褚引楠　魏仁干　黄蓉　魏芳

摘 要：本文对现有的用户体验模型进行深入的分析，从有用性、易用性和体验性等三个层面分析出汽车用户体验的影响因素。通过采集大众点评用户评论数据，结合NLPIR大数据语义智能分析技术，挖掘汽车维修用户评论文本高频关键词，构建汽车用户维修体验指标评价体系。

关键词：汽车维修;用户体验;数据分析;指标评价体系

中图分类号：F27 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.36.025

1 研究背景及意义

随着互联网大数据与人工智能技术的广泛应用，汽车4S店、快修店“互联网+”的兴起，大众点评、太平洋汽车网等在线平台发展迅速。用户评论数据呈现爆炸性增长。同时，统计数据表明，中国汽车保有量呈稳步增长，截至2020年，保有量为2.75亿辆。保有量的爆发式增长，给汽车后市场带来空前的发展机遇，汽车后市场维修需求急速增多，同时新技术的快速发展，给维修市场带来了更多的汽车维修服务市场机会。但是庞大的汽车维修服务存在着很多不足，技术良莠不齐，维修质量差距较大。不仅增加了消费者的维修成本，而且维修效果也不尽人意。研究构建汽车维修用户体验评价指标体系，不仅可以提高用户忠诚度，减少用户的流失，还能够为强化汽修门店的专业化形象，提升维修企业的品牌服务提供咨询建议。

2 用户国内外研究综述

2.1 国外相关研究

体验一词的字义源于拉丁文“Exprientia”，意指探查、试验。在研究中将体验定义为通过亲身实践认识周围事物。

最早的用户体验概念是由D.Norman提出，指用户在使用产品和享受服务过程中的主观感受。“用户体验”的定义在ISO9241-210：2010中是指人们对使用和期望使用的产品、系统或者服务的认知印象和回应。Hekkert也认为用户体验同样重在讨论用户与产品的交互感受，认为产品或服务、交互环境是影响用体验的三大核心要素。

2.2 国内相关研究

国内学者大多关注用户体验理论的应用，主要应用在人机交互设计领域，我国已经有越来越多的领域开始关注用户体验，这一理论应用涉及网页、电信，互联网产品，信息技术和图书情报等领域。

王艺琳等研究女性蓝牙耳机的用户满意度影响因素以及舒适度范围，为企业设计和改良女性蓝牙耳机提供帮助以及参考依据。刘笑男（2017）等文章借鉴用户体验设计所遵循的原则，利用互联网汽车设计现状，研究了当前互联网汽车设计中关于用户体验的设计要点。董媖单（2020）等阐述了如何在手机APP界面设计的每一个环节中充分考虑到用户体验是每个设计者应当考虑的问题。

3 构建汽车维修用户体验评价指标体系

3.1 用户体验 5E 模型

用户体验的5E模型是由美国用户体验专家 Whitney.Quesenbery提出的，他认为用户体验模型应当包含有效性（Effective）、效率（Efficient）、吸引（Engaging）、容错（Error Tolerant）、易学（Easy to Learn），对这5个维度的详细解释如表1。

3.2 用户体验蜂巢模型

用户体验蜂巢模型是指快速达成目的使之成为最有效的模型。蜂巢模型不止包含了可用性，也包括了有用性、满意度、可找到性、可获得性、可靠性、价值性。

用户体验蜂巢模型超越了可用性，帮助人们理解需求并确定优先级。对于汽车用户体验服务，它可以帮助汽车维修企业了解什么样的流程和服务是有价值的并满足不同客户的需求，有助于实现客户、环境和服务的平衡。

3.3 汽车维修用户体验指标的建立

汽车维修用户体验数据来源是利用八爪鱼网络爬虫程序采集大众点评中武汉市市区及附近不同维修服务站点的用户评论。武汉市汽车维修站点的网页评论，平台上爬取的数据内容，包含用户名称、星级打分、评价次数、费用、技术、服务、环境、地址、电话以及用户评论文本内容。

运用NLPIR大数据语义智能分析技术，挖掘汽车维修用户评论文本高频关键词，初步拟定了汽车维修用户评价指标，运用德尔菲法得到专家对汽车维修用户体验评价指标。在提出基本的评价指标后，对维修用户评论的相关影响因素进行了分析、遴选，并按其属性层次化，构建了两层指标体系，含3个二级指标和17个三级指标（见表2）。

通过德尔菲法分析，本研究最终建立了带有权重的汽车维修用户体验评价指标体系，可应用于多种情境下不同的用户体验。

汽车维修用户体验评价指标体系可以使用于各类网络平台。系统自带的大数据自动记录是传统的评价方式无法企及的。例如发帖提问频率、发帖总字数、被跟帖数、回帖答疑频率、参与讨论频率、被赞同数、再反馈次数、评价完成时效度等指标，能够及时通过提取用户的体验行为分析出用户互动程度和情感态度。

本文建立的汽车维修用户体验评价指标体系比传统的问卷、访问评价指标体系更加及时、全面。但由于领域词典构建的复杂性和耗时长，对专业术语的新词未进行分析，这是下一步研究需要重点突破的技术难点。另外本研究仅采用了大众点评数据，没有微信、抖音数据，下一步在数据采集范围需要进一步扩大，以增加指标体系的权威性。

参考文献

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