CN113724006A - 用于用户体验旅程的信息处理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本公开实施例公开了一种用于用户体验旅程的信息处理方法及装置，包括：获取用户体验旅程的各个阶段、每个阶段包括的行为、以及每个行为包含的触点集；响应于接收到触点被触发的通知信号，针对被触发的触点实时生成包含满意度评价指标的满意度评分问卷；针对预设时段内的每个触点，获取每个触点的实际使用数据、以及每个满意度评价指标对应的满意度评价分值；基于每个触点的实际使用数据、以及每个满意度评价指标对应的满意度评价分值，利用预建立的模型确定预设时段内每个触点的画像数据。通过将基于问卷确定的用户主观数据和运营过程中的客观数据相结合，确定触点的画像数据(结构化数据)，该画像数据能够准确地体现用户在该触点的体验。
Description
技术领域
本公开涉及数据处理技术领域，具体涉及到一种用于用户体验旅程的信息处理方法。
背景技术
用户体验旅程，从用户角度出发，描述用户使用产品或接受服务的体验情况，从中发现用户在整个使用过程中的痛点和满意点，最后提炼出产品或服务中的优化点、设计的机会点。
相关技术中，对于生成用户旅程中触点的画像数据，通常是基于回忆式数据实现，这种方法一方面无法精准触达用户以收集准确数据、另一方回忆式数据存在数据扭曲的可能、以及回忆式数据存在遗失大部分真实场景体验的数据。进而导致触点画像数据无法真实反映在该触点下体验数据。
发明内容
本公开的主要目的在于提供一种用于用户体验旅程的信息处理方法及装置。
为了实现上述目的，根据本公开的第一方面，提供了一种用于用户体验旅程的信息处理方法，包括：获取用户体验旅程的各个阶段、每个阶段包括的行为、以及每个行为包含的触点集，其中，触点集包括至少一个触点，每个触点对应至少一个满意度评价指标；响应于接收到触点被触发的通知信号，从预建立的问卷集中确定该被触发的触点所对应的问卷数据，其中，所述问卷数据包括由满意度评价指标组成的满意度评分问卷数据，在用户通过用户端针对每个满意度评价指标进行满意度评分后，获取每个满意度评价指标对应的满意度评价分值；针对预设时段内的每个触点，获取每个触点的实际使用数据、以及每个满意度评价指标对应的满意度评价分值；基于每个触点的实际使用数据、以及每个满意度评价指标对应的满意度评价分值，利用预建立的模型确定预设时段内每个触点的画像数据。
根据本公开的第二方面，提供了一种用于用户体验旅程的信息处理装置，包括：旅程信息获取单元，被配置成获取用户体验旅程的各个阶段、每个阶段包括的行为、以及每个行为包含的触点集，其中，触点集包括至少一个触点，每个触点对应至少一个满意度评价指标；数据采集单元，响应于接收到触点被触发的通知信号，针对被触发的触点实时生成包含满意度评价指标的满意度评分问卷，以使用户通过该问卷在每个满意度评价指标下进行满意度评分，得到每个满意度评价指标对应的满意度评价分值；数据获取单元，被配置成针对预设时段内的每个触点，获取每个触点的实际使用数据、以及每个满意度评价指标对应的满意度评价分值；计算单元，被配置成基于每个触点的实际使用数据、以及每个满意度评价指标对应的满意度评价分值，利用预建立的模型确定预设时段内每个触点的画像数据。
根据本公开的三方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器第一方面任意一项实现方式所述的用于用户体验旅程的信息处理方法。
本公开实施例的用于用户体验旅程的信息处理方法及装置，方法包括：获取用户体验旅程的各个阶段、每个阶段包括的行为、以及每个行为包含的触点集；响应于接收到触点被触发的通知信号，针对被触发的触点实时生成包含满意度评价指标的满意度评分问卷；针对预设时段内的每个触点，获取每个触点的实际使用数据、以及每个满意度评价指标对应的满意度评价分值；基于每个触点的实际使用数据、以及每个满意度评价指标对应的满意度评价分值，利用预建立的模型确定预设时段内每个触点的画像数据。通过将基于问卷确定的用户主观数据和运营过程中的客观数据相结合，确定触点的画像数据(结构化数据)，该画像数据能够准确地体现用户在该触点的体验。进而解决了相关技术中触点画像数据无法真实反映在该触点下体验数据
附图说明
为了更清楚地说明本公开具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本公开的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据根据本公开实施例的用于用户体验旅程的信息处理方法流程图；
图2是根据本公开实施例的电子设备的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本公开方案，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本公开保护的范围。
需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本公开实施例，提供了一种用于用户体验旅程的信息处理方法，如图1所示，该方法包括如下的步骤101至步骤104：
步骤101：获取用户体验旅程的各个阶段、每个阶段包括的行为、以及每个行为包含的触点集，其中，触点集包括至少一个触点，每个触点对应至少一个满意度评价指标。
在本实施例中，不同业务具有不同的用户体验旅程，例如，以贷款业务为例，用户体验旅程可以包括的阶段m是:业务了解阶段-贷款申请-贷款审批等等，而每个阶段下可以包括至少一个行为n，以贷款审批阶段为例，其可以包括提交材料行为、审批材料行为、收到审批电话行为，而每个行为下又可以包括至少一个触点i，例如，提交材料行为可以包括填表触点、填表咨询触点等等。而每个触点下又可以包含多个满意度评价指标，例如，填表咨询触点可以包括评价方式是否便利指标、咨询人员态度指标等等。
本实施例的方法可以应用于不同用户体验旅程中。
步骤102：响应于接收到触点被触发的通知信号，从预建立的问卷集中确定该被触发的触点所对应的问卷数据，其中，所述问卷数据包括由满意度评价指标组成的满意度评分问卷，在用户通过用户端针对每个满意度评价指标进行满意度评分后，获取每个满意度评价指标对应的满意度评价分值。
在本实施例中，相关技术中无法实时收集数据，不是直接由客户提交的反馈，存在数据扭曲的可能；且由于无法实时收集数据造成用户体验旅程分析错失最佳数据处理时机。因此可以预先针对不同的触点建立包含不同满意度评价指标的问卷，所有触点的问卷的数据可以组成问卷集。
每当触点被触发则将该触点对应的问卷数据发送至触发触点的用户端，由用户通过用户端对各个满意度评价指标进行评分，例如，针对评价方式是否便利指标，其对应的满意度评价分值可以是9分等。在用户评分完毕后可以通过互联网信息采集技术，采集满意度评价分值。从而可以实时地、针对精准的用户进行数据收集。
可以理解的是，满意度评价指标可以根据实际需求按需建立，进而可以针对不同的需求得到不同的问卷。也可以通过本方法的执行主体与问卷***的连接，当触点被触发后，从问卷***中获取评分数据。
示例性地，问卷的内容除可以包括满意度评价指标的内容、还可包括各个满意度评价指标得分结果的原因，从而得到原因集Si通过确定原因集，可以在对触点的用户体验进行数据分析时，表示形成当前的满意度体验得分的原因(驱动或者障碍)。
步骤103：针对预设时段内的每个触点，获取每个触点的实际使用数据、以及每个满意度评价指标对应的满意度评价分值。
在本实施例中，在预设时段内，会有多个用户通过用户端触发触点，因此可以通过预先设置的接口获取预设时段内的实际使用数据和各个满意度评价指标的满意度评价分值。预设时段可以一个预设时间长度的周期，每隔一个周期确定一次触点的数据。
实际使用数据可以包括预设时段内，触发过阶段m下、行为n中该触点的人数pmni、预设时段内阶段m下、行为n中的被访者的总人数Nmn。由于在每个触点被触发后，用户基于问卷中的满意度评价指标进行了评分，因此可以得到预设时段内，每个触点下所有满意度评价指标的评分。
步骤104：基于每个触点的实际使用数据、以及每个满意度评价指标对应的满意度评价分值，利用预建立的模型确定预设时段内每个触点的画像数据。
本实施例中，通过将通过问卷确定的用户主观数据和运营过程中的客观数据相结合，确定触点的画像数据(结构化数据)，该画像数据能够准确地体现用户在该触点的体验。通过该画像数据可以得到每一个满意度评价指标下的用户体验数据，从而有助于对服务进行改进，进一步提高触点的用户体验。
作为本实施例一种可选的实现方式，每隔预设周期，基于当前周期内的实际使用数据、当前周期内的实时满意度评价分值对每个触点的画像数据进行更新。
在本可选的实现方式中，当针对触点的服务进行了改进，通过不断更新的触点的画像数据，可以得到触点的服务改进效果数据。
作为本实施例一种可选的实现方式，方法还包括：基于预建立的模型，利用每个触点的画像数据，确定每个行为的画像数据；和/或，基于预建立的模型，利用每个行为的画像数据，确定每个阶段的画像数据。
在本可选的实现方式中，由于每个行为n包含触点集，因此基于预建立的模型的计算策略，当每个触点确定画像数据后，可以计算得到每个行为的画像数据；在得到行为画像数据后，基于预建立的模型的计算策略，可以计算得到每个阶段m的画像数据。
作为本实施例一种可选的实现方式，方法还包括：基于预建立的模型，利用更新后的每个触点的画像数据，更新每个行为的画像数据；和/或，基于预建立的模型，利用更新后的每个行为的画像数据，更新每个阶段的画像数据。
在本可选的实现方式中，当每个触点的画像数据更新后，可以基于更新后的数据，利用模型的计算策略，重新计算每个行为的画像数据、每个阶段的画像数据，建立了旅程的体验-反馈-改进-激励的体验闭环。
通过将预建立的模型与问卷***想配合的方式，将传统的、阶段性的满意度-NPS调查转变为实时、连续的客户(用户)旅程体验监测。以往固定化的数据变为流动化数据，真正实现了数据的利用价值。
作为本实施例一种可选的实现方式，基于每个触点的实际使用数据、以及个满意度评价指标对应满意度评价分值，利用预建立的模型确定每个触点的画像数据包括：在获取到每个触点的实际使用数据后，确定每个触点的重要性分值；基于每个满意度评价指标对应满意度评价分值，确定每个触点的体验满意度得分；基于为每个满意度评价指标预配置的驱动指数，确定每个满意度评价指标对应的第二分值，其中，满意度评价指标对于触点的体验满意度得分的驱动能力；和/或，基于每个满意度评价指标的评价得分、以及第二分值，确定每个满意度评价指标的目标分值，其中，所述目标分值的大和小分别用于表示该满意度评价指标待改进的优先级低和高。
在本可选的实现方式中，在确定每个触点的画像数据时，可以通过预建立的模型确定触点在四个维度的得分。
在一个维度下，通过模型建立了旅程触点的指标体系，每个触点的重要性分值BH(用于表示触点的触达率)的大小，用于衡量每条旅程上，在一段时间周期内，触点与目标客户(用户)之间的接触率多少。BH越高,该触点对于旅程重要性更大。
示例性地，在确定每个触点的重要性分值(称作热力值)时，旅程阶段m下、第n个行动的第i个触点的热力值BHCmni可以通过公式：
BHCmni＝(pmni÷Nmn)×100％确定，其中各个参数定义参考表1。
表1
在一个维度下，通过模型建立了客户体验指标体系，可以基于每个满意度评价指标的分值大小，确定预设大小值所对应的用户数量，基于该数量确定每个触点的体验满意度得分。每个触点i的体验满意度得分，可以通过如下公式确定，公式中各个参数的定义参考表2:
| E<sub>mni</sub> | 对于在阶段m的行动n之下，触点i的体验净满意度得分 |
| n<sub>hi</sub> | 对于触点i的体验满意度打分在9分和10分的被访者人数 |
| n<sub>li</sub> | 对于触点i的体验满意度打分在0分到6分的被访者人数 |
| N<sub>i</sub> | 所有对该触点的体验满意度问题进行了打分的被访者人数 |
表2
其中，
其中0分为最低分，10分为最高分。NPS或者NSS二者的计算方法均是评9-10分的人数nh，减去评0-6分的人数nl，再除以总样本量N，得到的占比。
在另一个维度下，通过模型建立了驱动因素的二维指数体系，针对满意度评价指标对于触点的体验满意度得分的驱动能力进行计算。
二维指数来源于KANO模型中所体现的“满意度的二维模式”，二维指数中的“二维”，是分别用来测量因素在消除不满和在提升满意两方面的驱动力。此外，对于二维指数的测量，在一方面是针对触点满意度低分消除和高分增长的驱动力；而在另一方面，则是针对NPS低分消除和高分增长的驱动力。
可以基于KANO模型中的“产品性能和用户满意之间的非线性关系”，即“满意度的二维模式”实现。包括可以基于每个触点的体验满意度得分、以及每个触点对应的满意度评价指标，对体验满意度得分高的触点所对应的指标赋予高分驱动指数Sh；对体验满意度得分低的触点所对应的指标赋予低分驱动指数Sl，基于模型中的如下计算公式，得到每个满意度评价指标的二维指数：
Shlx＝(Shx*εhx)+(Slx*εlx)；当L＞100时，εhx>εlx；当L≤100时，εhx<εlx，公式中各个参数的定义参考表3：
| S<sub>hlx</sub> | x指标的二维指数得分 |
| S<sub>hx</sub> | x指标的NPS高分驱动指数得分 |
| S<sub>lx</sub> | x指标的NPS低分驱动指数得分 |
| ε<sub>hx</sub> | 指标S<sub>hi</sub>的权重 |
| ε<sub>lx</sub> | 指标S<sub>hl</sub>的权重 |
| L | 品牌/服务/产品NPS相对于平均水平的TGI指数 |
表3
当NPS表现处于平均水平之上时，更需要高分驱动推动NPS继续成长，此时高分驱动的权重增加；当NPS处于行业平均水平中下游时，更需要低分驱动让NPS尽快脱离“下游”水平、超越平均水平，此时低分驱动权重增加。具体权重的划分，可以依据NPS与平均水平对比的超出或不足幅度确定通过。平均水平的获取，可以由调研问卷确定。
TGI(Target Group Index)指数，是反映目标群体在特定研究范围(如地理区域、人口统计领域、媒体受众、产品消费者)内的强势或弱势的一个常用指数。TGI指数＝[目标群体中具有某一特征的群体所占比例/总体中具有相同特征的群体所占比例]*标准数100。TGI指数等于100表示平均水平；高于100，代表该类用户对某类问题的关注程度高于整体水平；低于100，则代表不如整体水平。
本实施例通过调整指标的驱动指数，可以动态查看满意度评价指标和触点满意度评分的动态关系，例如，当降低某一满意度评价指标对应的低分驱动指数后，可以得到当前触点的满意度评分有没有提高。通过将触点的满意度评价分值、与各个满意度评价指标结合，可以明确各指标得分的驱动和阻碍因素，确定各体验要素改进的优先级。
在又一个维度，通过模型实现了改进目标指标优先级体系的建立。可以结合触点的满意度评价指标的用户体验打分Ex和驱动因素二维指数得分Shlx结果基础之上，进行综合计算以后，获得的改进优先级得分Ti。该得分可以由Ex和Shlx相乘获得。为了确定触点中各个指标的待改进的优先级大小，可以通过如下公式确定：
Tx＝Ex*Shlx，其中Ex表示每个触点对应的每个满意度评价指标得分，Shlx为指标x二维指数得分。
可以通过将各指标的Tx从低到高进行排序，得分越低、改进的优先级越越低。由此便得到指标改进优先级列表。基于该优先级列表，可以制定改进计划，在改进计划后，再次获取数据进行分析，从而可以形成一套完整的闭环提升行动路线。
作为本实施例一种可选的实现方式，基于预建立的模型，利用每个触点的画像数据，确定每个行为的画像数据包括：基于预建立的模型，利用每个触点的重要性分值，确定每个行为的重要性分值；和/或，基于预建立的模型，利用每个触点的体验满意度得分，确定每个行为的体验满意度得分。
在本可选的实现方式中，预建立的模型定义了行为的重要性分值计算、以及行为的体验满意度得分计算。在计算行为的重要性分值(用于衡量每条旅程上，在一段时间周期内，不同行为与目标客户(用户)之间的接触率情况)时，可以采用如下公式计算：
在计算行为的体验满意度得分时，可以采用如下公式确定：
对于在阶段m之下，行动n的体验净满意度得分，由其下i个触点的满意度得分Emni的加权平均值构成；权重αmni的得分由Emni与NPS做回归分析的系数，在行动n中的均一化结果形成。
本可选的实现方式通过模型和触点的画像数据，生成行为的画像数据，由于触点的画像数据体现了用户体验的满意度，因此得到行动的画像数据可用于体现该行动下的用户体验满意度。
作为本实施例一种可选的实现方式，基于预建立的模型，利用每个行为的画像数据，确定每个阶段的画像数据包括：基于预建立的模型，基于个行为的重要性分值，确定每个阶段的重要性分值；基于预建立的模型，基于每个行为的体验满意度得分，确定每个阶段的体验满意度得分。
在本可选的实现方式中，预建立的模型定义了旅程阶段的重要性分值计算、以及阶段的体验满意度得分计算策略。在计算阶段的重要性分值(在一段时间周期内，不同阶段的接触率情况)时，可以通过如下公式确定：
其中，BHSm为第m个旅程的热力值，BHAmn为旅程m下、第n个行动热力值；旅程阶段m下、第n个行动的权重值，权重值可通过“德尔菲法”确定。
在计算阶段的体验满意度得分时，可以通过如下公式确定：
通过模型和行动的画像数据可以确定旅程中每个阶段的画像数据。由于触点的画像数据体现了用户体验的满意度，因此得到阶段的画像数据可用于体现该阶段下的用户体验满意度。
作为本实施例一种可选的实现方式，方法还包括：基于每个触点的画像数据、每个行为的画像数据、以及每个阶段的画像数据，确定用于绘制用户体验旅程地图的数据。
在本可选的实现方式中，可以基于上述实现方式得到的所有画像数据进行用户体验旅程图的绘制，可以采用指数化方式生成用户体验旅程图。从而可以将最终的旅程梳理、体验得分、驱动因素和改进目标的体系，以***化、可视化的方式呈现至数字化的用户体验旅程图上。
通过数字化地图与本申请的模型(称作BEST模型)高度契合，能够将研究咨询结果进行动态呈现，确保了数字化体验管理的持续推进。
本实施例模型与现有相关的模型相比，有利于企业搭建实时、闭环的数字体验管理监测***，通过动态数据观察体验管理的实施效果，并由此进入循环提升的良性通道。帮助企业实现全口径客户(用户)信息收集和分析，有助于实现全量客户(用户)的整体化管理和客户价值的动态提升。模型将输入端的研究模型、实施端的发放技术规则、输出端的轻咨询模型和最终的可视化数字地图高度整合，实现了研究-技术-咨询三方的体系化运作，大大提升了客户体验管理的效率。本模型的各大指标体系，均以指数化形式呈现监测结果，有助于企业对于用户管理与发展制定可衡量的数据化目标。将研究模型与定制化的互联网信息采集技术结合，有利于提升采集效率和结果的准确性。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机***中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本公开实施例提供了一种电子设备，如图2所示，该电子设备包括一个或多个处理器21以及存储器22，图2中以一个处理器21为例。
该控制器还可以包括：输入装置23和输出装置24。
处理器21、存储器22、输入装置23和输出装置24可以通过总线或者其他方式连接，图2中以通过总线连接为例。
处理器21可以为中央处理器(CentralProcessingUnit，CPU)。处理器21还可以为其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器22作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本公开实施例中的控制方法对应的程序指令/模块。处理器21通过运行存储在存储器22中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例的用于用户体验旅程的信息处理方法。
存储器22可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据服务器操作的处理装置的使用所创建的数据等。此外，存储器22可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器22可选包括相对于处理器21远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至网络连接装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置23可接收输入的数字或字符信息，以及产生与服务器的处理装置的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置24可包括显示屏等显示设备。
一个或者多个模块存储在存储器22中，当被一个或者多个处理器21执行时，执行如图1所示的方法。
本公开实施例提供了一种用于用户体验旅程的信息处理装置，包括：旅程信息获取单元，被配置成获取用户体验旅程的各个阶段、每个阶段包括的行为、以及每个行为包含的触点集，其中，触点集包括至少一个触点，每个触点对应至少一个满意度评价指标；数据采集单元，响应于接收到触点被触发的通知信号，针对被触发的触点实时生成包含满意度评价指标的满意度评分问卷，以使用户通过该问卷在每个满意度评价指标下进行满意度评分，得到每个满意度评价指标对应的满意度评价分值；数据获取单元，被配置成针对预设时段内的每个触点，获取每个触点的实际使用数据、以及每个满意度评价指标对应的满意度评价分值；计算单元，被配置成基于每个触点的实际使用数据、以及每个满意度评价指标对应的满意度评价分值，利用预建立的模型确定预设时段内每个触点的画像数据。
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各电机控制方法的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)、快闪存储器(FlashMemory)、硬盘(HardDiskDrive，缩写：HDD)或固态硬盘(Solid-StateDrive，SSD)等；存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
虽然结合附图描述了本公开的实施方式，但是本领域技术人员可以在不脱离本公开的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。
Claims (10)
1.一种用于用户体验旅程的信息处理方法，其特征在于，包括：
获取用户体验旅程的各个阶段、每个阶段包括的行为、以及每个行为包含的触点集，其中，触点集包括至少一个触点，每个触点对应至少一个满意度评价指标；
响应于接收到触点被触发的通知信号，从预建立的问卷集中确定该被触发的触点所对应的问卷数据，其中，所述问卷数据包括由满意度评价指标组成的满意度评分问卷数据，在用户通过用户端针对每个满意度评价指标进行满意度评分后，获取每个满意度评价指标对应的满意度评价分值；
针对预设时段内的每个触点，获取每个触点的实际使用数据、以及每个满意度评价指标对应的满意度评价分值；
基于每个触点的实际使用数据、以及每个满意度评价指标对应的满意度评价分值，利用预建立的模型确定预设时段内每个触点的画像数据。
2.根据权利要求1所述的用于用户体验旅程的信息处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
每隔预设周期，基于当前周期内的实际使用数据、当前周期内的实时满意度评价分值对每个触点的画像数据进行更新。
3.根据权利要求1所述的用于用户体验旅程的信息处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于预建立的模型，利用每个触点的画像数据，确定每个行为的画像数据；和/或，
基于预建立的模型，利用每个行为的画像数据，确定每个阶段的画像数据。
4.根据权利要求2所述的用于用户体验旅程的信息处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于预建立的模型，利用更新后的每个触点的画像数据，更新每个行为的画像数据；和/或，
基于预建立的模型，利用更新后的每个行为的画像数据，更新每个阶段的画像数据。
5.根据权利要求2所述的用于用户体验旅程的信息处理方法，其特征在于，基于每个触点的实际使用数据、以及个满意度评价指标对应满意度评价分值，利用预建立的模型确定每个触点的画像数据包括：
在获取到每个触点的实际使用数据后，确定每个触点的重要性分值；
基于每个满意度评价指标对应满意度评价分值，确定每个触点的体验满意度得分；
基于为每个满意度评价指标预配置的驱动指数，确定每个满意度评价指标对应的第二分值，其中，第二分值的大小用于表示满意度评价指标对于触点的体验满意度得分的驱动能力；和/或，
基于每个满意度评价指标的评价得分、以及第二分值，确定每个满意度评价指标的目标分值，其中，所述目标分值的大和小分别用于表示该满意度评价指标待改进的优先级高和低。
6.根据权利要求5所述的用于用户体验旅程的信息处理方法，其特征在于，基于预建立的模型，利用每个触点的画像数据，确定每个行为的画像数据包括：
基于预建立的模型，利用每个触点的重要性分值，确定每个行为的重要性分值；和/或，
基于预建立的模型，利用每个触点的体验满意度得分，确定每个行为的体验满意度得分。
7.根据权利要求6所述的用于用户体验旅程的信息处理方法，其特征在于，基于预建立的模型，利用每个行为的画像数据，确定每个阶段的画像数据包括：
基于预建立的模型，基于个行为的重要性分值，确定每个阶段的重要性分值；
基于预建立的模型，基于每个行为的体验满意度得分，确定每个阶段的体验满意度得分。
8.根据权利要求3所述的用于用户体验旅程的信息处理方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于每个触点的画像数据、每个行为的画像数据、以及每个阶段的画像数据，确定用于绘制用户体验旅程地图的数据。
9.一种用于用户体验旅程的信息处理装置，其特征在于，包括：
旅程信息获取单元，被配置成获取用户体验旅程的各个阶段、每个阶段包括的行为、以及每个行为包含的触点集，其中，触点集包括至少一个触点，每个触点对应至少一个满意度评价指标；
数据采集单元，响应于接收到触点被触发的通知信号，从预建立的问卷集中确定该被触发的触点所对应的问卷数据，其中，所述问卷数据包括由满意度评价指标组成的满意度评分问卷数据，在用户通过用户端针对每个满意度评价指标进行满意度评分后，获取每个满意度评价指标对应的满意度评价分值；
数据获取单元，被配置成针对预设时段内的每个触点，获取每个触点的实际使用数据、以及每个满意度评价指标对应的满意度评价分值；
计算单元，被配置成基于每个触点的实际使用数据、以及每个满意度评价指标对应的满意度评价分值，利用预建立的模型确定预设时段内每个触点的画像数据。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行权利要求1-8任意一项所述的用于用户体验旅程的信息处理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111006930.4A CN113724006B (zh) | 2021-08-30 | 用于用户体验旅程的信息处理方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
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|---|---|---|---|
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Publications (2)
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|---|---|
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