基于微信大数据的车企售后服务满意度调研方法及评价模型

高博　黄晓波　张杨　吴晓朋　董爽

摘要：本文旨在研究微信调研渠道下，用户反馈文字的含义和各项指标对满意度分数的贡献程度，建立车企售后服务三级评价体系。将用户反馈文字翻译成标准的满意度评价指标并归类，方便车企分析，定位用户抱怨。本文分析某车企80万条用户满意度反馈文字，形成以维修保养价格、维修保养质量和维修保养时间等7项一级评价指标，和相应的23项二级评价指标以及147项三级评价指标的满意度评价体系，为后续服务满意度评价、促进工作的开展提供標准和数据支持。

关键词：售后服务满意度;微信调研;用户反馈文字;三级评价体系

中图分类号：F426.471 文献标识码：A

1微信调研现状

1.1微信调研渠道介绍

据智研咨询发布的《2020-2026年中国微信公众号行业市场经营风险及投资战略规划分析报告》显示：截至2019年末，微信月活跃已经突破了11亿。同时企业微信、公众号和小程序等绑定用户日益增加。通过微信和APP等移动互联网渠道发放调研问卷进行的服务满意度调研，逐渐成为车企获取用户评价4S店服务满意度的主要渠道。以某汽车微信公众号为例，2020年绑定用户突破500.0万，年度调研样本达59.8万。本文将着重分析微信调研渠道下满意度评价体系及其特点。

1.2微信调研优势分析

1.2.1车企售后服务满意度微信调研渠道的特点

微信作为中国移动互联网月活用户数量最高的APP，通过其做服务满意度调研有以下3个特点。

①盖用户数量多：相比传统电话调研等渠道，微信调研可覆盖更多用户。

②用户参与便捷：如淘宝网购物后的服务评价、滴滴打车后的服务评价，微信调研问卷中问题设置简短，用户可在规定调研时间范围内的任意时间进行回答，让用户参与调研更加便捷。

③调研费用低：传统调研通过人工客服拨打电话、或人工街头发放问卷，费用较高。微信调研只需用户绑定企业微信公众号，除去公众号日常运营费用，调研费用几乎为零（图1）。

1.2.2车企售后服务满意度微信调研用户反馈文字的特点

微信调研灵活、占用用户时间少，但相应用户反馈文字有以下特点。

①用户反馈文字数量低：调研问题相同的情况下，用户在微信调研中反馈约19字（如图1，用户在黑色文本框内进行文字描述），电话调研约99字。其中“很好”、“不错”及“我不满意”等简短描述，无法支撑进一步分析工作的开展，属于无效反馈文字。

②用户反馈文字不是标准化描述：调研反馈文字为用户的主观评价，用户根据自身感受回答满意度问题。例如“服务顾问连个问题都说不明白，水平差”，需要转化为“服务顾问专业性”，以应用于车企售后服务满意度评价。

1.2.3微信调研反馈文字漏斗

根据微信调研用户反馈文字特点，建立微信调研反馈文字漏斗模型（如图2），描述参与调研用户和获取有效文字的关系。模型中数据使用某车企2020年售后服务满意度微信调研信息，汽车企业可以根据自身情况选择提升微信调研样本量、答题量等措施，获取更多的有效反馈文字。用户有效反馈文字该如何使用，本文将在后续“满意度三级评价体系”中进行介绍。

2车企售后服务满意度评价体系建立

2.1车企售后服务满意度评价模型

2.1.1传统顾客满意度评价模型

顾客满意度的研究始于20世纪，目的在于提高企业产品与服务的质量，改善企业的获利能力，增强企业的竞争力。各个国家在提升满意度的过程中，逐渐形成了顾客满意度模型（图3和图4），用于测量行业满意度。顾客满意度调研主要通过用户感知质量和用户期望的差异，来评价满意度高低。

2.1.2车企售后服务满意度评价模型

国外的满意度评价模型虽然较为成熟，但用于车企售后服务满意度评价还需进一步细化才能指导工作。本文根据微信调研用户反馈文字形成的评价指标，考量满意度与忠诚度间关系，以及企业本身品牌和产品质量对用户满意度的影响，参考欧洲顾客满意度指数概念模型，形成车企售后服务满意度评价模型（图5）。其中“服务质量”、“价格”和“产品质量”是微信调研中用户反馈内容的总结，详细的评价指标将在2.3节进行展开。

2.2微信调研满意度三级评价指标的两点原则

第一，可以将用户反馈文字（如图1中黑框部分）进行标准化的描述，让管理人员可以清晰了解用户表扬/抱怨的指标类型。第二，所有的评价指标在车企售后都有对应的部门负责，负责指标内容描述的准确性，并且有相应的满意度促进项目可以针对该指标反应的问题进行改善。

2.2.1第一级指标设置的要求

满意度一级指标的设定在售后服务行业内已有可参照的参照标准，主要用于能让管理者简洁、清晰的了解用户满意度问题所在，同时可在各车企售后服务的横向对比。如国标《汽车售后服务评价规范》中第五节介绍的服务资源、人员、过程和结果等4个指标;德国大众2019年IACS评价体系包含5个指标（表1）;J.D.Power咨询公司2021年一级评价指标（表2）。本文设置了了个一级指标，包括硬件设施、人员表现、服务流程、维修保养质量、维修保养时间、维修保养费用和产品质量。

2.2.2第二级指标设置的要求

第二级评价指标的设置起着承上启下的作用。

①第一级指标设定比较笼统，无法深入了解用户反馈文字具体提及点，需结合售后满意度改进工作的点检要求和4S店的服务事项进行细分。

②第三级指标过于详细，第二级指标可以起到合并同类项的作用，方便管理者关注重点信息。本评价体系共设置23项第二级评价指标。

2.2.3第三级指标设置的原则

第三级评价指标设置的要求有以下2点。

第一，尽量将用户反馈的有效信息100%涵盖在指标体系内。如用户描述“费用太高了，钱也不知道花在哪里”，则归结为第三级指标“维修保养价格”或“价格透明统一有公示”。在用户反馈文字翻译成第三级指标的时候，不能引申为更深层次的原因。如前述用户描述问题的原意，可能是因服务顾问不专业，或不按照流程向用户解释维修保养细项所导致，但不建议翻译为第三级指标“服务顾问不专业”或“工作流程规范”。

三级指标体系只翻译用户反馈文字的字面意思，导致用户反馈此信息背后的原因则需要结合实际情况进行分析后才可给出结论。

第二，第三级指标背后有对应业务部门负责或有相关项目进行支撑，以便满意度改善工作的开展。所以第三级指标的制定需业务部门共同参与。

2.3建立微信调研满意度三级评价指标

2.3.1三级评价指标整体设置

根据指标设置的意义和原则，以及分析某车企80万调研样本用户反馈文字，形成三级评价指标体系如表3所示。

2.3.2三级评价指标定义及关键字筛选

将用户反馈文字翻译、归类到对应的指标，需要对该指标有明确的定义和关键字。通过软件或人工的方式识别用户反馈文字中的关键字后，即可完成用户反馈文字归类。本文列举“人员表现”指标下的10条第三级评价指标释义如表4所示。

3三级评价指标贡献度计算及应用

3.1三级评价指标贡献度计算

如果多项指标对满意度分数都有影响效果，且要大于/小于其中单项指标影响效果的加和，则称这些指标之间存在共线性。通过查看样本数据，发现第三级评价指标之间存在这种共线性，为了合理评估各项指标对满意度的影响效果，此处采用sharply value的算法来计算各项指标对满意度的“贡献度”。

本文中满意度指“整体满意度”，参照图1中的第4题，是量化满意度的一种评价方式，其分数高低和用户反馈的三级评价指标相关。同时需要注意，上级指标贡献度不是下级指标贡献度的直接加和，而是根据“Sharply”数学模型重新计算的结果。

3.1.1 Sharply value简介

Sharply value指对于一个受多因素影响的事项，因素i可能带来的各种影响程度的平均值。它假设了当因素i和其他不同因素共同作用于事项时，因素i在其中所发挥出的影响程度可能因与其协作的因素不同而不同。例如，在n人参与的合作中，每个人对合作结果的贡献度都是一个函数值，sharply value被定义为由这些函数组成的向量函数，并且满足以下定理。

（1）有效性（efficiency）：假设v代表因素对结果的效用，对于T和S两个群体，如果存在v（S）=v（S∩T），那么T的整体贡献价值等于T中每个成员独立贡献价值之和。

（2）对称性（symmetry）：π代表一种对于S群体的排列，如果存在v′（nS）=v（S），那么每个个体在πS中贡献价值等于在S中的贡献价值。

（3）线性度（linearity）：对于同一个体i，如果i对产生v分的贡献价值是a，对产生u分贡献价值是b，那么对产生（v+u）分的贡献价值就是（a+b）。

以上定理由L.S.Shapley提出，作为合作博弈中对期望报酬的公认定义。以下公式已被证明是唯一满足上述3个公理的向量函数。

3.1.2 sharply value算法在三级评价指标中的应用

假设存在3个评价指标（a、b、c）对满意度存在潜在影响，相应的满意度得分如表5所示。

则评价指标a对满意度分数的贡献价值如表6所示

3.2微信调研三级评价指标的应用

①精准定位用户抱怨信息，支撑满意度分析的颗粒度和时效性：微信调研的样本量大、时效性高，可通过三级评价体系快速定位用户反馈问题，反馈至车企4S店以及管理售后服务团队。

②识别服务过程中出现的新问题：三级评价指标贡献度排序后，可识别是否有新的问题产生，如某车企2020年度数据展示“技师的服务细致周到”贡献度由2019年第20项提升至2020年第9项。侧面说明用户与维修技师接触增加，而4S店业务开展流程要求，因安全等原因不允许用户单独进入车间而是通过休息區透明玻璃、电视屏幕等实时查看车辆维修保养状态，即4S店普遍在车间管理上存在问题，需要针对性进行流程考核、点检、培训等工作。

③通过三级指标评价满意度促进业务的开展效果：三级评价指标可以直接量化业务对满意度贡献程度，如评价“APP预约”、“取送车”和“雨雪天气关爱”等服务效果，并可通过用户反馈文字对业务进行优化。

3.3三级评级指标优化

用户反馈文字形成的第三级评价指标，应定期进行更新，以便了解用户最新诉求和满足体验。当识别用户新诉求不在原有三级评价指标体系后，需要根据该类型信息反馈量占比，结合指标设置原则，判断是否需要生成新的指标。同样，当某一指标占比过低，需要判断是否进行保留或者合并。

4结束语

本文通过比对行业满意度评价模型，结合汽车企业售后满意度要素，形成“车企售后服务满意度评价模型”。分析某车企80万条用户反馈文字结合微信满意度调研特性、车企及4S店管理模式，形成147项三级评价指标，定量评价用户对服务的满意度程度和关注点。

同时，本文的研究仍有一定的局限性。随着移动互联网、电动车的发展，用户体验会更加精细化和人性化，三级评价指标也需要与时俱进。结合经销商运营信息如服务顾问数量和认证率、维修工位周转率，结合用户信息如维修保养时长、进店时间和结算金额等，可进行大数据分析，洞察满意度背后的影响因素，为满意度分析、促进、优化及评价等工作提供有效的数据支持。