基于微信大數據的車企售后服務滿意度調研方法及評價模型

摘要：本文旨在研究微信調研渠道下，用戶反饋文字的含義和各項指標對滿意度分數的貢獻程度，建立車企售后服務三級評價體系。將用戶反饋文字翻譯成標準的滿意度評價指標并歸類，方便車企分析，定位用戶抱怨。本文分析某車企80萬條用戶滿意度反饋文字，形成以維修保養價格、維修保養質量和維修保養時間等7項一級評價指標，和相應的23項二級評價指標以及147項三級評價指標的滿意度評價體系，為后續服務滿意度評價、促進工作的開展提供標準和數據支持。

關鍵詞：售后服務滿意度;微信調研;用戶反饋文字;三級評價體系

中圖分類號：F426.471 文獻標識碼：A

1微信調研現狀

1.1微信調研渠道介紹

據智研咨詢發布的《2020-2026年中國微信公眾號行業市場經營風險及投資戰略規劃分析報告》顯示：截至2019年末，微信月活躍已經突破了11億。同時企業微信、公眾號和小程序等綁定用戶日益增加。通過微信和APP等移動互聯網渠道發放調研問卷進行的服務滿意度調研，逐漸成為車企獲取用戶評價4S店服務滿意度的主要渠道。以某汽車微信公眾號為例，2020年綁定用戶突破500.0萬，年度調研樣本達59.8萬。本文將著重分析微信調研渠道下滿意度評價體系及其特點。

1.2微信調研優勢分析

1.2.1車企售后服務滿意度微信調研渠道的特點

微信作為中國移動互聯網月活用戶數量最高的APP，通過其做服務滿意度調研有以下3個特點。

①蓋用戶數量多：相比傳統電話調研等渠道，微信調研可覆蓋更多用戶。

②用戶參與便捷：如淘寶網購物后的服務評價、滴滴打車后的服務評價，微信調研問卷中問題設置簡短，用戶可在規定調研時間范圍內的任意時間進行回答，讓用戶參與調研更加便捷。

③調研費用低：傳統調研通過人工客服撥打電話、或人工街頭發放問卷，費用較高。微信調研只需用戶綁定企業微信公眾號，除去公眾號日常運營費用，調研費用幾乎為零（圖1）。

1.2.2車企售后服務滿意度微信調研用戶反饋文字的特點

微信調研靈活、占用用戶時間少，但相應用戶反饋文字有以下特點。

①用戶反饋文字數量低：調研問題相同的情況下，用戶在微信調研中反饋約19字（如圖1，用戶在黑色文本框內進行文字描述），電話調研約99字。其中“很好”、“不錯”及“我不滿意”等簡短描述，無法支撐進一步分析工作的開展，屬于無效反饋文字。

②用戶反饋文字不是標準化描述：調研反饋文字為用戶的主觀評價，用戶根據自身感受回答滿意度問題。例如“服務顧問連個問題都說不明白，水平差”，需要轉化為“服務顧問專業性”，以應用于車企售后服務滿意度評價。

1.2.3微信調研反饋文字漏斗

根據微信調研用戶反饋文字特點，建立微信調研反饋文字漏斗模型（如圖2），描述參與調研用戶和獲取有效文字的關系。模型中數據使用某車企2020年售后服務滿意度微信調研信息，汽車企業可以根據自身情況選擇提升微信調研樣本量、答題量等措施，獲取更多的有效反饋文字。用戶有效反饋文字該如何使用，本文將在后續“滿意度三級評價體系”中進行介紹。

2車企售后服務滿意度評價體系建立

2.1車企售后服務滿意度評價模型

2.1.1傳統顧客滿意度評價模型

顧客滿意度的研究始于20世紀，目的在于提高企業產品與服務的質量，改善企業的獲利能力，增強企業的競爭力。各個國家在提升滿意度的過程中，逐漸形成了顧客滿意度模型（圖3和圖4），用于測量行業滿意度。顧客滿意度調研主要通過用戶感知質量和用戶期望的差異，來評價滿意度高低。

2.1.2車企售后服務滿意度評價模型

國外的滿意度評價模型雖然較為成熟，但用于車企售后服務滿意度評價還需進一步細化才能指導工作。本文根據微信調研用戶反饋文字形成的評價指標，考量滿意度與忠誠度間關系，以及企業本身品牌和產品質量對用戶滿意度的影響，參考歐洲顧客滿意度指數概念模型，形成車企售后服務滿意度評價模型（圖5）。其中“服務質量”、“價格”和“產品質量”是微信調研中用戶反饋內容的總結，詳細的評價指標將在2.3節進行展開。

2.2微信調研滿意度三級評價指標的兩點原則

第一，可以將用戶反饋文字（如圖1中黑框部分）進行標準化的描述，讓管理人員可以清晰了解用戶表揚/抱怨的指標類型。第二，所有的評價指標在車企售后都有對應的部門負責，負責指標內容描述的準確性，并且有相應的滿意度促進項目可以針對該指標反應的問題進行改善。

2.2.1第一級指標設置的要求

滿意度一級指標的設定在售后服務行業內已有可參照的參照標準，主要用于能讓管理者簡潔、清晰的了解用戶滿意度問題所在，同時可在各車企售后服務的橫向對比。如國標《汽車售后服務評價規范》中第五節介紹的服務資源、人員、過程和結果等4個指標;德國大眾2019年IACS評價體系包含5個指標（表1）;J.D.Power咨詢公司2021年一級評價指標（表2）。本文設置了了個一級指標，包括硬件設施、人員表現、服務流程、維修保養質量、維修保養時間、維修保養費用和產品質量。

2.2.2第二級指標設置的要求

第二級評價指標的設置起著承上啟下的作用。

①第一級指標設定比較籠統，無法深入了解用戶反饋文字具體提及點，需結合售后滿意度改進工作的點檢要求和4S店的服務事項進行細分。

②第三級指標過于詳細，第二級指標可以起到合并同類項的作用，方便管理者關注重點信息。本評價體系共設置23項第二級評價指標。

2.2.3第三級指標設置的原則

第三級評價指標設置的要求有以下2點。

第一，盡量將用戶反饋的有效信息100%涵蓋在指標體系內。如用戶描述“費用太高了，錢也不知道花在哪里”，則歸結為第三級指標“維修保養價格”或“價格透明統一有公示”。在用戶反饋文字翻譯成第三級指標的時候，不能引申為更深層次的原因。如前述用戶描述問題的原意，可能是因服務顧問不專業，或不按照流程向用戶解釋維修保養細項所導致，但不建議翻譯為第三級指標“服務顧問不專業”或“工作流程規范”。

三級指標體系只翻譯用戶反饋文字的字面意思，導致用戶反饋此信息背后的原因則需要結合實際情況進行分析后才可給出結論。

第二，第三級指標背后有對應業務部門負責或有相關項目進行支撐，以便滿意度改善工作的開展。所以第三級指標的制定需業務部門共同參與。

2.3建立微信調研滿意度三級評價指標

2.3.1三級評價指標整體設置

根據指標設置的意義和原則，以及分析某車企80萬調研樣本用戶反饋文字，形成三級評價指標體系如表3所示。

2.3.2三級評價指標定義及關鍵字篩選

將用戶反饋文字翻譯、歸類到對應的指標，需要對該指標有明確的定義和關鍵字。通過軟件或人工的方式識別用戶反饋文字中的關鍵字后，即可完成用戶反饋文字歸類。本文列舉“人員表現”指標下的10條第三級評價指標釋義如表4所示。

3三級評價指標貢獻度計算及應用

3.1三級評價指標貢獻度計算

如果多項指標對滿意度分數都有影響效果，且要大于/小于其中單項指標影響效果的加和，則稱這些指標之間存在共線性。通過查看樣本數據，發現第三級評價指標之間存在這種共線性，為了合理評估各項指標對滿意度的影響效果，此處采用sharply value的算法來計算各項指標對滿意度的“貢獻度”。

本文中滿意度指“整體滿意度”，參照圖1中的第4題，是量化滿意度的一種評價方式，其分數高低和用戶反饋的三級評價指標相關。同時需要注意，上級指標貢獻度不是下級指標貢獻度的直接加和，而是根據“Sharply”數學模型重新計算的結果。

3.1.1 Sharply value簡介

Sharply value指對于一個受多因素影響的事項，因素i可能帶來的各種影響程度的平均值。它假設了當因素i和其他不同因素共同作用于事項時，因素i在其中所發揮出的影響程度可能因與其協作的因素不同而不同。例如，在n人參與的合作中，每個人對合作結果的貢獻度都是一個函數值，sharply value被定義為由這些函數組成的向量函數，并且滿足以下定理。

（1）有效性（efficiency）：假設v代表因素對結果的效用，對于T和S兩個群體，如果存在v（S）=v（S∩T），那么T的整體貢獻價值等于T中每個成員獨立貢獻價值之和。

（2）對稱性（symmetry）：π代表一種對于S群體的排列，如果存在v′（nS）=v（S），那么每個個體在πS中貢獻價值等于在S中的貢獻價值。

（3）線性度（linearity）：對于同一個體i，如果i對產生v分的貢獻價值是a，對產生u分貢獻價值是b，那么對產生（v+u）分的貢獻價值就是（a+b）。

以上定理由L.S.Shapley提出，作為合作博弈中對期望報酬的公認定義。以下公式已被證明是唯一滿足上述3個公理的向量函數。

3.1.2 sharply value算法在三級評價指標中的應用

假設存在3個評價指標（a、b、c）對滿意度存在潛在影響，相應的滿意度得分如表5所示。

則評價指標a對滿意度分數的貢獻價值如表6所示

3.2微信調研三級評價指標的應用

①精準定位用戶抱怨信息，支撐滿意度分析的顆粒度和時效性：微信調研的樣本量大、時效性高，可通過三級評價體系快速定位用戶反饋問題，反饋至車企4S店以及管理售后服務團隊。

②識別服務過程中出現的新問題：三級評價指標貢獻度排序后，可識別是否有新的問題產生，如某車企2020年度數據展示“技師的服務細致周到”貢獻度由2019年第20項提升至2020年第9項。側面說明用戶與維修技師接觸增加，而4S店業務開展流程要求，因安全等原因不允許用戶單獨進入車間而是通過休息區透明玻璃、電視屏幕等實時查看車輛維修保養狀態，即4S店普遍在車間管理上存在問題，需要針對性進行流程考核、點檢、培訓等工作。

③通過三級指標評價滿意度促進業務的開展效果：三級評價指標可以直接量化業務對滿意度貢獻程度，如評價“APP預約”、“取送車”和“雨雪天氣關愛”等服務效果，并可通過用戶反饋文字對業務進行優化。

3.3三級評級指標優化

用戶反饋文字形成的第三級評價指標，應定期進行更新，以便了解用戶最新訴求和滿足體驗。當識別用戶新訴求不在原有三級評價指標體系后，需要根據該類型信息反饋量占比，結合指標設置原則，判斷是否需要生成新的指標。同樣，當某一指標占比過低，需要判斷是否進行保留或者合并。

4結束語

本文通過比對行業滿意度評價模型，結合汽車企業售后滿意度要素，形成“車企售后服務滿意度評價模型”。分析某車企80萬條用戶反饋文字結合微信滿意度調研特性、車企及4S店管理模式，形成147項三級評價指標，定量評價用戶對服務的滿意度程度和關注點。

同時，本文的研究仍有一定的局限性。隨著移動互聯網、電動車的發展，用戶體驗會更加精細化和人性化，三級評價指標也需要與時俱進。結合經銷商運營信息如服務顧問數量和認證率、維修工位周轉率，結合用戶信息如維修保養時長、進店時間和結算金額等，可進行大數據分析，洞察滿意度背后的影響因素，為滿意度分析、促進、優化及評價等工作提供有效的數據支持。