作者：SPSSPRO

试想一下：

你突然发现，公司产品频繁收到用户投诉，聪明的你一定会知道，这是用户对产品不满，但是问题来了，用户使用产品是有一个流程，从注册、登录到界面使用，到底是哪个环节让用户不满呢？

找到问题症结点才好对症下药，这个时候就需要运用用户旅程体验的研究模型了。

一、什么是用户旅程体验

所谓的用户旅程体验就是指从用户角度出发，用讲故事的方式描述用户使用产品或接受服务的全过程的体验情况，从中发现用户在整个体验过程中的行为、想法和感受，认识到整个过程的演变历程，从中寻找用户的痛点和满意点，最后帮助企业挖掘出产品/服务的优化点、设计的机会点或者创新点等。

二、用户旅程体验的定量指标

在用户旅程体验研究中，需要把企业待解决的问题转化成一系列待调研的问题，分别进行定量调研和定性调研。

其中，定量调研方法主要以CSI（用户满意度）和NPS（净推荐值）调查为主，定性调研方法主要以座谈会、深入访查为主。这里我们重点讲述定量调研方法。

（1）用户满意度

用户满意度也叫用户满意指数，是服务性行业的用户满意度的简称，是一个相对概念，表示用户期望值与用户体验的匹配程度。

换言之，用户满意度就是用户通过对一种产品可感知的效果与其期望值进行比较后得出的指数。

举例：你对这款吸尘器的外观设计的满意度如何？（用1-10分进行评价，1分表示非常不满意，10分表示非常满意）某用户评价为8分，那么用户满意度就是8分。

另外，有些研究领域会从用户满意度评分的用户占比结构了解用户满意度，即净用户满意度（SSI）。

计算方法：净用户满意度（SSI）=（满意者数量/总样本数）*100%-（不满意者数量/总样本数）*100%。其中满意者数量为打9-10分的人数，不满意者数量为打0-6分的人数。

比如，评价总人数为100人，打9-10分的人数为40人，打0-6分的人数为20人，则净满意度为0.2。

通常情况下，净满意度的阈值可以根据行业标准、竞争对手的表现或组织自身的目标来确定。一些组织可能会将50%作为净满意度的阈值，即超过50%的净满意度被视为良好的表现。然而，具体的阈值可能因行业特点、市场竞争和用户期望的不同而有所变化。

（2）净推荐值

净推荐值（NPS），亦称口碑，是一种计量某个用户将会向其他人推荐某个产品或某种服务的可能性的指数。NPS是当下最流行的用户忠诚度分析指标，专注于研究用户口碑如何影响企业成长。

举例：你给这款吸尘器的推荐度打几分？（用1-10分进行评价，分值越高表示推荐意愿越强烈。）

计算方法：净推荐值（NPS）=（推荐者数量/总样本数）*100%-（贬损者数量/总样本数*100），其中0~6分是不愿意推荐的用户(贬损者)，对产品/服务的不满意，不可能向朋友推荐，甚至可能向朋友吐槽的用户。 7~8分是中立者，对产品/服务没太多感觉，感觉一般般。即使朋友有类似的需求，也不太会主动推荐。 9~10分是推荐者，对产品/服务自己用下来感觉不错，愿意向朋友推荐的用户。

一般来说， NPS低于0分就意味着贵公司有很多问题亟待解决。NPS在0分到30分之间，意味着表现不错，但是仍有进步的空间；超过30分，则说明表现很优异，客户的满意程度较高，如果NPS超过70分，表明客户相当满意，可以通过他们的推荐积攒良好的口碑，NPS分数越高，客户推荐度也越高，获取新客户的可能性就越大，从而为公司带来更多的收益。

三、用户旅程体验的研究模型

用户旅程体验模型有很多，今天介绍两种常用且非常实用的研究模型，CSI模型以及KANO模型。

（1）CSI模型

用户体验CSI（Customer Satisfaction Index）模型是一种用于评估用户满意度的模型。它是基于用户对产品或服务的感受和评价来衡量用户满意度的方法。主要包含五大要素：

感知服务质量：着重表现用户主观层面的感受。服务质量是指用户接受服务之前的预期与真实感受到的服务之间的差别，其评估要包含服务效果、服务时的交互行为以及用户在这个过程中的感受和体验。一般情况下，感知服务质量可以分解出多个观察变量，观测变量的设置取决于行业的特点和企业运营的特点。

感知价值: 就用户满意度而言，用户感知价值是构成测量模型的重要部分，也属于内生潜在变量。在通常情况下，感知价值可以分解出两个观察变量，即“给定价格条件下对质量的感受”和“给定质量条件下对价格的感受”。

预期质量: 就用户满意度而言，预期质量也是构成测量模型的重要部分，也属于内生潜在变量。影响预期质量的因素通常包含商品消费预期、商品可靠性预期以及商品质量的综合预期。

用户满意度:可表示为实际感知与期望值之比，是用户满意程度的定量表示，表示用户事后的感知效果与事前的预期之间的差异。

用户忠诚:一般情况下，用户忠诚可以分解出“重复购买”和“推荐程度”等。

（2）kano模型

用户体验旅程不仅涉及到用户对产品或服务的整体满意度，还包括在用户使用过程中的各个阶段的具体体验。Kano模型可以提供更详细的洞察，帮助组织了解用户在不同阶段的需求和期望。

举个例子：某电脑公司开发新电脑为例，新电脑有速度快、防水、外形新颖、存储空间大这 4 种功能，某公司用 Kano 模型对这组需求进行功能定位，由此根据功能定位结果可以帮助公司优先开发哪种功能。（其中 1，2，3，4，5 分别代替不喜欢、能忍受、无所谓、理应如此、喜欢。）

上表展示了Kano模型定位对照表，根据产品功能具备度与用户满意度的关系，将产品功能分为五类特性：

1）魅力特性(A)，若不提供此类功能，使用者满意度不会降低，但当提供此类功能时，满意度会极大提升，有时是产品具有竞争力的保证。

2）期望特性(O)，若提供此类功能时，使用者满意度会提升，反之则降低。

3) 必备特性（M），当提供此类功能时，使用者满意度不会明显提升，但不提供此类功能时满意度会大幅降低，是必须被保障的基础需求。

4）无差异特性(I)，即无论提供或不提供此类功能，使用者满意度并不会有明显变化。在条件有限的情况下，可以不优先提供此类功能。

5）反向特性(R），即使用者没有此功能，若提供反而会导致满意度下降。

6）可疑结果(Q)，即受访者没有很好理解某问项或误答。

上图展示了Better-Worse矩阵分析图，通过矩阵图直观地展现了产品功能的定位，根据定位结果有利于确定产品开发功能的优先级。 根据Better-Worse系数值（其中Worse是取绝对值）将散点图划分为四个象限。

1）第一象限（右上象限：期望特性）表示：better系数值高，worse系数绝对值也很高的情况。即表示产品提供此功能，用户满意度会提升，当不提供此功能，用户满意度就会降低，这是质量的竞争性属性，应尽力去满足用户的期望型需求。提供用户喜爱的额外服务或产品功能，使其产品和服务优于竞争对手并有所不同，引导用户加强对本产品的良好印象。

2）第二象限（左上象限：魅力特性）：better系数值高，worse系数绝对值低的情况。即表示不提供此功能，用户满意度不会降低，但当提供此功能，用户满意度和忠诚度会有很大提升。

3）第三象限（左下象限：无差异特性）：better系数值低，worse系数绝对值也低的情况。即无论提供或不提供这些功能，用户满意度都不会有改变，这些功能点是用户并不在意的功能。

4）第四象限（右下象限：必备特性）：better系数值低，worse系数绝对值高的情况。即表示当产品提供此功能，用户满意度不会提升，当不提供此功能，用户满意度会大幅降低；说明落入此象限的功能是最基本的功能，这些需求是用户认为我们有义务做到的事情。

通常情况下，产品开发需求的优先级为：必备特性>期望特性>魅力特性>无差异特性。

以上就是用户旅程体验研究模型的介绍，综上所述，用户旅程体验研究模型是一种用于理解和分析用户在使用产品或服务过程中的体验的方法。它涉及用户的期望、感知、比较、满意度以及影响因素等关键要素。

在实际运用中，我们可以综合利用用户体验CSI模型和Kano模型，全面了解用户需求和期望，并为优化用户体验提供有力的指导。通过不断改进和提升用户体验，增强用户忠诚度、提高市场竞争力。

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