基于用戶情緒的汽車用戶質(zhì)量評(píng)價(jià)的研究

童敏敏

摘 要：為了提高汽車產(chǎn)品質(zhì)量的用戶滿意度，在原有的汽車售后質(zhì)量維修數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上增加用戶情緒維度，建立一個(gè)用戶質(zhì)量的評(píng)價(jià)方法和量化模型。通過用戶對質(zhì)量需求的差異性，得出不同問題類型、用車時(shí)長和車型平臺(tái)的用戶對于車輛不同質(zhì)量問題的抱怨程度，從而得出問題的嚴(yán)重程度和解決優(yōu)先級(jí)。本文針對用戶質(zhì)量的量化評(píng)價(jià)結(jié)果不僅可以預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)高的問題、減輕用戶抱怨，同時(shí)為設(shè)計(jì)端與制造端的質(zhì)量改進(jìn)提供數(shù)據(jù)支撐。

關(guān)鍵詞：用戶情緒 用戶質(zhì)量 評(píng)價(jià)方法

1 引言

用戶對汽車質(zhì)量的重視程度通常是用戶在購買汽車時(shí)關(guān)注和考慮的重要因素[1]，他們希望購買一輛質(zhì)量可靠、安全性能良好的汽車，以確保自己和乘客的安全，并減少故障和事故的發(fā)生。對汽車制造商來說，滿足用戶對質(zhì)量的需求是提高市場競爭力和用戶滿意度的關(guān)鍵，也能吸引更多的消費(fèi)者選擇該品牌的產(chǎn)品。從用戶體驗(yàn)來看，其對產(chǎn)品質(zhì)量的感知階段是從售后開始的，即從購買車輛之后[2]。當(dāng)用戶車輛出現(xiàn)故障時(shí)，用戶會(huì)出現(xiàn)一定程度的抱怨或不滿，會(huì)在一定程度上影響用戶的信任和體驗(yàn)。整車企業(yè)除了快速響應(yīng)、解決用戶車輛問題和妥善安撫用戶外，也在對大量的售后維修數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)警，并開展問題質(zhì)量改進(jìn)工作，以減少質(zhì)量損失、降低用戶抱怨，維護(hù)品牌口碑。

2 當(dāng)前汽車質(zhì)量改進(jìn)存在的問題

2.1 質(zhì)量改進(jìn)的局限性

傳統(tǒng)的汽車質(zhì)量問題主要以分析千輛車故障率（Incident Per Thousand Vehicles，簡稱 IPTV）：即對某段時(shí)間內(nèi)（一般以月為單位，即一個(gè)制造月）所生產(chǎn)且已銷售的車輛，通過計(jì)算一定的時(shí)間周期，每一千輛為一個(gè)單位，統(tǒng)計(jì)其產(chǎn)品質(zhì)量失效的數(shù)目[3]。明確車輛存在的質(zhì)量問題，從而采取相應(yīng)的措施來解決問題。IPTV作為整車企業(yè)主要的質(zhì)量目標(biāo)和質(zhì)量改進(jìn)方向，但是其在問題預(yù)警方面存在明顯的延后性，問題閉環(huán)的時(shí)效性存在較大問題，同時(shí)IPTV只從車輛故障的維度得出的問題，并未結(jié)合用戶情緒做深入分析。因此，如何量化使用過程中的用戶質(zhì)量是整車企業(yè)亟需考慮的問題之一。

2.2 依賴傳統(tǒng)的反饋機(jī)制

許多汽車制造商主要依靠傳統(tǒng)的反饋機(jī)制，如經(jīng)銷商反饋和用戶投訴來了解質(zhì)量問題。然而，這種反饋機(jī)制存在一定的局限性，這些經(jīng)銷商反饋和用戶投訴可以是針對特定問題或整體質(zhì)量體驗(yàn)的反饋，可能無法及時(shí)捕捉到所有的質(zhì)量問題，尤其是較小的或者潛在的問題。另外，經(jīng)銷商反饋往往依賴經(jīng)銷商工作人員的主動(dòng)參與和反饋意愿，可能無法全面捕捉到用戶的感受和意見。因此，依靠傳統(tǒng)的反饋機(jī)制可能會(huì)導(dǎo)致質(zhì)量問題的漏報(bào)或信息不全等情況，影響問題的解決和改進(jìn)的實(shí)施。

2.3 質(zhì)量信息標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一

汽車質(zhì)量數(shù)據(jù)來自多個(gè)渠道，包括用戶投訴、售后維修記錄、質(zhì)量調(diào)查等。這些數(shù)據(jù)來源可能存在差異，如數(shù)據(jù)采集方法的不同、數(shù)據(jù)樣本的偏差等，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的可比性和準(zhǔn)確性受到影響，如維修數(shù)據(jù)只是從故障數(shù)量表現(xiàn)，而用戶投訴更多的是增加有用戶抱怨，無法與維修數(shù)據(jù)一一對應(yīng)，兩者之間缺乏質(zhì)量信息標(biāo)準(zhǔn)。因此，缺乏統(tǒng)一的質(zhì)量信息標(biāo)準(zhǔn)不好衡量和評(píng)估汽車質(zhì)量水平，導(dǎo)致質(zhì)量改進(jìn)方向比較分散和不聚焦，無法為汽車企業(yè)提供更有效的質(zhì)量評(píng)估和改進(jìn)方向。

3 用戶質(zhì)量評(píng)價(jià)方法

解決汽車質(zhì)量數(shù)據(jù)來源的差異性和不一致性是一個(gè)復(fù)雜的問題，需要考慮用戶質(zhì)量信息采集的方法、用戶質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)語言以及影響用戶質(zhì)量等因素，從而提高用戶質(zhì)量數(shù)據(jù)的可比性和準(zhǔn)確性。因此，為了能夠更好的評(píng)價(jià)或量化用戶質(zhì)量水平，本文基于原有的汽車售后質(zhì)量維修數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上增加用戶情緒維度，通過加權(quán)平均法建立一個(gè)用戶質(zhì)量的評(píng)價(jià)方法和量化模型。

3.1 用戶情緒等級(jí)

在用戶車輛進(jìn)站維修時(shí)增加用戶對潛在問題或已發(fā)生故障的用戶情緒記錄，用戶情緒等級(jí)按照5分制進(jìn)行類別分類，其中A1=1分（無抱怨）；A2=2分（輕微抱怨）；A3=3分（中度抱怨）；A4=4分（較高抱怨）；A5=5分（強(qiáng)烈抱怨），見表1：用戶情緒等級(jí)分類表。

3.2 用戶質(zhì)量的影響因素

用戶在汽車使用過程中的質(zhì)量感知主要受用車時(shí)長、車輛類型、故障種類等因素的影響[4]。通過制定用戶質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)可實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)問題、重點(diǎn)用戶的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防，還可以與設(shè)計(jì)端、制造端互通信息，確定汽車質(zhì)量改進(jìn)方案。

用車時(shí)長是影響用戶質(zhì)量的重要因素，也與其他影響因素之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系。汽車企業(yè)通常將用戶購車后的3個(gè)月內(nèi)認(rèn)定為新車期，購車后3-12個(gè)月認(rèn)定為適應(yīng)期，購車后12個(gè)月以上認(rèn)定為耐久期。車輛類型通常會(huì)影響用戶對質(zhì)量評(píng)價(jià)的側(cè)重點(diǎn)，量化結(jié)果時(shí)需要進(jìn)行按類分析。汽車企業(yè)通常將車輛類型分為商用車、乘用車、新能源車等。商用車用戶更加關(guān)注車輛的實(shí)用性與使用空間，乘用車用戶更加關(guān)注舒適性與品質(zhì)，新能源車用戶則更加關(guān)注續(xù)航與充電。故障種類是以用戶感知（看、聽、聞、觸、用）為基礎(chǔ)，按照“條件”+“部位”+“癥狀”進(jìn)行分類。用戶面臨不同故障類型時(shí)的反映不同，不同車輛類型的用戶在不同時(shí)期面對相同故障時(shí)也會(huì)做出不同的反映，因此需要對用戶質(zhì)量進(jìn)行量化分析[5]。

3.3 故障類型抱怨分值計(jì)算

針對某單一故障類型采用加權(quán)求和法計(jì)算總體抱怨分值，用數(shù)學(xué)公式可以表達(dá)為：

其中，為抱怨等級(jí)，為某故障類型各類抱怨等級(jí)所占的比重，為抱怨等級(jí)的集合。根據(jù)用戶質(zhì)量采集數(shù)據(jù)計(jì)算某故障類型不同抱怨等級(jí)所占比例，所有等級(jí)所占比例之和等于1。通過計(jì)算某單一故障類型抱怨分值可以分析出該故障產(chǎn)生時(shí)用戶的表現(xiàn)情況，抱怨分值越高時(shí)說明故障問題極易造成強(qiáng)烈抱怨，抱怨分值越低時(shí)說明故障問題通常在用戶可接受范圍內(nèi)。

3.4 用車時(shí)長抱怨分值計(jì)算

針對不同用車時(shí)長條件采用加權(quán)求和法計(jì)算抱怨分值，用數(shù)學(xué)公式可以表達(dá)為：

其中，Cj表示用車時(shí)長的各個(gè)階段，C1表示新車期，C2表示適應(yīng)期，C3表示耐久期，P（Ai | Cj）是條件概率，表示處在Cj時(shí)期的用戶針對該故障類型時(shí)不同抱怨等級(jí)所占比例，通過加權(quán)求和的方式最終獲得Cj用車時(shí)長條件下的抱怨分值Tj。為了體現(xiàn)不同用車時(shí)長條件下抱怨差異，引入用車時(shí)長重要度系數(shù)K，該系數(shù)以耐久期的抱怨分值為基準(zhǔn)，Kj=某個(gè)用車時(shí)長抱怨分值 / 耐久期抱怨分值 =Tj / T3。通常情況下，新車期的抱怨分值普遍較高，因此重要度系數(shù)K值也相應(yīng)會(huì)更大。如果某故障類型在新車期的抱怨分值越大，則用車時(shí)長總體抱怨分值也越大，可以通過最終加權(quán)求和所得抱怨分值反映用戶對故障類型的接受程度。耐久期的數(shù)據(jù)采集樣本更多，因此以其作為基準(zhǔn)構(gòu)建重要度系數(shù)能夠保證計(jì)算模型的穩(wěn)定性。

3.5 車輛類型抱怨分值計(jì)算

針對不同車輛類型采用加權(quán)求和法計(jì)算抱怨分值，用數(shù)學(xué)公式可以表達(dá)為：

其中，Dx表示不同車輛類型，D1表示商用車，D2表示乘用車，D3表示新能源車，P（Ai | Dx）是條件概率，表示不同車輛類型Dx的用戶對該故障問題不同抱怨等級(jí)所占比例，通過加權(quán)求和的方式最終獲得Dx類型車輛條件下的抱怨分值Vx。為了識(shí)別不同車輛類型的抱怨差異，引入車輛類型重要度系數(shù)H，該系數(shù)以商用車的抱怨分值為基準(zhǔn)，Hx=某車輛類型抱怨分值 / 商用車抱怨分值=Vx / V1。通常情況下，商用車用戶對車輛的使用頻率較高，極易發(fā)生各種故障問題，因此對故障問題的敏感度相對較低，使用其作為基準(zhǔn)可以保證計(jì)算模型的穩(wěn)定性。不同車輛類型的用戶針對故障問題的側(cè)重點(diǎn)不同，通過分類考慮的方式可以將抱怨值量綱歸一化，使得分析結(jié)果更具有說服力。

4 用戶質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià)方法與標(biāo)準(zhǔn)

4.1 兩維度分析

汽車上市初期，車輛故障問題通常極少發(fā)生，用戶大多關(guān)注并討論車輛的外觀質(zhì)量或駕駛性能，汽車企業(yè)則更加注重品牌宣傳與銷售情況。隨著銷量的不斷提升，在汽車上市后的一年時(shí)間內(nèi)，用戶大多處于新車期，基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶質(zhì)量分析時(shí)，應(yīng)該避免用戶時(shí)長因素導(dǎo)致故障問題嚴(yán)重程度的誤判。此時(shí)，用戶質(zhì)量的綜合評(píng)價(jià)方法主要依賴故障類型抱怨分值和車輛類型抱怨分值。故障類型抱怨分值可以通過該車型采集數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算，車輛類型抱怨分值的分析計(jì)算過程中可根據(jù)實(shí)際車輛類型數(shù)目進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整，只需滿足概率統(tǒng)計(jì)的要求即可。除此以外，用戶質(zhì)量分析過程中還可以參考相似汽車用戶時(shí)長的分析結(jié)果，該結(jié)果可作為經(jīng)驗(yàn)總結(jié)而不在統(tǒng)計(jì)計(jì)算考慮范圍內(nèi)。因此，采用兩維度綜合評(píng)價(jià)方法計(jì)算用戶質(zhì)量問題嚴(yán)重程度的數(shù)學(xué)公式可以表示為：

其中，S表示某單一故障問題嚴(yán)重程度得分，Q表示故障類型抱怨分值，V表示車輛類型抱怨分值，H表示重要度系數(shù)，O表示車輛類型的總數(shù)量。通過該公式可以計(jì)算統(tǒng)一量綱條件下所有故障問題的嚴(yán)重程度，汽車企業(yè)則根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果制定對應(yīng)實(shí)施方案。

4.2 三維度分析

汽車上市一到兩年后，用戶主體逐漸步入耐久期，車輛由于老化和耗損通常易發(fā)生故障問題，該階段用戶質(zhì)量分析過程更復(fù)雜、結(jié)果更嚴(yán)謹(jǐn)。當(dāng)前階段，不同車輛使用時(shí)長的用戶所占比例相近，通過用戶時(shí)長抱怨分值計(jì)算公式可以獲得不同時(shí)期的抱怨比重。不同車輛類型的用戶比重逐漸拉開差距，但比重的變化范圍逐漸變小，通過加權(quán)求和的計(jì)算方法可以減輕由于比重差異導(dǎo)致的分析結(jié)果誤差。采用三維度綜合評(píng)價(jià)方法計(jì)算用戶質(zhì)量問題嚴(yán)重程度的數(shù)學(xué)公式可以表示為：

其中，T表示用戶時(shí)長抱怨分值，K表示不同類別的重要度系數(shù)，N表示用戶時(shí)長的類別總數(shù)，N通常為3。通過綜合考慮故障類型、用車時(shí)長、車輛類型等影響因素評(píng)價(jià)故障問題的嚴(yán)重程度，分析汽車的用戶質(zhì)量，能夠?yàn)槠嚻髽I(yè)售后服務(wù)的優(yōu)化布局提供指導(dǎo)意見。

4.3 故障問題嚴(yán)重程度的標(biāo)準(zhǔn)

汽車上市的不同時(shí)期通過不同維度分析方法可以計(jì)算故障問題的嚴(yán)重程度得分，汽車企業(yè)需對嚴(yán)重程度得分制定標(biāo)準(zhǔn)，從而按照標(biāo)準(zhǔn)結(jié)果進(jìn)行問題排查。通常情況下，問題嚴(yán)重程度得分小于2時(shí)，企業(yè)認(rèn)為該故障屬于用戶吐槽類型，尚且在可接受范圍內(nèi)；問題嚴(yán)重程度大于2且小于5時(shí)，企業(yè)認(rèn)為該故障屬于用戶失望類型，通常不能夠被用戶所接受，亟需企業(yè)制定改進(jìn)措施加以預(yù)防；問題嚴(yán)重程度大于5時(shí)，企業(yè)認(rèn)為該故障屬于用戶不可容忍類型，通常需要企業(yè)提前進(jìn)行問題消除，引起社會(huì)廣泛關(guān)注時(shí)甚至需要進(jìn)行車輛召回。通過用戶對質(zhì)量需求的差異性，得出用戶對于車輛不同質(zhì)量問題的抱怨程度，從而得出問題的嚴(yán)重程度和解決優(yōu)先級(jí)。

5 用戶質(zhì)量的應(yīng)用場景

多數(shù)汽車企業(yè)的售后服務(wù)只集中在故障發(fā)生之后，針對不同故障類型制定相應(yīng)解決方案，尚未對潛在的故障風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)防。用戶使用汽車過程中更加傾向于簡單的保養(yǎng)，對偶發(fā)性輕微故障關(guān)注度不高，難以聯(lián)想連鎖式故障反映。針對用戶質(zhì)量的研究能夠?qū)崿F(xiàn)潛在故障的主動(dòng)預(yù)警，將售后服務(wù)由故障維修轉(zhuǎn)向預(yù)測性維護(hù)，降低用戶抱怨概率，提升品牌口碑。基于故障問題嚴(yán)重程度的研究可以實(shí)現(xiàn)售后服務(wù)部門有限資源的合理分配，優(yōu)先解決高風(fēng)險(xiǎn)、高抱怨問題。同時(shí)，根據(jù)用戶質(zhì)量分析結(jié)果指導(dǎo)制造端進(jìn)行問題解決與質(zhì)量改進(jìn)，也為新車型的設(shè)計(jì)與制造積累經(jīng)驗(yàn)[6]。

6 結(jié)論

通過增加用戶情緒的研究，利用數(shù)學(xué)模型，量化不同影響因素的抱怨分值，建立多場景、多維度工況下用戶質(zhì)量的評(píng)價(jià)方法和量化模型。得出不同問題類型、用車時(shí)長和車型平臺(tái)的用戶對于車輛不同質(zhì)量問題的抱怨程度，從而得出問題的嚴(yán)重程度和解決優(yōu)先級(jí)。本文針對用戶質(zhì)量的量化評(píng)價(jià)結(jié)果不僅可以預(yù)警高風(fēng)險(xiǎn)問題、指導(dǎo)車輛維修管控，降低產(chǎn)品投訴和特殊事件發(fā)生，同時(shí)也可以為設(shè)計(jì)端與制造端的質(zhì)量改進(jìn)提供數(shù)據(jù)支撐。

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