CN106357445A - 一种用户体验监控方法及监控服务器 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种用户体验监控方法及监控服务器，该方法包括：获取用户的体验数据，体验数据包括至少一个体验指标；确定体验数据中与待监控的体验场景相应的目标体验指标，其中，一个体验场景对应至少一个体验指标；根据目标体验指标的指标值，判断用户在所述体验场景是否体验受损；如果判断用户在所述体验场景体验受损，更新用户在所述体验场景的体验受损累积次数，所述体验受损累积次数每隔设定时间段重新计算；判断更新后的体验受损累积次数，是否达到设定的所述体验场景相应的受损临界次数；如果达到，确定所述用户在所述体验场景下为体验受损严重的目标用户。本发明实施例能够准确、全面的确定体验受损严重的目标用户。

Description

一种用户体验监控方法及监控服务器

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种用户体验监控方法及监控服务器。

背景技术

游戏、聊天软件等应用在运行时，由于服务器故障、网络故障，应用的处理逻辑异常等原因，常会给用户在使用应用的过程中带来不便，影响用户的应用体验；为减少用户流失，对用户的应用体验进行监控，以为应用的运营策略调整、体验受损的补偿提供参考依据，显得尤为必要。

对用户体验进行监控的一个重要目的是，找出体验受损严重的目标用户，如果不及时的找出这类体验受损严重的目标用户，并采取相应的措施(如针对目标用户的体验受损，对目标用户进行补偿)，则目标用户很可能会流失。

目前对用户体验进行监控，从而找出体验受损严重的目标用户的方式主要是，通过收集用户投诉实现。用户可在体验受损严重时，通过应用的投诉渠道、或者论坛等途径进行投诉，则可将投诉的用户认定为体验受损严重的目标用户，实现目标用户的确定；然而，由于体验受损严重的用户并不一定会投诉，且投诉也可能存在造假的情况，因此这种用户体验监控方式所确定的目标用户的准确性和全面性均较低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种用户体验监控方法及服务器，以准确、全面的确定体验受损严重的目标用户，以为应用的运营策略调整、体验受损的补偿提供参考依据。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

一种用户体验监控方法，包括：

获取用户的体验数据，所述体验数据包括至少一个体验指标；

确定所述体验数据中与待监控的体验场景相应的目标体验指标，其中，一个体验场景对应至少一个体验指标；

根据所述目标体验指标的指标值，判断所述用户在所述体验场景是否体验受损；

如果判断所述用户在所述体验场景体验受损，更新所述用户在所述体验场景的体验受损累积次数，所述体验受损累积次数每隔设定时间段重新计算；

判断更新后的体验受损累积次数，是否达到设定的所述体验场景相应的受损临界次数；

如果更新后的体验受损累积次数达到所述受损临界次数，确定所述用户在所述体验场景下为体验受损严重的目标用户。

本发明实施例还提供一种监控服务器，包括：

数据获取模块，用于获取用户的体验数据，所述体验数据包括至少一个体验指标；

目标体验指标确定模块，用于确定所述体验数据中与待监控的体验场景相应的目标体验指标，其中，一个体验场景对应至少一个体验指标；

体验受损判断模块，用于根据所述目标体验指标的指标值，判断所述用户在所述体验场景是否体验受损；

受损累积次数更新模块，用于如果判断所述用户在所述体验场景体验受损，更新所述用户在所述体验场景的体验受损累积次数，所述体验受损累积次数每隔设定时间段重新计算；

临界判断模块，用于判断更新后的体验受损累积次数，是否达到设定的所述体验场景相应的受损临界次数；

目标用户确定模块，用于如果更新后的体验受损累积次数达到所述受损临界次数，确定所述用户在所述体验场景下为体验受损严重的目标用户。

基于上述技术方案，本发明实施例提供的用户体验监控方法，针对监控的各体验场景，可从获取的用户体验数据中确定所述体验场景相应的目标体验指标，从而基于所述目标体验指标的指标值，判断用户在所述体验场景中是否体验受损；进而在判断到用户在所述体验场景中体验受损时，可更新当前设定时间段相应的用户在所述体验场景的体验受损累积次数，并在更新后的体验受损累积次数达到设定的所述体验场景相应的受损临界次数时，确定所述用户在所述体验场景下为体验受损严重的目标用户，实现体验受损严重的目标用户的准确确定；且本发明实施例可针对各待监控的体验场景，确定体验受损严重的目标用户，实现各具体体验场景下体验受损严重的目标用户的精细确定；同时，基于获取的用户的体验数据进行用户体验的监控，可减少遗漏被监控用户的情况，使得监控针对的用户更为全面；本发明实施例提供的用户体验监控方法，能够准确、全面的确定体验受损严重的目标用户，以为应用的运营策略调整、体验受损的补偿提供参考依据。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的用户体验监控系统的结构示意图；

图2为本发明实施例提供的用户体验监控方法的流程图；

图3为数据上报示意图；

图4为本发明实施例提供的确定受损临界次数的方法流程图；

图5为目标用户行为异常率的指示示意图；

图6为更新受损临界次数的方法流程图；

图7为本发明实施例提供的用户体验监控方法的另一流程图；

图8为本发明实施例提供的确定受损指标值下限区间的方法流程图；

图9为以目标用户行为异常率确定受损指标值下限区间的示意图；

图10为本发明实施例提供的用户体验监控方法的再一流程图；

图11为本发明实施例提供的确定受损临界次数的另一方法流程图；

图12为本发明实施例的应用例示意图；

图13为监控服务器的集群中各服务器间的数据交互图；

图14为本发明实施例提供的为目标用户分配补偿的流程示意图；

图15为本发明实施例提供的监控服务器的结构框图；

图16为本发明实施例提供的体验受损判断模块的结构框图；

图17为本发明实施例提供的监控服务器的另一结构框图；

图18为本发明实施例提供的体验受损判断模块的另一结构框图；

图19为本发明实施例提供的监控服务器的再一结构框图；

图20为本发明实施例提供的监控服务器的又一结构框图；

图21为本发明实施例提供的监控服务器的硬件结构框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例提供的用户体验监控系统的结构示意图，参照图1，该用户体验监控系统可以包括：应用客户端10，应用服务器20，监控服务器30；

应用客户端10为装载在手机、平板电脑等用户设备上的，为应用提供本地服务的程式；

应用服务器20为网络侧设置的为应用提供网络服务的服务设备；此处所指的应用为需要监控用户体验的应用，如游戏、聊天软件等应用；

监控服务器30为本发明实施例设置的对用户的应用体验进行监控的服务器，监控服务器30可以收集应用客户端10和应用服务器20上传的与用户相关的数据，从而对这些数据进行处理，确定出体验受损严重的目标用户；

监控服务器30可以是单台服务器实现，也可以是多台服务器组成的服务器群组。

本发明实施例实现用户体验监控的流程，主要是在监控服务器侧执行，下面以监控服务器的角度，对本发明实施例提供的用户体验监控方法进行介绍。

结合图1所示系统，图2示出了本发明实施例提供的用户体验监控方法的流程图，该方法可应用于监控服务器，参照图2，该方法可以包括：

步骤S100、获取用户的体验数据；

可选的，本发明实施例可设置应用客户端和应用服务器，向监控服务器上报数据，上报的数据主要分为两类：用户的体验数据和行为数据；

体验数据是衡量用户在应用中的体验的数据，比如应用客户端的帧率(FPS)、匹配等待时长、网络延时、是否掉线、是否购买失败等；用户的体验数据可以包括：至少一个体验指标；一个体验指标对应衡量用户在应用中的体验的一个数据项，如帧率，网络延时、匹配等待时长，是否掉线等；体验指标的指标值是体验指标的数值表示，如帧率的具体数值，网络延时的具体数值，是否掉线的具体数值(该数值可以表示处于掉线状态、还是不处于掉线状态)等；

行为数据是用户在应用中的具体行为的数据表示，行为数据可以至少用户的多个行为，用户的一个行为可以通过行为数据的一个数据项对应；如以游戏应用为例，一个用户登录游戏后，先去商城购买道具，然后进入大厅与好友聊天，再进入游戏比赛，在游戏比赛进行了走位、发动技能等操作，则该用户的行为数据可以包括：登录游戏的数据项，商场购买道具的数据项，聊天的数据项，进入游戏比赛的数据项，走位的数据项，发动节能的数据项等；

可选的，应用客户端可主要通过TQOS(网络传输报告)的形式向监控服务器上报数据，应用服务器可主要通过应用后台日志的形式向监控服务上报数据，图3示出了相应的数据上报示意图，可参照；图3中，除活跃和频率外，其他的数据均可认为是体验数据，其中的FPS、ping值等每个代表的是一个体验指标。

步骤S110、确定所述体验数据中与待监控的体验场景相应的目标体验指标，其中，一个体验场景对应至少一个体验指标；

体验场景表示的是用户在使用应用的过程中，影响用户体验的一个场景，如以游戏应用为例，掉线、道具购买失败、卡顿等场景均会影响用户体验，掉线、道具购买失败、卡顿等场景均可分别视作一个体验场景；本发明实施例可设置多个待监控的体验场景，各个待监控的体验场景的用户体验监控流程与图2所示类似，且各个待监控的体验场景的用户体验监控流程可以并行执行，互不干扰；

用户在一个体验场景中的体验(体验在本发明实施例中可简单分为体验受损和体验未受损)，往往由一个或多个体验指标决定；以游戏应用为例，如在卡顿的体验场景中，用户是否体验到卡顿可由网络延时，帧率等多个体验指标决定；而在掉线的体验场景中，用户是否体验到掉线，可仅由是否掉线的体验指标的指标值来确定；因此在不同的体验场景下，体验场景对应的体验指标的数量也是不同的，一个体验场景可以对应至少一个体验指标；

对于设定的任一个待监控的体验场景，本发明实施例可确定决定用户在所述体验场景中的体验的体验指标，从而确定出所述体验场景对应的目标体验指标。

步骤S120、根据所述目标体验指标的指标值，判断所述用户在所述体验场景是否体验受损；

根据体验场景的不同，判断用户在体验场景是否体验受损的方式也不同；本发明实施例中，可将体验场景主要分为两类：第一类型体验场景和第二类型体验场景；

第一类型体验场景可以认为是，能够直接根据目标体验指标的指标值判断出用户是否体验受损的体验场景；以游戏应用中的是否掉线、是否结算失败、是否购买道具失败等体验场景为例，这些体验场景均属于第一类型体验场景；用户在第一类型体验场景中是否体验受损，可直接根据目标体验指标的指标值判断；即目标体验指标的指标值可以直接表示用户在体验场景中的体验状态，体验状态可以分为体验受损的状态，和体验未受损的状态；

如是否掉线的体验场景的目标体验指标可以是掉线指标，掉线指标的指标值主要分为标识用户掉线的指标值(如为1)和标识用户不掉线的指标值(如为0)，如果判断到获取的用户体验数据中掉线指标的指标值为标识用户掉线的指标值，则可判断用户在是否掉线的体验场景中体验受损(即用户掉线)；显然，标识用户掉线的指标值和标识用户不掉线的指标值可以根据实际情况设定，并不一定是举例所示的1或0；

第二类型体验场景可以认为是，需要将目标体验指标的指标值，与设定的该体验场景的受损指标值下限标准进行比对，来判断用户是否体验受损的体验场景；以游戏应用中的是否卡顿，是否延时过高等体验场景为例，这些体验场景均属于第二类型体验场景；用户在第二类型体验场景中是否体验受损，需要将目标体验指标的指标值与设定的该体验场景的受损指标值下限标准进行比对，才能根据比对结果进行判断；

如是否卡顿的体验场景的目标体验指标可以是帧率指标，本发明实施例可设定否卡顿的体验场景的受损帧率下限标准，将帧率指标的帧率值与设定的受损帧率下限标准进行比对，从而在帧率指标的帧率值大于或等于该受损帧率下限标准时，判断用户在是否卡顿的体验场景中体验受损(即用户感受到卡顿)；

可选的，各第二类型体验场景的受损帧率下限标准，表示的是各第二类型体验场景体验受损的指标值下限；在某一第二类型体验场景中，一旦用户的目标体验指标的指标值达到或超过相应的指标值下限，则认定用户在该第二类型体验场景中体验受损；受损帧率下限标准可以是一个值，也可以是一个区间值，具体可根据实际使用需要设定。

步骤S130、如果判断所述用户在所述体验场景体验受损，更新所述用户在所述体验场景的体验受损累积次数，所述体验受损累积次数每隔设定时间段重新计算；

本发明实施例针对待监控的体验场景，可为每个用户维持一个相应的体验受损累积次数，且每个用户的体验受损累积次数每隔设定时间段重新计算；即针对一体验场景而言，一用户当前的体验受损累积次数表示的是，该用户在当前的设定时间段内，在该体验场景中累积体验受损的次数；

在一个设定时间段内，每判断到所述用户在所述体验场景体验受损，则可更新所述用户在所述体验场景的该设定时间段相应的体验受损累积次数(可将所述该设定时间段相应的体验受损累积次数+1)；每个用户的体验受损累积次数每隔设定时间段重新计算，可使得每个用户的体验受损累积次数存在一定的有效期，只有在一个有效期内一用户在所述体验场景中的体验受损累积次数达到一定要求，才认为该用户是在所述体验场景下体验受损严重的目标用户。

步骤S140、判断更新后的体验受损累积次数，是否达到设定的所述体验场景相应的受损临界次数；

受损临界次数是本发明实施例设定的，用户在所述体验场景中体验受损严重的受损次数临界值，只有用户在一设定时间段内在所述体验场景的体验受损累积次数，达到设定的所述体验场景的受损临界次数，才认为所述用户在所述体验场景下是体验受损严重的目标用户。

步骤S150、如果更新后的体验受损累积次数达到所述受损临界次数，确定所述用户在所述体验场景下为体验受损严重的目标用户。

针对所获取的每个用户的体验数据，在各个体验场景，均作图2所示方法的处理，则可针对每个用户，判断出该用户在各个体验场景下，是否是对应的体验受损严重的目标用户；

可选的，图2所示方法可以是基于实时获取的用户的体验数据，进行目标用户的确定，即监控服务器可针对实时获取的用户的体验数据进行如图3所示方法的处理，判断出该用户在各个体验场景下，是否是对应的体验受损严重的目标用户；

在确定用户为在某一体验场景下受损严重的目标用户后，可基于所确定的目标用户，为后续进行的体验受损的补偿，应用的运营策略调整提供参考依据。

本发明实施例提供的用户体验监控方法，针对监控的各体验场景，可从获取的用户体验数据中确定所述体验场景相应的目标体验指标，从而基于所述目标体验指标的指标值，判断用户在所述体验场景中是否体验受损；进而在判断到用户在所述体验场景中体验受损时，可更新当前设定时间段相应的用户在所述体验场景的体验受损累积次数，并在更新后的体验受损累积次数达到设定的所述体验场景相应的受损临界次数时，确定所述用户在所述体验场景下为体验受损严重的目标用户，实现体验受损严重的目标用户的准确确定；且本发明实施例可针对各待监控的体验场景，确定体验受损严重的目标用户，实现各具体体验场景下体验受损严重的目标用户的精细确定；同时，基于获取的用户的体验数据进行用户体验的监控，可减少遗漏被监控用户的情况，使得监控针对的用户更为全面；本发明实施例提供的用户体验监控方法，能够准确、全面的确定体验受损严重的目标用户，以为应用的运营策略调整、体验受损的补偿提供参考依据。

下面以第一类型体验场景的用户体验监控为例，对本发明实施例提供的用户体验监控方法的一种分支处理情况进行介绍；

可选的，本发明实施例可实时的获取用户的体验数据和行为数据，并且基于每隔设定更新时间段获取的用户的体验数据和行为数据，更新一次各体验场景相应的受损临界次数；即针对各第一类型体验场景，第一类型体验场景相应的受损临界次数可每隔设定更新时间段更新一次，且更新的数据基础是当前结束的设定更新时间段对应获取的体验数据和行为数据；

相应的，图4示出了本发明实施例提供的确定体验场景相应的受损临界次数的方法流程图，参照图4，该方法可以包括：

步骤S200、确定设定更新时间段内获取的多个用户的体验数据和行为数据；

在一个设定更新时间段结束时，监控服务器可确定该设定更新时间段所获取的多个用户的体验数据和行为数据。

步骤S210、根据所述多个用户的体验数据和行为数据，确定所述设定更新时间段内，所述体验场景的体验受损次数，及各次体验受损对应的用户行为异常率；

所述体验场景可以是前述的待监控的体验场景；本发明实施例在得到所述设定更新时间段内多个用户的体验数据后，可确定所述设定更新时间段内各用户的体验数据中与所述体验场景相应的目标体验指标，由于用户在第一类型体验场景中是否体验受损可直接根据目标体验指标的指标值进行判断；因此本发明实施例可按体验数据的获取时序，根据所述设定更新时间段内各用户相应的目标体验指标的指标值，来判断各用户在所述设定更新时间段内的体验受损次数，及各次体验受损对应的时间点；

进而根据所述设定更新时间段内各用户的行为数据，确定各用户在各次体验受损的时间点对应的行为数据，从而确定出各用户在各次体验受损的时间点对应的行为状态，行为状态分为异常行为状态和非异常行为状态，具体的异常行为状态和非异常行为状态可根据实际使用情况设定；进而基于各用户在各次体验受损的时间点对应的行为状态，确定各次体验受损对应的用户行为异常率；

可选的，本发明实施例可定义行为数据中异常行为状态对应的数据项，从而通过判断行为数据中是否存在异常行为状态对应的数据项，来实现异常行为状态的确定；显然，如果行为数据中不存在异常行为状态对应的数据项，则认为行为数据指示的行为状态是非异常行为状态；

具体的，对于一次体验受损而言，本发明实施例可从体验受损的用户在该次体验受损的时间点对应的行为状态，确定出在该次体验受损下体验受损的用户的异常行为数与行为总数，将该异常行为数与行为总数的比例，确定为该次体验受损对应的用户行为异常率；异常行为数可以认为是存在异常行为状态的行为数量。

步骤S220、从各用户行为异常率中，确定与上一用户行为异常率的变化幅度达到预定变化幅度条件的目标用户行为异常率；

在确定了各次体验受损对应的用户行为异常率后，本发明实施例可分析所述设定更新时间段内用户行为异常率间的变化情况，通过定义预定变化幅度条件，确定出与上一用户行为异常率的变化幅度达到预定变化幅度条件的目标用户行为异常率；

与上一用户行为异常率的变化幅度达到预定变化幅度条件的目标用户行为异常率，可以认为是用户行为异常率的变化拐点，该变化拐点临界了两种不同的用户行为异常率变化趋势，超过该变化拐点，用户行为异常率的增加趋势明显，图5箭头指示了相应的目标用户行为异常率，可参照。

步骤S230、将所述目标用户行为异常率对应的体验受损次数，确定为所述体验场景的受损临界次数。

可选的，本发明实施例还可将所确定的所述体验场景的受损临界次数的前一次数，作为所述体验场景的预警次数；从而当用户在所述体验场景的体验受损累积次数，达到所述体验场景的预警次数时，可将该用户标记为预警用户，从而输出相应的预警信息，以便采取相应的措施，减小预警用户发展为体验受损严重的目标用户的可能性。

可选的，本发明实施例也可分用户等级的进行用户体验的监控，相应的，本发明实施例在获取各用户的体验数据和行为数据后，可根据预定的用户分级策略，确定各用户对应的用户等级；不同的用户等级可以对应有不同的用户权限，或者，不同的用户等级指示了用户的不同身份，具体用户等级的分级策略可视实际应用情况而定；

在确定各第一类型体验场景相应的受损临界次数时，本发明实施例也可分用户等级的确定各体验场景在不同用户等级下对应的受损临界次数；从而在确定了各体验场景在不同用户等级下对应的受损临界次数后，本发明实施例可基于实时获取的用户的体验数据，将所述用户进行分级，并在确定所述用户在某一体验场景体验受损，且更新用户在该体验场景下的体验受损累积次数，将更新后的体验受损累积次数，与该体验场景在所述用户的用户等级对应的受损临界次数进行比对，从而进行用户在该体验场景下是否为目标用户的判断；

相应的，分等级情况下第一类型体验场景的受损临界次数，每隔设定更新时间段的更新过程可以如图6所示，包括：

步骤S300、确定设定更新时间段内获取的多个用户的体验数据和行为数据；

步骤S310、根据预定的用户分级策略，确定各用户对应的用户等级，将所获取的多个用户的体验数据和行为数据，按照用户对应的用户等级进行归类，得到各用户等级对应的用户的体验数据和行为数据；

步骤S320、对于各用户等级，根据对应的用户的体验数据和行为数据，确定所述设定更新时间段内，所述体验场景在各用户等级对应的体验受损次数、及各次体验受损对应的用户行为异常率；其中，一次体验受损对应的用户行为异常率表示的是，在该次体验受损下体验受损的用户的异常行为数与行为总数的比例；

步骤S330、对于各用户等级，从各用户行为异常率中，确定与上一用户行为异常率的变化幅度达到预定变化幅度条件的目标用户行为异常率，得到各用户等级对应的目标用户行为异常率；

步骤S340、将各用户等级对应的目标用户行为异常率，在相应用户等级对应的体验受损次数，确定为所述体验场景在各用户等级对应的受损临界次数。

值得注意的是，在确定各用户等级对应的用户的体验数据和行为数据后，所述体验场景在各用户等级下对应的受损临界次数的确定原理是类似的，针对各用户等级，作步骤S320至步骤S340的处理，可得到所述体验场景在各用户等级对应的受损临界次数。

相应的，在所述体验场景为第一类型体验场景的情况下，确定所述体验场景相应的受损临界次数后，用户体验监控方法的执行流程可如图7所示，包括：

步骤S400、获取用户的体验数据，所述体验数据包括至少一个体验指标；

可选的，在分用户等级进行用户体验监控的情况下，获取用户的体验数据后，还可根据预定的用户分级策略，确定所述用户对应的用户等级。

步骤S410、确定所述体验数据中与待监控的体验场景相应的目标体验指标，其中，一个体验场景对应至少一个体验指标；

步骤S420、确定所述目标体验指标的指标值，所表示的所述用户在所述体验场景的体验状态；所述体验状态包括所述用户在所述体验场景体验受损的状态，或，所述用户在所述体验场景体验未受损的状态；

由于用户在第一类型体验场景中是否体验受损可直接根据目标体验指标的指标值进行判断，因此本发明实施例可直接确定目标体验指标的指标值所表示的用户在所述体验场景的体验状态，当所述体验状态为所述用户在所述体验场景体验受损的状态时，可确定用户在所述体验场景体验受损。

步骤S430、如果所述目标体验指标的指标值表示的是，所述用户在所述体验场景体验受损的状态，更新所述用户在所述体验场景的体验受损累积次数，所述体验受损累积次数每隔设定时间段重新计算；

步骤S440、判断更新后的体验受损累积次数，是否达到设定的所述体验场景相应的受损临界次数；

可选的，在分用户等级进行用户体验监控的情况下，本发明实施例可调取设定的所述体验场景在所述用户的用户等级对应的受损临界次数，从而判断更新后的体验受损累积次数，是否达到所调取的受损临界次数；

所述体验场景相应的受损临界次数可每隔设定更新时间段，以图4或图6所示方法进行更新。

步骤S450、如果更新后的体验受损累积次数达到所述受损临界次数，确定所述用户在所述体验场景下为体验受损严重的目标用户。

值得注意的是，如果待监控的第一类型体验场景有多个，各待监控的第一类型体验场景下的用户体验监控流程，可均按图7所示方法并行的执行。

下面以第二类型体验场景的用户体验监控为例，对本发明实施例提供的用户体验监控方法的另一种分支处理情况进行介绍。

判断用户在第二类型体验场景中是否体验受损，需要将用户的目标体验指标的指标值，与体验场景对应的受损指标值下限标准进行比对；受损指标值下限标准可以是一个下限值(下限值可以由监控人员根据实际经验进行设定)，也可以是一个下限区间；

相应的，图8示出了确定体验场景对应的受损指标值下限区间的方法流程图，本发明实施例可每隔设定更新时间段，以图8所示方法更新一次所述体验场景对应的受损指标值下限区间；参照图8，该方法可以包括：

步骤S500、确定为所述体验场景设定的基准体验受损值，以所述基准体验受损值为中心，在值减小和值增大的方向上分别确定连续的n个指标值区间，一个指标值区间的上限指标值与下限指标值的差值为设定浮动值，一指标值区间的上限指标值为该指标值区间的下一指标值区间的下限指标值；

可选的，基准体验受损值可以是监控人员设定的，设定浮动值可以根据实际使用情况设定；以基准体验受损值为a，设定浮动值为b，本发明实施例可以a为中心，分别向前后划分n个区间，得到如下指标值区间：

[a-nb,a-(n-1)b]…[a-2b,a-b],[a-b,a],[a,a+b],[a+b,a+2b]…[a+(n-1)b,a+nb]

可以看出，指标值区间之间的值是相连续的，即一指标值区间的上限指标值为该指标值区间的下一指标值区间的下限指标值，且一个指标值区间的上限指标值与下限指标的差值为设定浮动值b。

步骤S510、确定设定更新时间段内获取的多个用户的体验数据和行为数据；

在一个设定更新时间段结束时，本发明实施例可确定该设定更新时间段对应获取到的多个用户的体验数据和行为数据。

步骤S520、根据所述设定更新时间段内获取的体验数据中与所述体验场景对应的指标值，及所述设定更新时间段内的行为数据，确定各指标值区间对应的用户行为异常率；

针对各用户，本发明实施例可确定所述设定更新时间段内，各用户的目标体验指标的指标值，所处于的至少一个指标值区间(由于一个设定更新时间段包含多个时间点，一个时间点可能就对应有用户的体验数据，因此在一个设定更新时间段内，一个用户随时间推移可以在目标体验指标下对应有多个指标值，本发明实施例需确定一用户的目标体验指标的各指标值所处于的指标值区间)，并且确定该用户在各所处于的指标值区间相应的行为数据；针对各用户均作此处理，可得到设定更新时间段内，各用户在各指标值区间相应的目标体验指标的指标值，及各指标值区间相应的行为数据；其中，用户相关的指标值和行为数据可通过同一时间点关联；

针对一指标值区间所对应的行为数据，本发明实施例可确定该指标值区间中行为异常数和行为总数，从而确定该指标值区间的用户行为异常率；针对各指标值区间均作此处理，可得到各指标值区间的用户行为异常率。

步骤S530、从各用户行为异常率中，确定与上一用户行为异常率的变化幅度达到预定变化幅度条件的目标用户行为异常率；

步骤S540、将目标用户行为异常率对应的指标值区间，确定为所述体验场景的受损指标值下限区间。

此处所指的体验场景为图2所示方法中的一待监控的体验场景。

本发明实施例可按照指标值区间的排序，对所确定的各指标值区间对应的用户行为异常率进行排序，并判断用户行为异常率之间的变化情况，将与上一用户行为异常率的变化幅度达到预定变化幅度条件的目标用户行为异常率，从而将目标用户行为异常率对应的指标值区间，确定为所述受损指标值下限区间；相应的，图9示出了以目标用户行为异常率确定受损指标值下限区间的示意图，可参照。

受损指标值下限区间表示是体验受损情况下的最低指标值区间，一旦用户在目标体验指标的指标值，达到或超出该受损指标值下限区间，则说明用户在所述体验场景中处于体验受损的情况；

可选的，本发明实施例可将所述受损指标值下限区间的前一指标值区间，作为所述体验场景的告警指标值区间；当用户在所述体验场景的目标体验指标的体验值处于所述告警指标值区间时，可将该用户标记为预警用户，从而输出预警信息，以便采取相应的措施，减小预警用户发展为体验受损严重的目标用户的可能性。

在确定所述体验场景的受损指标值下限区间后，可将用户在所述体验场景的目标体验指标的指标值与该受损指标值下限区间进行比对，判断用户在所述体验场景中是否体验受损；

相应的，图10示出了本发明实施例提供的用户体验监控方法的再一流程图，参照图10，该方法可以包括：

步骤S600、获取用户的体验数据，所述体验数据包括至少一个体验指标；

步骤S610、确定所述体验数据中与待监控的体验场景相应的目标体验指标，其中，一个体验场景对应至少一个体验指标；

步骤S620、判断所述目标体验指标的指标值，是否不小于设定的所述体验场景对应的受损指标值下限区间，若否，执行步骤S630，若是，执行步骤S640；

可选的，当受损指标值下限标准为下限值的形式时，步骤S620中的受损指标值下限区间可替换为所述体验场景对应的受损指标下限值；即，本发明实施例可判断用户的目标体验指标的指标值，是否不小于设定的所述体验场景对应的受损指标值下限标准。

步骤S630、确定所述用户在所述体验场景体验未受损，结束流程；

步骤S640、确定所述用户在所述体验场景体验受损；更新所述用户在所述体验场景的体验受损累积次数，所述体验受损累积次数每隔设定时间段重新计算；

步骤S650、判断更新后的体验受损累积次数，是否达到设定的所述体验场景相应的受损临界次数；

步骤S660、如果更新后的体验受损累积次数达到所述受损临界次数，确定所述用户在所述体验场景下为体验受损严重的目标用户。

可选的，在第二类型体验场景的情况下，本发明实施例也可每隔设定更新时间段，更新一次体验场景相应的受损临界次数；

图11示出了确定体验场景相应的受损临界次数的另一方法流程图，参照图11，该方法可以包括：

步骤S700、根据设定更新时间段内获取的多个用户的体验数据和行为数据，确定指标值处于所述体验场景的受损指标值下限区间的体验数据和行为数据；

在通过图8所示方法确定了所述体验场景的受损指标值下限区间后，基于刚结束的设定更新时间段内获取的多个用户的体验数据和行为数据，本发明实施例可确定目标体验指标的指标值处于所述体验场景的受损指标值下限区间的体验数据和行为数据。

步骤S710、根据所确定的指标值处于所述体验场景的受损指标值下限区间的体验数据和行为数据，确定所述受损指标值下限区间相应的体验受损次数，及各次体验受损对应的用户行为异常率；

步骤S710的具体说明可参照图4所示步骤S210，两者说明类似。

步骤S720、从各用户行为异常率中，确定与上一用户行为异常率的变化幅度达到预定变化幅度条件的目标用户行为异常率；

步骤S730、将所述目标用户行为异常率对应的体验受损次数，确定为所述受损临界次数。

可选的，本发明实施例也可分用户等级的进行用户体验的监控；相应的，在以图8所示方法确定体验场景对应的受损指标值下限区间时，本发明实施例也可确定所述体验场景在各用户等级对应的受损指标值下限区间；

具体的，本发明实施例可将设定更新时间段内获取的多个用户的体验数据和行为数据，按照用户等级进行分类，确定出各用户等级对应的用户的体验数据和行为数据；

从而在以步骤S500所示方式划分出多个指标值区间后，针对各用户等级对应的用户的体验数据和行为数据，可确定各体验场景下，各用户等级对应的各指标值区间的用户行为异常率；从而针对各体验场景，可确定出各用户等级的目标用户行为异常率对应的指标值区间，确定各体验场景下，各用户等级相应的受损指标值下限区间；

相应的，在将目标体验指标的指标值与所述体验场景对应的受损指标值下限标准进行比对，本发明实施例可调取所述体验场景下与所述用户的用户等级相应的受损指标值下限区间，将所述用户的目标体验指标的指标值，与所调取的受损指标值下限区间进行比对。

相应的，图11所示方法在更新体验场景相应的受损临界次数时，可先确定各用户等级对应的用户的体验数据和行为数据，在各体验场景下，将相同等级的体验数据、行为数据和受损指标值下限区间进行如图11所示方法的处理，确定出各体验场景在各用户等级下对应的受损临界次数；

相应的，在将更新后的体验受损累积次数与设定的所述体验场景相应的受损临界次数进行比对时，本发明实施例可调取所述体验场景中与所述用户的用户等级对应的受损临界次数，将更新后的体验受损累积次数与所调取的受损临界次数进行比对。

前文在第一类型体验场景的受损临界次数的更新过程，在第二类型体验场景的受损指标值下限区间的确定过程，在第二类型体验场景的受损临界次数的更新过程中，均涉及到从多个用户行为异常率中确定目标用户行为异常率的情况；本发明实施例可通过构建能够反映各用户行为异常率的坐标曲线，以通过坐标曲线判断用户行为异常率的变化拐点，来确定目标用户行为异常率，也可通过将相邻的用户行为异常率进行变化比对，从而将变化突增的用户行为异常率确定为目标用户行为异常率；

具体的，本发明实施例可在坐标系上构建标识有各用户行为异常率的曲线，从所述曲线中确定用户行为异常率的变化拐点，将所述变化拐点对应的用户行为异常率确定为所述目标用户行为异常率；

或者，可确定相邻的用户行为异常率之间的变化比例，将变化比例大于预定变化比例限值的用户行为异常率，确定为所述目标用户行为异常率。

前文描述了分级情况下的用户体验监控过程，无论是第一类型体验场景还是第二类型体验场景，在图2所示方法中，本发明实施例可在获取用户的体验数据后，根据预定的用户分级策略，确定所述用户对应的用户等级；并且在进行体验受损累积次数的比对时，从设定的所述体验场景在各用户等级对应的受损临界次数中，调取所述用户等级对应的受损临界次数，从而判断更新后的体验受损累积次数，是否达到所调取的受损临界次数。

通过本发明实施例提供的用户体验方法，确定出在所述体验场景中体验受损严重的目标用户后，本发明实施例可对目标用户进行道具补偿；补偿也可以是分用户等级进行；

具体的，在确定所述体验场景下体验受损严重的目标用户后，本发明实施例可确定所述目标用户的用户等级，从而根据预定的所述体验场景在各用户等级对应的补偿策略，以所述用户等级对应的补偿策略，为所述目标用户分配补偿道具；

针对各体验场景，本发明实施例可预定各用户等级对应的补偿策略，为各用户等级预定的补偿策略可具体视应用情况而定；

可选的，为防止用户盗刷补偿，本发明实施例可按照设定的过滤策略对所确定的 目标用户中存在的盗刷补偿的用户进行过滤；过滤策略可以是类似iptables的规则集，规 则集的每一规则定义有盗刷补偿的用户的特征信息，本发明实施例可在确定目标用户后， 遍历规则集中所有的规则，一旦目标用户与任一规则匹配，则可确定该目标用户为盗刷补 偿的用户，从而进行过滤，不给于补偿分配。

可选的，在获取用户的体验数据和行为数据时，由于应用客户端，应用服务器上传给监控服务器的原体验数据(原始的体验数据)和原行为数据(原始的行为数据)可能是冗杂的，因此本发明实施例可对收集的原体验数据和原行为数据进行筛选处理后，实现对用户的体验数据和行为数据的获取；

具体的，本发明实施例可设置需获取的体验数据的数据项(一般情况下，一个体验指标对应体验数据的至少一个数据项)，及设置需获取的行为数据的数据项；在收集到用户的原体验数据和原行为数据后，可从原体验数据中筛选出与需获取的体验数据的数据项相应的数据，实现对用户的体验数据的获取，及从原行为数据中筛选出与需获取的行为数据的数据项相应的数据，实现对用户的行为数据的获取；

进一步，在需要确定某一体验场景下的行为数据和体验数据时，可将该体验场景下所获取的行为数据和体验数据进行聚合；

值得注意的是，如果应用客户端，应用服务器按照所设置的需获取的体验数据的数据项，及所设置的需获取的行为数据的数据项进行用户的体验数据和行为数据的上传，则可免去上述的数据筛选过程。

可选的，以应用为游戏为例，图12示出了本发明实施例的应用例示意图，在图12中，监控服务器为由多个服务器组成的服务器集群，该集群中设置有数据采集服务器，受损判断标准建模服务器，数据分析服务器，用户等级查询接口，补偿服务器；

在具体应用中，游戏客户端和游戏服务器可向数据采集服务器上传用户的原体验数据和原行为数据，数据采集服务器对用户的原体验数据和原行为数据进行筛选，获取到用户的体验数据和行为数据；数据采集服务器可将获取的用户的体验数据和行为数据传输给数据分析服务器进行数据分析；同时，数据采集服务器可对获取到用户的体验数据和行为数据，以体验场景进行聚合，确定出各体验场景对应的体验数据和行为数据，将各体验场景对应的体验数据和行为数据，和/或，获取到用户的体验数据和行为数据传输给受损判断标准建模服务器；

受损判断标准建模服务器可每隔设定更新时间段更新一次，各第一类型体验场景在各用户等级对应的受损临界次数，各第二类型体验场景在各用户等级对应的受损指标值下限区间，各第二类型体验场景在各用户等级对应的受损临界次数，从而建立出受损判断标准；

数据分析服务器可基于获取到的用户的体验数据，以受损判断标准建模服务器提供的受损判断标准，判断用户在体验场景下是否体验受损；从而在判断到用户在某一体验场景下体验受损时，可将体验受损累积次数与该用户的用户等级在该体验场景对应的受损临界次数进行比对，判断出该用户是否为在该体验场景下体验受损严重的目标用户；并在判断出目标用户时，将目标用户通知该补偿服务器；

补偿服务器可通过IDIP(ieod data interface plat，互娱数据接口平台)服务器，为目标用户分配与其用户等级相应的补偿道具；

同时，数据分析服务器可在用户在一体验场景的体验受损累积次数，达到预警次数(该体验场景下与用户的用户等级对应的预警次数)时，将该用户标记为预警用户，并通知预警服务器，以作出预警；

同时，补偿服务器在为目标用户分配补偿后，可通过各用户分级平台周知接口，将对各目标用户的补偿，分用户等级的告知用户；

相应的，图13示出了监控服务器的集群中各服务器间的数据交互，可参照；图14示出了为目标用户分配补偿的流程示意图，可参照，补偿服务器可具体划分成补偿服务器处理前端和补偿服务器DB(数据库)。

可选的，图12所示的数据采集服务器，受损判断标准建模服务器，数据分析服务器，用户等级查询接口，补偿服务器，也可以功能模块的架构集成在监控服务器中；具体的集成方式，可以根据实际设计需要调整，但整体功能并不会有差异。

本发明实施例提供的用户体验监控方法，能够准确、全面的确定体验受损严重的目标用户，以为应用的运营策略调整、体验受损的补偿提供参考依据。

下面对本发明实施例提供的监控服务器进行介绍，下文描述的监控服务器可与上文内容相互对应参照。

图15为本发明实施例提供的监控服务器的结构框图，参照图15，该监控服务器可以包括：

数据获取模块100，用于获取用户的体验数据，所述体验数据包括至少一个体验指标；

目标体验指标确定模块200，用于确定所述体验数据中与待监控的体验场景相应的目标体验指标，其中，一个体验场景对应至少一个体验指标；

体验受损判断模块300，用于根据所述目标体验指标的指标值，判断所述用户在所述体验场景是否体验受损；

受损累积次数更新模块400，用于如果判断所述用户在所述体验场景体验受损，更新所述用户在所述体验场景的体验受损累积次数，所述体验受损累积次数每隔设定时间段重新计算；

临界判断模块500，用于判断更新后的体验受损累积次数，是否达到设定的所述体验场景相应的受损临界次数；

目标用户确定模块600，用于如果更新后的体验受损累积次数达到所述受损临界次数，确定所述用户在所述体验场景下为体验受损严重的目标用户。

可选的，如果所述体验场景为第一类型体验场景，图16示出了体验受损判断模块300的可选结构，参照图16，该体验受损判断模块300可以包括：

体验状态确定单元310，用于确定所述目标体验指标的指标值，所表示的所述用户在所述体验场景的体验状态；所述体验状态包括所述用户在所述体验场景体验受损的状态，或，所述用户在所述体验场景体验未受损的状态。

可选的，如果所述体验场景为第一类型体验场景，图17示出了监控服务器的另一结构框图，结合图15和图17所示，该监控服务器还可以包括：

受损临界次数第一更新模块700，用于确定设定更新时间段内获取的多个用户的体验数据和行为数据；根据所述多个用户的体验数据和行为数据，确定所述设定更新时间段内，所述体验场景的体验受损次数，及各次体验受损对应的用户行为异常率；其中，一次体验受损对应的用户行为异常率表示的是，在该次体验受损下体验受损的用户的异常行为数与行为总数的比例；从各用户行为异常率中，确定与上一用户行为异常率的变化幅度达到预定变化幅度条件的目标用户行为异常率；将所述目标用户行为异常率对应的体验受损次数，确定为所述体验场景的受损临界次数。

可选的，受损临界次数第一更新模块700可每隔设定更新时间段更新一次各第一类型体验场景的受损临界次数。

可选的，如果所述体验场景为第二类型体验场景。图18示出了体验受损判断模块300的另一可选结构，参照图18，体验受损判断模块300可以包括：

下限标准判断单元320，用于判断所述目标体验指标的指标值，是否不小于设定的所述体验场景对应的受损指标值下限标准；

第一判断结果确定单元321，用于如果所述目标体验指标的指标值，不小于所述受损指标值下限标准，确定所述用户在所述体验场景体验受损；

第二判断结果确定单元322，如果所述目标体验指标的指标值，小于所述受损指标值下限标准，确定所述用户在所述体验场景体验未受损。

可选的，如果所述体验场景为第二类型体验场景，所述受损指标值下限标准为受损指标值下限区间；图19示出了监控服务器的再一结构框图，结合图15和图19所示，该监控服务器还可以包括：

受损指标值下限区间更新模块800，用于确定为所述体验场景设定的基准体验受损值，以所述基准体验受损值为中心，在值减小和值增大的方向上分别确定指标值连续的n个指标值区间，一个指标值区间的上限指标值与下限指标值的差值为设定浮动值，一指标值区间的上限指标值为该指标值区间的下一指标值区间的下限指标值；确定设定更新时间段内获取的多个用户的体验数据和行为数据；根据所述设定更新时间段内获取的体验数据中与所述体验场景对应的指标值，及所述设定更新时间段内的行为数据，确定各指标值区间对应的用户行为异常率；从各用户行为异常率中，确定与上一用户行为异常率的变化幅度达到预定变化幅度条件的目标用户行为异常率；将目标用户行为异常率对应的指标值区间，确定为所述受损指标值下限区间。

可选的，受损指标值下限区间更新模块800可每隔设定更新时间段，更新一次各第二类型体验场景对应的受损指标值下限区间。

可选的，如果所述体验场景为第二类型体验场景，监控服务器可每隔设定更新时间段更新一次各第二类型体验场景对应的受损临界次数；相应的，图20示出了监控服务器的又一结构框图，结合图15和图20所示，该监控服务器还可以包括：

受损临界次数第二更新模块900，用于根据设定更新时间段内获取的多个用户的体验数据和行为数据，确定指标值处于所述体验场景的受损指标值下限区间的体验数据和行为数据；根据所确定的指标值处于所述体验场景的受损指标值下限区间的体验数据和行为数据，确定所述受损指标值下限区间相应的体验受损次数，及各次体验受损对应的用户行为异常率；从各用户行为异常率中，确定与上一用户行为异常率的变化幅度达到预定变化幅度条件的目标用户行为异常率；将所述目标用户行为异常率对应的体验受损次数，确定为所述受损临界次数。

可选的，监控服务器在受损临界次数第一更新模块700，受损指标值下限区间更新模块800，受损临界次数第二更新模块900中，从各用户行为异常率中确定目标用户行为异常率时，具体可通过如下方式实现：

在坐标系上构建标识有各用户行为异常率的曲线，从所述曲线中确定用户行为异常率的变化拐点，将所述变化拐点对应的用户行为异常率确定为所述目标用户行为异常率；

或者，确定相邻的用户行为异常率之间的变化比例，将变化比例大于预定变化比例限值的用户行为异常率，确定为所述目标用户行为异常率。

可选的，监控服务器在获取用户的体验数据后，还根据预定的用户分级策略，确定所述用户对应的用户等级；

相应的，监控服务器可设定各体验场景在各用户等级对应的受损临界次数；从而受损累积次数更新模块400可用于，从设定的所述体验场景在各用户等级对应的受损临界次数中，调取所述用户等级对应的受损临界次数；判断更新后的体验受损累积次数，是否达到所调取的受损临界次数。

相应的，受损临界次数第一更新模块，受损临界次数第二更新模块也针对各体验场景，分用户等级的进行受损临界次数的确定；

相应的，在第二类型体验场景下，监控服务器可设定各第二类型体验场景在各用户等级下对应的受损指标值下限区间；从而体验受损判断模块可用于，从设定的所述体验场景在各用户等级对应的受损指标值下限区间中，调取所述用户等级对应的受损指标值下限区间；判断所述目标体验指标的指标值，是否不小于所调取的受损指标值下限区间；相应的，体验受损判断模块的该动作可由下限标准判断单元执行；

相应的，受损指标值下限区间更新模块也可对各体验场景，分用户等级的进行受损指标值下限区间的确定。

可选的，监控服务器还可将受损临界次数的前一次数，作为预警次数；当用户在所述体验场景的体验受损累积次数，达到所述预警次数时，将该用户标记为预警用户。此处的受损临界次数可以是第一类型体验场景下的，也可以是第二类型体验场景下，也可以在划分用户等级进行用户体验监控的情况下实施。

可选的，监控服务器还可将所述受损指标值下限区间的前一指标值区间，作为告警指标值区间；当用户在所述体验场景的体验值处于所述告警指标值区间时，将该用户标记为预警用户。此处的受损指标值下限区间，也可以在划分用户等级进行用户体验监控的情况下实施。

可选的，数据获取模块100具体可用于，收集用户的原体验数据，从所述原体验数据中筛选出与预设置的需获取的体验数据的数据项相应的数据，得到所获取的用户的体验数据，一个体验指标对应体验数据的至少一个数据项；

可选的，监控服务器还可在收集到用户的原行为数据时，从所述原行为数据中筛选出与预设置的需获取的行为数据的数据项相应的数据，获取到用户的行为数据。

本发明实施例提供的监控服务器能够准确、全面的确定体验受损严重的目标用户，以为应用的运营策略调整、体验受损的补偿提供参考依据。

如果监控服务器为一服务器集群，其结构可如图12所示；如果监控服务器为一单服务器，其硬件结构可如图21所示，包括：处理器1，通信接口2，存储器3和通信总线4；

其中处理器1、通信接口2、存储器3通过通信总线4完成相互间的通信；

可选的，通信接口2可以为通信模块的接口，如GSM模块的接口；

处理器1，用于执行程序；

存储器3，用于存放程序；

程序可以包括程序代码，所述程序代码包括计算机操作指令。

处理器1可能是一个中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。

存储器3可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如至少一个磁盘存储器。

其中，程序可具体用于：

获取用户的体验数据，所述体验数据包括至少一个体验指标；

确定所述体验数据中与待监控的体验场景相应的目标体验指标，其中，一个体验场景对应至少一个体验指标；

根据所述目标体验指标的指标值，判断所述用户在所述体验场景是否体验受损；

如果判断所述用户在所述体验场景体验受损，更新所述用户在所述体验场景的体验受损累积次数，所述体验受损累积次数每隔设定时间段重新计算；

判断更新后的体验受损累积次数，是否达到设定的所述体验场景相应的受损临界次数；

如果更新后的体验受损累积次数达到所述受损临界次数，确定所述用户在所述体验场景下为体验受损严重的目标用户。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (17)

1.一种用户体验监控方法，其特征在于，包括：

获取用户的体验数据，所述体验数据包括至少一个体验指标；

确定所述体验数据中与待监控的体验场景相应的目标体验指标，其中，一个体验场景对应至少一个体验指标；

根据所述目标体验指标的指标值，判断所述用户在所述体验场景是否体验受损；

如果判断所述用户在所述体验场景体验受损，更新所述用户在所述体验场景的体验受损累积次数，所述体验受损累积次数每隔设定时间段重新计算；

判断更新后的体验受损累积次数，是否达到设定的所述体验场景相应的受损临界次数；

如果更新后的体验受损累积次数达到所述受损临界次数，确定所述用户在所述体验场景下为体验受损严重的目标用户。

2.根据权利要求1所述的用户体验监控方法，其特征在于，如果所述体验场景为第一类型体验场景，所述根据所述目标体验指标的指标值，判断所述用户在所述体验场景是否体验受损包括：

确定所述目标体验指标的指标值，所表示的所述用户在所述体验场景的体验状态；所述体验状态包括所述用户在所述体验场景体验受损的状态，或，所述用户在所述体验场景体验未受损的状态。

3.根据权利要求2所述的用户体验监控方法，其特征在于，所述体验场景相应的受损临界次数每隔设定更新时间段更新一次；

所述方法还包括：

确定设定更新时间段内获取的多个用户的体验数据和行为数据；

根据所述多个用户的体验数据和行为数据，确定所述设定更新时间段内，所述体验场景的体验受损次数，及各次体验受损对应的用户行为异常率；其中，一次体验受损对应的用户行为异常率表示的是，在该次体验受损下体验受损的用户的异常行为数与行为总数的比例；

从各用户行为异常率中，确定与上一用户行为异常率的变化幅度达到预定变化幅度条件的目标用户行为异常率；

将所述目标用户行为异常率对应的体验受损次数，确定为所述体验场景的受损临界次数。

4.根据权利要求1所述的用户体验监控方法，其特征在于，如果所述体验场景为第二类型体验场景，所述根据所述目标体验指标的指标值，判断所述用户在所述体验场景是否体验受损包括：

判断所述目标体验指标的指标值，是否不小于设定的所述体验场景对应的受损指标值下限标准；

如果所述目标体验指标的指标值，不小于所述受损指标值下限标准，确定所述用户在所述体验场景体验受损；

如果所述目标体验指标的指标值，小于所述受损指标值下限标准，确定所述用户在所述体验场景体验未受损。

5.根据权利要求4所述的用户体验监控方法，其特征在于，所述受损指标值下限标准为受损指标值下限区间；所述体验场景对应的受损指标值下限区间每隔设定更新时间段更新一次；

所述方法还包括：

确定为所述体验场景设定的基准体验受损值，以所述基准体验受损值为中心，在值减小和值增大的方向上分别确定指标值连续的n个指标值区间，一个指标值区间的上限指标值与下限指标值的差值为设定浮动值，一指标值区间的上限指标值为该指标值区间的下一指标值区间的下限指标值；

确定设定更新时间段内获取的多个用户的体验数据和行为数据；

根据所述设定更新时间段内获取的体验数据中与所述体验场景对应的指标值，及所述设定更新时间段内的行为数据，确定各指标值区间对应的用户行为异常率；

从各用户行为异常率中，确定与上一用户行为异常率的变化幅度达到预定变化幅度条件的目标用户行为异常率；

将目标用户行为异常率对应的指标值区间，确定为所述受损指标值下限区间。

6.根据权利要求5所述的用户体验监控方法，其特征在于，所述体验场景相应的受损临界次数每隔设定更新时间段更新一次；

所述方法还包括：

根据设定更新时间段内获取的多个用户的体验数据和行为数据，确定指标值处于所述体验场景的受损指标值下限区间的体验数据和行为数据；

根据所确定的指标值处于所述体验场景的受损指标值下限区间的体验数据和行为数据，确定所述受损指标值下限区间相应的体验受损次数，及各次体验受损对应的用户行为异常率；

从各用户行为异常率中，确定与上一用户行为异常率的变化幅度达到预定变化幅度条件的目标用户行为异常率；

将所述目标用户行为异常率对应的体验受损次数，确定为所述受损临界次数。

7.根据权利要求3或5或6所述的用户体验监控方法，其特征在于，所述从各用户行为异常率中，确定与上一用户行为异常率的变化幅度达到预定变化幅度条件的目标用户行为异常率包括：

在坐标系上构建标识有各用户行为异常率的曲线，从所述曲线中确定用户行为异常率的变化拐点，将所述变化拐点对应的用户行为异常率确定为所述目标用户行为异常率；

或者，确定相邻的用户行为异常率之间的变化比例，将变化比例大于预定变化比例限值的用户行为异常率，确定为所述目标用户行为异常率。

8.根据权利要求1-6任一项所述的用户体验监控方法，其特征在于，所述方法还包括：

在获取用户的体验数据后，根据预定的用户分级策略，确定所述用户对应的用户等级；

所述判断更新后的体验受损累积次数，是否达到设定的所述体验场景相应的受损临界次数包括：

从设定的所述体验场景在各用户等级对应的受损临界次数中，调取所述用户等级对应的受损临界次数；

判断更新后的体验受损累积次数，是否达到所调取的受损临界次数。

9.根据权利要求4所述的用户体验监控方法，其特征在于，所述方法还包括：

在获取用户的体验数据后，根据预定的用户分级策略，确定所述用户对应的用户等级；

所述判断所述目标体验指标的指标值，是否不小于设定的所述体验场景对应的受损指标值下限区间包括：

从设定的所述体验场景在各用户等级对应的受损指标值下限区间中，调取所述用户等级对应的受损指标值下限区间；

判断所述目标体验指标的指标值，是否不小于所调取的受损指标值下限区间。

10.根据权利要求1所述的用户体验监控方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述目标用户的用户等级，根据预定的所述体验场景在各用户等级对应的补偿策略，以所述用户等级对应的补偿策略，为所述目标用户分配补偿。

11.根据权利要求1所述的用户体验监控方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述受损临界次数的前一次数，作为预警次数；

当用户在所述体验场景的体验受损累积次数，达到所述预警次数时，将该用户标记为预警用户。

12.根据权利要求5或6所述的用户体验监控方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述受损指标值下限区间的前一指标值区间，作为告警指标值区间；

当用户在所述体验场景的体验值处于所述告警指标值区间时，将该用户标记为预警用户。

13.根据权利要求1所述的用户体验监控方法，其特征在于，所述获取用户的体验数据包括：

收集用户的原体验数据，从所述原体验数据中筛选出与预设置的需获取的体验数据的数据项相应的数据，得到所获取的用户的体验数据，一个体验指标对应体验数据的至少一个数据项；

所述方法还包括：

收集用户的原行为数据，从所述原行为数据中筛选出与预设置的需获取的行为数据的数据项相应的数据，获取到用户的行为数据。

14.一种监控服务器，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取用户的体验数据，所述体验数据包括至少一个体验指标；

目标体验指标确定模块，用于确定所述体验数据中与待监控的体验场景相应的目标体验指标，其中，一个体验场景对应至少一个体验指标；

体验受损判断模块，用于根据所述目标体验指标的指标值，判断所述用户在所述体验场景是否体验受损；

受损累积次数更新模块，用于如果判断所述用户在所述体验场景体验受损，更新所述用户在所述体验场景的体验受损累积次数，所述体验受损累积次数每隔设定时间段重新计算；

临界判断模块，用于判断更新后的体验受损累积次数，是否达到设定的所述体验场景相应的受损临界次数；

目标用户确定模块，用于如果更新后的体验受损累积次数达到所述受损临界次数，确定所述用户在所述体验场景下为体验受损严重的目标用户。

15.根据权利要求14所述的监控服务器，其特征在于，所述体验场景为第一类型体验场景，所述体验受损判断模块包括：

体验状态确定单元，用于确定所述目标体验指标的指标值，所表示的所述用户在所述体验场景的体验状态；所述体验状态包括所述用户在所述体验场景体验受损的状态，或，所述用户在所述体验场景体验未受损的状态；

所述监控服务器还包括：

受损临界次数第一更新模块，用于确定设定更新时间段内获取的多个用户的体验数据和行为数据；根据所述多个用户的体验数据和行为数据，确定所述设定更新时间段内，所述体验场景的体验受损次数，及各次体验受损对应的用户行为异常率；其中，一次体验受损对应的用户行为异常率表示的是，在该次体验受损下体验受损的用户的异常行为数与行为总数的比例；从各用户行为异常率中，确定与上一用户行为异常率的变化幅度达到预定变化幅度条件的目标用户行为异常率；将所述目标用户行为异常率对应的体验受损次数，确定为所述体验场景的受损临界次数；

所述受损临界次数第一更新模块每隔设定更新时间段更新一次各第一类型体验场景的受损临界次数。

16.根据权利要求14所述的监控服务器，其特征在于，所述体验场景为第二类型体验场景，所述体验受损判断模块包括：

下限标准判断单元，用于判断所述目标体验指标的指标值，是否不小于设定的所述体验场景对应的受损指标值下限标准；

第一判断结果确定单元，用于如果所述目标体验指标的指标值，不小于所述受损指标值下限标准，确定所述用户在所述体验场景体验受损；

第二判断结果确定单元，如果所述目标体验指标的指标值，小于所述受损指标值下限标准，确定所述用户在所述体验场景体验未受损。

17.根据权利要求16所述的监控服务器，其特征在于，所述体验场景为第二类型体验场景，所述受损指标值下限标准为受损指标值下限区间；所述监控服务器还包括：

受损指标值下限区间更新模块，用于确定为所述体验场景设定的基准体验受损值，以所述基准体验受损值为中心，在值减小和值增大的方向上分别确定指标值连续的n个指标值区间，一个指标值区间的上限指标值与下限指标值的差值为设定浮动值，一指标值区间的上限指标值为该指标值区间的下一指标值区间的下限指标值；确定设定更新时间段内获取的多个用户的体验数据和行为数据；根据所述设定更新时间段内获取的体验数据中与所述体验场景对应的指标值，及所述设定更新时间段内的行为数据，确定各指标值区间对应的用户行为异常率；从各用户行为异常率中，确定与上一用户行为异常率的变化幅度达到预定变化幅度条件的目标用户行为异常率；将目标用户行为异常率对应的指标值区间，确定为所述受损指标值下限区间；

受损临界次数第二更新模块，用于根据设定更新时间段内获取的多个用户的体验数据和行为数据，确定指标值处于所述体验场景的受损指标值下限区间的体验数据和行为数据；根据所确定的指标值处于所述体验场景的受损指标值下限区间的体验数据和行为数据，确定所述受损指标值下限区间相应的体验受损次数，及各次体验受损对应的用户行为异常率；从各用户行为异常率中，确定与上一用户行为异常率的变化幅度达到预定变化幅度条件的目标用户行为异常率；将所述目标用户行为异常率对应的体验受损次数，确定为所述受损临界次数；

其中，受损指标值下限区间更新模块每隔设定更新时间段，更新一次各第二类型体验场景对应的受损指标值下限区间；

受损临界次数第二更新模块每隔设定更新时间段更新一次各第二类型体验场景对应的受损临界次数。