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      基于大數(shù)據(jù)地圖的汽車服務(wù)滿意度分析

      2024-01-30 14:34:53方為魏仁干王粵
      科技風(fēng) 2024年3期
      關(guān)鍵詞:用戶滿意度數(shù)據(jù)分析

      方為 魏仁干 王粵

      摘 要:本文通過爬蟲軟件抓取武漢市20余家典型的汽車服務(wù)店鋪的互聯(lián)網(wǎng)評價數(shù)據(jù),運用ROST CM文本分析軟件,采用CCSI模型對各店鋪的用戶體驗滿意度進行測度,并采用大數(shù)據(jù)地圖進行可視化分析,為用戶店鋪選擇以及汽車服務(wù)滿意度提升提供參考。

      關(guān)鍵詞:用戶滿意度;汽車服務(wù);數(shù)據(jù)分析;大數(shù)據(jù)地圖

      1 研究背景與意義

      隨著生活質(zhì)量的提升,城市居民汽車保有量逐年呈遞增趨勢,而汽車市場的快速增長,使汽車用戶對優(yōu)質(zhì)的汽車服務(wù)更具依賴性。但目前汽車服務(wù)行業(yè)也存在著諸多問題,比如服務(wù)態(tài)度差、維修質(zhì)量不過關(guān)等。本文將通過抓取汽車服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)評價用于分析用戶滿意度并進行大數(shù)據(jù)地圖可視化,為用戶選擇決策、汽車服務(wù)優(yōu)化等問題提供依據(jù)。

      2 國內(nèi)外研究綜述

      根據(jù)Oliver的定義,滿意度是指個體對服務(wù)或產(chǎn)品的整個體驗過程的評價和情感反應(yīng)[1]。用戶滿意度研究于1997年引入我國,眾多學(xué)者開始創(chuàng)建中國用戶滿意度指標(biāo)(CCSI)指數(shù)模型。研究方法逐漸從問卷、訪談等定性方法轉(zhuǎn)向通過定量方法研究用戶滿意度構(gòu)建用戶體驗評價指標(biāo)體系[2]。郭海龍[3]等基于結(jié)構(gòu)方程,利用SPSS15.0軟件的統(tǒng)計計算功能,建立了顧客滿意度測評的量化結(jié)構(gòu)模型,得出結(jié)論證實企業(yè)形象和品牌效應(yīng)是有效將客戶“拉進”維修企業(yè)的手段之一。黃會明[4]等運用主成分分析法、聚類分析法分別對汽車維修服務(wù)質(zhì)量進行定量和定性分析,得出結(jié)論發(fā)現(xiàn)汽車維修企業(yè)維修服務(wù)質(zhì)量最主要的影響因素為維修質(zhì)量和服務(wù)態(tài)度。

      綜上所述,已有的汽車服務(wù)企業(yè)用戶滿意度研究大多是構(gòu)建用戶體驗評價指標(biāo)體系,再分析調(diào)查問卷的數(shù)據(jù)給出滿意度評價,通過分析網(wǎng)絡(luò)用戶評論和大數(shù)據(jù)可視化地圖進行用戶滿意度評價的方法目前還較少。

      3 構(gòu)建汽車服務(wù)用戶體驗滿意度評價指標(biāo)體系

      3.1 中國用戶滿意度指標(biāo)指數(shù)模型(CCSI)

      中國用戶滿意度指標(biāo)指數(shù)模型是國內(nèi)學(xué)者參照美國用戶滿意度模型的研究基礎(chǔ)上,結(jié)合我國國情和市場發(fā)展?fàn)顩r不斷實踐完善所形成的,具有代表性的用戶滿意度指數(shù)模型,主要是在影響變量和流程作了改進,能更加適應(yīng)國內(nèi)企業(yè)發(fā)展研究[5],為清晰識別滿意度影響因素間的關(guān)系,去除了“顧客抱怨”,增加了“品牌形象”,有助于測量用戶預(yù)期價值、感知質(zhì)量、告知價值等之間的聯(lián)系,如圖1所示[6]。CCSI模型的創(chuàng)立也被廣泛運用于許多行業(yè)研究。

      圖1 CCSI(中國顧客滿意度指數(shù))模型

      3.2 汽車服務(wù)行業(yè)用戶滿意度評價指標(biāo)的選擇

      本次研究采用的汽車服務(wù)行業(yè)用戶滿意度評價體系借鑒已有研究成果[7]。通過問卷調(diào)查法收集相關(guān)數(shù)據(jù),把用戶滿意度的影響因子分為:服務(wù)輸入、服務(wù)執(zhí)行、服務(wù)輸出。并通過因子分析法構(gòu)建由3個一級指標(biāo)、8個二級指標(biāo)組成汽車服務(wù)行業(yè)用戶滿意度指標(biāo)評價體系,為了合理、科學(xué)地確定各級指標(biāo)權(quán)重,通過采用德爾菲法,進行權(quán)重確定,有效避免主觀賦權(quán)引起的誤差,汽車服務(wù)行業(yè)用戶滿意度評價體系及權(quán)重如表1所示:

      3.3 可視化與大數(shù)據(jù)地圖介紹

      可視化是利用計算機圖形學(xué)和圖像處理技術(shù),將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來,再進行交互處理的理論、方法和技術(shù)。

      而大數(shù)據(jù)地圖是可視化技術(shù)的一種表達形式,能直觀地在空間地圖上通過標(biāo)記顏色深淺差異展示指標(biāo)分布差異的可視化形式圖形。

      4 數(shù)據(jù)采集與分析

      4.1 在線評論數(shù)據(jù)采集和處理

      本文汽車服務(wù)用戶評價數(shù)據(jù)來源是通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù),采集武漢市汽車服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)用戶評價數(shù)據(jù),包含用戶名稱、評價次數(shù)、汽車服務(wù)站點地址以及用戶評論文本內(nèi)容。

      將采集的數(shù)據(jù)導(dǎo)出至txt文件后,進行數(shù)據(jù)初步處理,龐大、冗長的數(shù)據(jù)量難以進行直接篩選,需進行數(shù)據(jù)清洗,剔除多余功能性、干擾性數(shù)據(jù),并采取建立領(lǐng)域詞典和停用詞表方式進行預(yù)處理。本文通過ROST CM軟件提取高頻關(guān)鍵詞,在通用詞典的基礎(chǔ)上,增加汽車服務(wù)領(lǐng)域分詞,增加“汽車維修”“汽車服務(wù)”等停用詞表,將汽車服務(wù)在線評論純文本文件導(dǎo)入ROST CM軟件對分析無意義的詞進行剔除,最終共獲得1665個關(guān)鍵詞。

      本文將在線評論中獲取到的1665個關(guān)鍵詞,按照評論次數(shù)量由大到小,選取排名前100的關(guān)鍵詞,根據(jù)汽車服務(wù)行業(yè)用戶滿意度評價體系二級指標(biāo),對排名前100的高頻關(guān)鍵詞進行分類。

      4.2 用戶滿意度評分

      選取評論次數(shù)排名前十的汽車服務(wù)店鋪的用戶評論文本內(nèi)容,通過分類后的高頻關(guān)鍵詞挑選出對應(yīng)的評論文本,將每家店鋪每個指標(biāo)相關(guān)評論放置在不同的txt文件中,運用ROST CM軟件中的情感分析功能計算出每家店鋪每個指標(biāo)相關(guān)的評論的積極情緒占比,根據(jù)汽車服務(wù)行業(yè)用戶滿意度評價體系及權(quán)重計算出各個汽車服務(wù)店鋪的滿意度評分。

      如表2中所示,通過ROST CM軟件中的情感分析功能計算出每家店鋪每個指標(biāo)相關(guān)的評論的積極情緒占比得分,統(tǒng)計出排名前十的汽車店鋪,且各項滿意度得分普遍集中在6~9分的區(qū)間段內(nèi)。而排名靠前的店鋪在維修質(zhì)量和服務(wù)態(tài)度上評分,明顯優(yōu)于其他汽車店鋪。這也間接說明顧客對于汽車店鋪的維修質(zhì)量水平和工作人員的服務(wù)態(tài)度這兩方面尤為看重,可作為汽車店鋪提升自身顧客滿意度水平的改進方向。

      4.3 用戶滿意度評分大數(shù)據(jù)地圖可視化分析

      以武漢市汽車服務(wù)店鋪互聯(lián)網(wǎng)評論為例,本文基于線上汽車服務(wù)滿意度指標(biāo)對武漢市多家汽車服務(wù)店鋪進行滿意度評分,并運用大數(shù)據(jù)地圖技術(shù)進行可視化成像:顏色標(biāo)記區(qū)域為互聯(lián)網(wǎng)得分排名靠前的汽車服務(wù)店鋪位置,主要集中在武漢市武昌區(qū)、硚口區(qū)、江漢區(qū)交通主干道兩邊以及路口交匯處附近。而這些位置大多匯聚在城市核心地段,其周邊商圈經(jīng)濟繁榮、道路交通便利、生活設(shè)施齊全、人口數(shù)量密集,旅游休閑場所圍繞。在其地理環(huán)境及周邊優(yōu)良設(shè)施條件的影響下,具有得天獨厚的營商環(huán)境。通過大數(shù)據(jù)地圖顏色觀察,顏色越深的地方,就是用戶互聯(lián)網(wǎng)評分高、滿意度高的汽車服務(wù)店鋪,顏色越淺表示用戶評分較低,滿意度相應(yīng)也較低。而大多排名靠前的公司又來自天貓等知名連鎖企業(yè),相較于其他排名較低的汽車服務(wù)店鋪,其外在具有良好的品牌形象,內(nèi)在則擁有規(guī)范的團隊管理制度和專業(yè)的技術(shù)培訓(xùn),在服務(wù)態(tài)度、維修質(zhì)量水平、維修性價比、保修增值服務(wù)、售后回訪等方面做得更為出色,易受顧客所青睞。

      因此,基于大數(shù)據(jù)地圖的汽車服務(wù)滿意度可視化內(nèi)容,一方面能直觀為武漢市用戶在選擇汽車服務(wù)高滿意度店鋪上提供了有效的參考依據(jù);另一方面可為即將進入汽車服務(wù)領(lǐng)域店鋪選址以及如何提高汽車服務(wù)管理水平提出有關(guān)建議。

      由于本文抓取采集信息對象偏少,爬取的線上評價內(nèi)容也只是反映部分顧客對店家的滿意度評價,不能代表所有顧客的滿意度傾向,同時對于汽車店鋪與附近商圈環(huán)境之間關(guān)聯(lián)影響還存在著一些信息尚待挖掘。

      參考文獻:

      [1]Richard L.Oliver.A Cognitive Model of the Antecedents and Consequences of Satisfaction Decisions[J].Journal of Marketing Research,1980,17(4):460469.

      [2]涂敏.基于在線評論聚類的用戶滿意度研究[D].吉林大學(xué),2020.

      [3]郭海龍,潘偉榮,劉越琪.汽車維修企業(yè)顧客滿意度測評結(jié)構(gòu)模型研究[J].山東交通學(xué)院學(xué)報,2009,17(04):914.

      [4]黃會明,倪勇.汽車維修服務(wù)質(zhì)量的評價研究[J].溫州職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報,2010,10(02):5356.

      [5]王龍慶.基于CCSI模型構(gòu)建用戶滿意度評價指標(biāo)體系研究[J].綠色科技,2021,23(04):272274.

      [6]吳誤言.基于CCSI模糊評價法的旅游演藝產(chǎn)品滿意度實證研究[D].桂林理工大學(xué),2021.

      [7]簡浩鈞.廣州市汽車維修行業(yè)用戶滿意度調(diào)查研究[J].汽車實用技術(shù),2015(04):129130.

      [8]任治,魏丹,陳學(xué)文,等.汽車4S店維修服務(wù)績效評價研究[J].遼寧工業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2016,36(04):265268.

      [9]王正迅.淺析大數(shù)據(jù)時代下用戶在線行為的商業(yè)利用價值[J].現(xiàn)代商業(yè),2016(15):2627.

      [10]王瑜.淺談商圈分析對連鎖零售企業(yè)選址的重要性[J].中國商論,2017(02):5354.

      作者簡介:方為(1992— ),男,回族,湖北十堰人,非全日制研究生,初級經(jīng)濟師,研究方向:市場營銷、大數(shù)據(jù)。

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