基于大數(shù)據(jù)地圖的汽車服務(wù)滿意度分析

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：

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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)。