、數(shù)據(jù)挖掘等。

2013-03-04）