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（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體系

3.1 中國用戶滿意度指標指數(shù)模型（CCSI）

中國用戶滿意度指標指數(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)展狀況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、8個二級指標組成汽車服務(wù)行業(yè)用戶滿意度指標評價體系，為了合理、科學(xué)地確定各級指標權(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記顏色深淺差異展示指標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，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)。