CN116151872B - 产品特性分析方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种产品特性分析方法和装置，用于获取产品特性的NPS，从而确定待改进产品特性。产品特性分析方法包括：获取针对产品的多组第一调查数据，每组第一调查数据包括针对产品进行评价的一个用户所属的第一用户类别以及一个用户选择的产品特性；根据第一调查数据得到产品中多个产品特性的特性净推荐值NPS；根据多个产品特性的特性NPS得到待改进产品特性。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理领域，尤其涉及一种产品特性分析方法和装置。
背景技术
净推荐值(net promoter score，NPS)是目前衡量客户满意度的最流行指标之一。NPS调查通常只需要提供一个简单的问题：你向朋友或同事推荐本产品(或者品牌、服务等)的可能性有多大。用户可以选择0～10分来对产品打分，其中，0分表示“完全不可能”，10分表示“非常可能”。从中可以看出，产品NPS只能用于对产品整体的产品满意度进行评价，如果产品NPS低也不能知道什么原因导致产品NPS低，因此企业无法获知如何改进产品以提高产品NPS。
发明内容
本申请实施例提供一种产品特性分析方法和装置，用于获取产品特性的NPS，从而确定待改进产品特性。
为达到上述目的，本申请的实施例采用如下技术方案：
第一方面，提供了一种产品特性分析方法，包括：获取针对产品的多组第一调查数据，每组第一调查数据包括针对产品进行评价的一个用户所属的第一用户类别以及一个用户选择的产品特性；根据第一调查数据得到产品中多个产品特性的特性净推荐值NPS；根据多个产品特性的特性NPS得到待改进产品特性。
本申请实施例提供的产品特性分析方法，获取针对产品的多组第一调查数据(来自调查问卷)，每组第一调查数据来自一个用户，第一调查数据包括对该产品进行评价的一个用户所属的用户类别(例如推荐者、贬损者)以及该用户选择的产品特性(例如推荐者选择的产品特性、贬损者选择的产品特性)。根据第一调查数据得到产品中多个产品特性的特性NPS；根据多个产品特性的特性NPS即可以得到待改进产品特性。例如选择特性NPS最小的产品特性作为待改进产品特性。使得企业能够通过获取的产品特性的NPS，确定待改进产品特性。
在一种可能的实施方式中，根据第一调查数据得到产品中多个产品特性的特性净推荐值NPS，包括：根据选择了任一产品特性的所有用户所选择的产品特性数量，得到任一产品特性的特性NPS。
任一产品特性的贬损者所选择的产品特性数量越大，对该产品特性的特性NPS的负面影响越低，该产品特性的推荐者所选择的产品特性数量越小，对该产品特性的特性NPS的正面影响越高。
在一种可能的实施方式中，第一用户类别包括贬损者、中立者和推荐者，任一产品特性的特性NPS Fnps通过如下公式得到：其中，M为选择了任一产品特性的推荐者的数量，N为选择了任一产品特性的贬损者的数量，L为选择了任一产品特性的中立者的数量，a为选择了任一产品特性的用户所选择的产品特性数量。
在一种可能的实施方式中，根据多个产品特性的特性NPS得到待改进产品特性，包括：从多个产品特性中选择特性NPS最小的至少一个产品特性作为待改进产品特性。例如，可以取特性NPS小于产品NPS的产品特性作为待改进产品特性。即待改进产品特性可以不止一个，特性NPS越小的产品特性越需要改进。
在一种可能的实施方式中，还包括：根据第一调查数据和特性NPS得到产品的产品NPS。
在一种可能的实施方式中，根据第一调查数据和特性NPS得到产品的产品NPS，包括：根据选择了任一产品特性的所有用户所选择的产品特性数量，得到任一产品特性的重要度；根据任一产品特性的特性NPS和任一产品特性的重要度得到任一产品特性的NPS贡献度；根据多个产品特性的NPS贡献度得到产品的产品NPS。
如果选择了某一产品特性的用户选择的产品特性数量越大，则该产品特性的重要度越低。任一产品特性的重要度用于表示用户对该产品特性的关注程度，重要度越高表示该产品特性越重要。任一产品特性的NPS贡献度用于表示该任一产品的特性NPS对产品NPS的贡献程度，NPS贡献度越低则对产品NPS的正向贡献越少。
在一种可能的实施方式中，第一用户类别包括贬损者、中立者和推荐者，任一产品特性的重要度I通过如下公式得到：其中，M为选择了任一产品特性的推荐者的数量，N为选择了任一产品特性的贬损者的数量，L为选择了任一产品特性的中立者的数量，SUM为所有用户数，a为选择了任一产品特性的单个用户所选择的所有产品特性的数量。
在一种可能的实施方式中，任一产品特性的NPS贡献度C通过如下公式得到：C＝Fnps*I。其中，Fnps为任一产品特性的特性NPS，I为任一产品特性的重要度。
在一种可能的实施方式中，产品的产品NPS Pnps通过如下公式得到：其中，Ct表示第t个产品特性的NPS贡献度，T表示多个产品特性的数量。
即对多个产品特性的NPS贡献度求和得到该产品的产品NPS。
在一种可能的实施方式中，根据多个产品特性的特性NPS和产品NPS得到待改进产品特性，包括：从多个产品特性中选择特性NPS小于产品NPS的产品特性作为待改进产品特性。
特性NPS小于产品NPS即表示该产品特性起负面作用，因此需要改进。
在一种可能的实施方式中，还包括：获取针对产品的多组第二调查数据，每组第二调查数据包括针对产品进行评价的一个用户所属的第二用户类别以及多个产品特性的特性满意类别；根据多组第二调查数据得到多个产品特性的满意度基础数据，其中，多个产品特性中任一产品特性的满意度基础数据包括任一产品特性对应不同第二用户类别以及不同特性满意类别的用户数；根据多个产品特性的满意度基础数据得到多个产品特性的保健指数和激励指数，其中，任一产品特性的保健指数指如果任一产品特性的用户体验不好则导致产品NPS降低的程度，任一产品特性的激励指数指如果任一产品特性的用户体验好则导致产品NPS增加的程度；根据待改进产品特性的保健指数和激励指数，确定待改进产品特性的改进对产品NPS的影响。
可以实现对待改进产品特性进行改进后对产品NPS的影响进行定性分析。例如，某些产品特性如果用户体验不好则会导致产品NPS降低，但是如果用户体验好却不会明显提高产品NPS，即该产品特性具有保健性，例如手机的基础通话功能。而某些产品特性如果用户体验好则会明显提高产品NPS，但是如果用户体验不好却不会明显降低产品NPS，即该产品特性具有激励性，例如手机的外观。
在一种可能的实施方式中，第二用户类别包括贬损者、中立者和推荐者，特性满意类别包括满意和不满意；根据多个产品特性的满意度基础数据得到多个产品特性的保健指数和激励指数，包括：对于多个产品特性中的任一产品特性，根据对任一产品特性满意的贬损者的数量、对任一产品特性满意的中立者的数量，以及，对任一产品特性满意的推荐者的数量，得到任一产品特性的激励指数；根据对任一产品特性不满意的贬损者的数量、对任一产品特性不满意的中立者的数量，以及，对任一特性不满意的推荐者的数量，得到任一产品特性的保健指数。
在一种可能的实施方式中，激励指数X通过如下公式得到：X＝(S1-S3)/(S1+S2+S3)。其中，S1表示对任一产品特性满意的推荐者的数量，S2表示对任一产品特性满意的中立者的数量，S3表示对任一产品特性满意的贬损者的数量。
任一产品特性的激励指数指如果任一产品特性的用户体验好则导致产品NPS增加的程度，即激励指数用于指示该产品特性的激励性的高低。
在一种可能的实施方式中，保健指数Y通过如下公式得到：Y＝(T1-T3)/(T1+T2+T3)。其中，T1表示对任一产品特性不满意的推荐者的数量，T2表示对任一产品特性不满意的中立者的数量，T3表示对任一产品特性不满意的贬损者的数量。
任一产品特性的保健指数指如果该任一产品特性的用户体验不好则导致产品NPS降低的程度，即保健指数用于指示该产品特性的保健性的高低。
第二方面，提供了一种产品特性分析装置，包括处理器和存储器，存储器中存储指令，当处理器执行指令时，如第一方面及其任一实施方式所述的方法被执行。
第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，包括指令，当指令在产品特性分析装置上运行时，使得产品特性分析装置执行如第一方面及其任一实施方式所述的方法。
第四方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当指令在上述产品特性分析装置上运行时，使得该产品特性分析装置执行如第一方面及其任一实施方式所述的方法。
第五方面，提供了一种芯片系统，该芯片系统包括处理器，用于支持产品特性分析装置实现上述第一方面中所涉及的功能。在一种可能的设计中，该装置还包括接口电路，接口电路可用于从其它装置(例如存储器)接收信号，或者，向其它装置(例如通信接口)发送信号。该芯片系统可以包括芯片，还可以包括其他分立器件。
第二方面至第五方面的技术效果参照第一方面及其任一实施方式的技术效果，在此不再重复。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种卡诺模型分析结果的示意图；
图2为本申请实施例提供的一种产品特性分析系统的架构示意图；
图3为本申请实施例提供的一种电子设备和产品特性分析装置如何工作的示意图；
图4为本申请实施例提供的一种产品特性分析装置的结构示意图；
图5为本申请实施例提供的一种产品特性分析方法的流程示意图；
图6为本申请实施例提供的第一种产品特性分析方法的流程示意图；
图7为本申请实施例提供的一种调查问卷的示意图；
图8为本申请实施例提供的另一种调查问卷的示意图；
图9为本申请实施例提供的又一种调查问卷的示意图；
图10为本申请实施例提供的第二种产品特性分析方法的流程示意图；
图11为本申请实施例提供的一种由产品特性的贡献度得到产品NPS的示意图；
图12为本申请实施例提供的第三种产品特性分析方法的流程示意图；
图13为本申请实施例提供的第四种产品特性分析方法的流程示意图；
图14为本申请实施例提供的又一种调查问卷的示意图；
图15为本申请实施例提供的一种产品特性为激励型特性还是必备型特性的示意图；
图16为本申请实施例提供的一种优先进行优化的产品特性的示意图；
图17为本申请实施例提供的另一种优先进行优化的产品特性的示意图；
图18为本申请实施例提供的一种芯片系统的结构示意图。
具体实施方式
首先对本申请涉及的一些概念进行描述。
本申请实施例涉及的术语“第一”、“第二”等仅用于区分同一类型特征的目的，不能理解为用于指示相对重要性、数量、顺序等。
本申请实施例涉及的术语“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其他实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
本申请实施例涉及的术语“耦合”、“连接”应做广义理解，例如，可以指物理上的直接连接，也可以指通过电子器件实现的间接连接，例如通过电阻、电感、电容或其他电子器件实现的连接。
卡诺(KANO)模型：卡诺模型是一种用于对用户需求分类和优先排序的模型，以分析用户需求对产品满意度的影响为基础，体现了用户需求和产品满意度之间的非线性关系。表1是一种常用的卡诺模型的调查问卷形式。从中可以看出，针对每个产品特性，都会从两个维度来进行调查，分别是产品提供该产品特性时的满意度以及产品不提供该产品特性时的满意度。
表1
如图1所示，卡诺模型按照产品的满意度和需求的具备程度将产品特性分为兴奋特性、期望特性、必备特性和负向特性。其中，兴奋特性指产品满意度随着需求的满足程度呈指数上升的产品特性，期望特性指产品满意度与需求的满足程度成比例关系的产品特性，必备特性为满足产品基本需求的产品特性，负向特性指引起满意度降低的产品特性。
NPS：NPS是目前衡量客户满意度的最流行指标之一。如前文所述的，NPS调查通常只需要提供一个简单的问题：你向朋友或同事推荐本产品(或者品牌、服务等)的可能性有多大。用户可以选择0～10分来对产品打分，其中，0分表示“完全不可能”，10分表示“非常可能”。如表2所示，系统可以按照产品打分将用户划分为3组：
推荐者(或称满意者)：对应产品打分为9～10分，推荐者是对产品比较满意的用户，是产品的忠实用户。
中立者：对应产品打分为7～8分，中立者是对产品持中立态度的用户，他们喜欢产品，但是并不足以让他们愿意冒着影响声誉的风险去推荐产品。
贬损者(或称不满意者、批评者等)：对应产品打分为0～6分，贬损者是对产品不满意的用户，他们大多不会推荐产品，甚至会劝说其他人不要购买产品。
表2
| 贬损者 | 中立者 | 推荐者 | |
| 产品打分 | 0-6 | 7-8 | 9-10 |
产品NPS的计算公式为：NPS＝所有推荐者所占百分比–所有贬损者百分比。例如，如果所有受访者中回答9～10分的比例为50％，回答0～6分的比例为20％，则NPS为50-20＝30。
从中可以看出，产品NPS只能用于对产品整体的客户满意度进行评价，如果产品NPS低也不能知道什么原因导致产品NPS低，因此企业无法获知如何改进产品(例如改进产品的哪些产品特性)以提高产品NPS，也不知道改进某些产品特性后对产品NPS具有正向贡献还是负向贡献。并且，也无法指导企业针对哪些产品特性进行资源投入，因此无法最大化企业的投入产出比。并且，使企业管理者不了解产品的核心竞争力以及产品特性优势，不清楚用户对产品特性的使用感受。进而，无法提升公司品牌形象，也无法给产品带来溢价能力。
为此，本申请实施例提供了一种产品特性分析系统、产品特性分析装置和产品特性分析方法，通过对用户调查产品NPS时，一并获取对产品特性的评价，得到产品特性的NPS，从而确定待改进的产品特性，帮助企业了解如何改进产品特性可以提高产品NPS。
如图2所示，本申请实施例提供了一种产品特性分析系统，包括电子设备11和产品特性分析装置12。电子设备11可以为手机、平板、电脑等电子设备。产品特性分析装置12可以为位于云端的服务器。电子设备11采集用户反馈的调查数据(例如前文所述的产品打分)后，通过网络发送给产品特性分析装置12，由产品特性分析装置12执行本申请涉及的产品特性分析方法。
具体的，如图3所示，电子设备11可以向用户提供两种调查问卷(调查问卷1和调查问卷2)。第一种调查问卷(调查问卷1)用于产品特性分析装置12获取第一调查数据，包括用户所属的用户类别(例如前文所述的推荐者、贬损者)以及用户选择的产品特性(例如推荐者选择的产品特性、贬损者选择的产品特性)；第二种调查问卷(调查问卷2)用于产品特性分析装置12获取第二调查数据，包括用户所属的用户类别(例如前文所述的推荐者、中立者、贬损者)以及产品特性的特性满意类别(比如对产品特性是否满意)。产品特性分析装置12基于第一调查数据可以分析得到产品特性的特性NPS、重要度和NPS贡献度，以及，产品的产品NPS，并进一步得到待改进产品特性。产品特性分析装置12基于第二调查数据可以分析得到产品特性的保健指数和激励指数，并进一步确定各产品特性对产品NPS的影响。再结合待改进产品特性即可以得到待改进产品特性对产品NPS的影响。关于上述名词的含义会在后文进一步解析说明。
图4示出了产品特性分析装置12的一种可能的结构，产品特性分析装置12可以包括至少一个处理器101、通信线路102、存储器103以及至少一个通信接口104。通信线路102可包括一通路，在上述组件之间传送信息。通信接口104使用任何收发器一类的装置，用于与其他设备(例如电子设备11)通信。
本申请实施例涉及的处理器可以是一个芯片。例如，可以是现场可编程门阵列(field programmable gate array，FPGA)、专用集成芯片(application specificintegrated circuit，ASIC)片上系统(system on chip，SoC)、中央处理器(centralprocessor unit，CPU)、网络处理器(network processor，NP)、数字信号处理电路(digitalsignal processor，DSP)、微控制器(micro controller unit，MCU)、可编程控制器(programmable logic device，PLD)或其他集成芯片。
本申请实施例涉及的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-onlymemory，ROM)、可编程只读存储器(programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rateSDRAM，DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(directrambus RAM，DR RAM)。应注意，本文描述的系统和方法的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
存储器103中存储指令，当处理器101执行指令时，可以执行本申请实施例提供的产品特性分析方法。
如图5所示，本申请实施例提供的产品特性分析方法，包括S101-S103：
S101、获取针对产品的多组第一调查数据。
每组第一调查数据来自一个用户的反馈(例如以调查问卷的形式)。每组第一调查数据包括针对该产品进行评价的一个用户所属的第一用户类别以及该用户选择的产品特性(或称产品功能)。第一用户类别可以包括表2所示的贬损者(产品打分为0-6分的用户)、中立者(产品打分为7-8分的用户)和推荐者(产品打分为9-10分的用户)，推荐者所选择产品特性为正向产品特性(即用户比较满意的产品特性)，贬损者所选择产品特性为负向产品特性(即用户不满意的产品特性)，中立者所选择产品特性为中立产品特性，中立者所选择产品特性表明用户无所谓，存在随意填写嫌疑，导致数据会存在一定的噪音，在统计上可排除掉。
如图6所示，在S1011中，电子设备获取用户对产品的产品打分，用户基于对产品的整体印象从而对产品打分。示例性的，如图7和图8所示，电子设备可以以调查问卷的方式显示“你向朋友或同事推荐本产品的可能性有多大？”，并提供0-10分供用户选择。
在S1012中，电子设备获取用户选择的产品的产品特性，并且可以根据用户不同产品打分跳转到不同的选择产品特性的界面。其中，在S10121中，对于产品打分为9-10分的用户(即推荐者)，所选择的产品特性为正向产品特性，如图7所示，可以显示“您对本产品哪些功能比较满意？”，用户可以选择满意的产品特性(即功能)。在S10122中，对于产品打分为0-6分的用户(即贬损者)，所选择的产品特性为负向产品特性，如图8所示，可以显示“您对本产品哪些功能比较不满意？”，用户可以选择不满意的产品特性。在S10123中，对于产品打分为7-8分的用户(即中立者)，所选择的产品特性为中立产品特性，如图9所示，可以显示“您对本产品哪些功能比较满意？”，用户可以选择中立的产品特性。
在S1013中，电子设备将用户对产品的产品打分以及用户选择的产品的产品特性发送给产品特性分析装置。
每个电子设备可以发送至少一个用户的第一调查数据。产品特性分析装置可以从多个电子设备获取针对产品的多组第一调查数据。
S102、根据第一调查数据得到产品中多个产品特性的特性NPS。
产品NPS用于表示产品的整体净推荐值，代表该产品的市场认可度，即代表该产品在市场上的竞争力，体现的是产品的市场最终表现。而特性NPS用于表示产品特性的净推荐值，代表产品的某一产品特性的市场认可度，用于对产品NPS的分析。
具体的，可以根据选择了任一产品特性的所有用户所选择的产品特性数量，得到该任一产品特性的特性NPS。
示例性的，假设产品有特性A-特性D四个产品特性(即所述多个产品特性)，对于特性A(即所述任一产品特性)，产品特性分析装置可以根据第一调查数据得到如表3所示的内容。
表3
则任一产品特性的特性NPS Fnps可以通过如下公式1得到：
其中，M为选择了任一产品特性的推荐者的数量。示例性的，表3中有3个推荐者(用户1、用户2和用户3)选择了特性A，因此M＝3。
N为选择了任一产品特性的贬损者的数量。示例性的，表3中有2个贬损者(用户4和用户5)选择了特性A，因此N＝2。
L为选择了任一产品特性的中立者的数量。示例性的，表3中有2个贬损者(用户7和用户8)选择了特性A，因此L＝2。
a为选择了任一产品特性的单个用户所选择的所有产品特性的数量，1/a即表示单个用户选择任一产品特性与选择的所有产品特性的之比。示例性的，表3中选择了特性A的用户1共选择了3个产品特性(特性A、特性C和特性D)，所以用户1的a＝3，用户1的特性A占比为1/3＝33％。
示例性的，根据表3得到的特性A的特性NPS为[(0.33+1+0.5)-(0.33+0.33)]/(0.33+1+0.5+0.33+0.33+0.33+0.33)＝37.14％。
可选的，还可以根据第一调查数据和多个产品特性的特性NPS得到产品的产品NPS。具体参照如图10所示的S1021-S1023。
S1021、根据选择了任一产品特性的所有用户所选择的产品特性数量，得到该任一产品特性的重要度。
任一产品特性的重要度用于表示用户对该产品特性的关注程度，重要度越高表示该产品特性越重要。任一产品特性的重要度I通过如下公式2得到：
其中，M为选择了该任一产品特性的推荐者的数量，N为选择了该任一产品特性的贬损者的数量，L为选择了任一产品特性的中立者的数量，SUM为所有用户数，a为选择了该任一产品特性的单个用户所选择的所有产品特性的数量。具体见公式1的描述，在此不再重复。
示例性的，根据表3得到的特性A的重要度为(0.33+1+0.5+0.33+0.33+0.33+0.33)/(3+3+3)＝41.5％。
S1022、根据任一产品特性的特性NPS和该任一产品特性的重要度得到该任一产品特性的NPS贡献度。
任一产品特性的NPS贡献度用于表示该任一产品的特性NPS对产品NPS的贡献程度，NPS贡献度越低则对产品NPS的正向贡献越少。任一产品特性的NPS贡献度C通过如下公式3得到，即任一产品特性的NPS贡献度C等于该任一产品特性的特性NPS Fnps与重要度I的乘积：
C＝Fnps*I 公式3
示例性的，前文所述的特性A的NPS贡献度为0.4698*0.415＝19.50％。
S1023、根据多个产品特性的NPS贡献度得到产品的产品NPS。
产品的产品NPS Pnps通过如下公式4得到，如图11所示，即对多个产品特性的NPS贡献度求和得到该产品的产品NPS：
其中，Ct表示第t个产品特性的NPS贡献度，T表示多个产品特性的数量。
S103、根据多个产品特性的特性NPS得到待改进产品特性。
可以取特性NPS最小的至少一个产品特性作为待改进产品特性。或者，可选的，可以根据多个产品特性的特性NPS和产品NPS得到待改进产品特性，例如，可以取特性NPS小于产品NPS的产品特性作为待改进产品特性。即待改进产品特性可以不止一个，特性NPS越小的产品特性越需要改进。
示例性的，如图5所示，散热能力的特性NPS最小为-9.33％，严重影响了产品NPS，因此可以将散热能力作为待改进产品特性。或者，可以取特性NPS最小的多个产品特性(例如散热能力、通信等)作为待改进产品特性。或者，由于该产品的产品NPS为NPS贡献度这一列的求和45.28％，可以取特性NPS小于45.28％的产品特性(例如散热能力、性能等)作为待改进产品特性。照相的特性NPS 46.86％大于产品NPS 45.28％，表明照相未对特性NPS产生负面影响，但由于重要度较高，所以用户很关注该产品特性。
表4
本申请实施例提供的产品特性分析方法和装置，获取针对产品的多组第一调查数据(来自调查问卷)，每组第一调查数据来自一个用户，第一调查数据包括对该产品进行评价的一个用户所属的用户类别(例如前文所述的推荐者、中立者、贬损者)以及该用户选择的产品特性(例如推荐者选择的产品特性、中立者选择的产品特性、贬损者选择的产品特性)。根据第一调查数据得到产品中多个产品特性的特性NPS；根据多个产品特性的特性NPS即可以得到待改进产品特性。例如选择特性NPS最小的产品特性作为待改进产品特性。使得企业能够通过获取的产品特性的NPS，确定待改进产品特性。并且通过不断持续改进产品特性，从而实现产品NPS的不断提升。
进一步地，本申请的产品特性分析方法，还可以实现对待改进产品特性进行改进后对产品NPS的影响进行定性分析。例如，某些产品特性如果用户体验不好则会导致产品NPS降低，但是如果用户体验好却不会明显提高产品NPS，即该产品特性具有保健性，例如手机的基础通话功能。而某些产品特性如果用户体验好则会明显提高产品NPS，但是如果用户体验不好却不会明显降低产品NPS，即该产品特性具有激励性，例如手机的外观。具体的，如图12所示，上述产品特性分析方法还可以包括S201-S204。
S201、获取针对产品的多组第二调查数据。
每组第二调查数据来自一个用户的反馈(例如以调查问卷的形式)。每组第二调查数据包括针对该产品进行评价的一个用户所属的第二用户类别以及多个产品特性的特性满意类别。第二用户类别包括贬损者、中立者和推荐者，特性满意类别包括满意、无所谓和不满意，如表5所示，特性打分0-6表示对产品特性不满意，特性打分7-8表示对产品特性无所谓，特性打分9-10表示对产品特性满意。
表5
| 不满意 | 无所谓 | 满意 | |
| 特性打分 | 0-6 | 7-8 | 9-10 |
如图13所示，在S2011中，电子设备获取用户对产品的产品打分，用户基于对产品的整体印象从而对产品打分，示例性的，如图14所示，电子设备可以以调查问卷的方式显示“你向朋友或同事推荐本产品的可能性有多大？”，并提供0-10分供用户选择。另外，还可以提示用户是否愿意接下来对产品特性(例如功能)进行打分，如果用户不愿意则结束本次调查，如果用户愿意则执行S2012。
在S2012中，电子设备获取对产品特性的特性打分，用户基于对产品特性的印象从而对产品特性进行打分。示例性的，如图14所示，可以针对每个产品特性提供0-10分供用户选择，例如，可以显示“请您对各个功能进行打分”，如果产品特性较多，可以分多页显示。
在S2013中，电子设备将用户对产品的产品打分以及用户对产品特性的特性打分发送给产品特性分析装置。
每个电子设备可以发送至少一个用户的第二调查数据。产品特性分析装置可以从多个电子设备获取针对产品的多组第二调查数据。
另外需要说明的是，第一调查数据可以与第二调查数据独立获取或者合并获取，本申请不作限定。即可以从一个电子设备获取第一调查数据和第二调查数据，或者，从一个电子设备获取第一调查数据，从另一个电子设备获取第二调查数据。但是本申请在将第一调查数据和第二调查数据相结合进行分析时，要基于相同产品特性进行分析。
S202、根据多组第二调查数据得到多个产品特性的满意度基础数据。
其中，多个产品特性中任一产品特性的满意度基础数据包括该任一产品特性对应不同第二用户类别以及不同特性满意类别的用户数。如表6所示，对于任一产品特性(以特性A为例)，可以建立该产品特性的二维表，一维表示该产品特性对应的第二用户类别，另一维表示该产品特性对应的特性满意类别，其余位置表示这二维确定的用户数。
如果不满意该产品特性的贬损者所占比例(即用户数占所有用户数的比例)较多，则可以确定该产品特性是主要改进方向。如果不满意该产品特性的中立者或推荐者所占比例较多，则可以确定该产品特性是次要改进方向。如果满意该产品特性的推荐者所占比例较多，则可以确定该产品特性是产品的主要优势，需要继续巩固加强。如果满意该产品特性的中立者所占比例较多，则可以确定该产品特性是产品的次要优势，可以继续巩固加强。其余的数据无参考意义。
表6
示例性的，如表7所示，示出了“用户身份识别模块(subscriber identitymodule，SIM)卡通话效果”、“SIM卡信号格数”、“无线保真(wireless fidelity，Wi-Fi)上网”和“电池续航能力”等几种产品特性对应的满意度基础数据。
表7
S203、根据多个产品特性的满意度基础数据得到多个产品特性的保健指数和激励指数。
其中，任一产品特性的保健指数指如果该任一产品特性的用户体验不好则导致产品NPS降低的程度，即保健指数用于指示该产品特性的保健性的高低。任一产品特性的激励指数指如果任一产品特性的用户体验好则导致产品NPS增加的程度，即激励指数用于指示该产品特性的激励性的高低。关于保健性和激励性见前文描述，在此不再赘述。
对于多个产品特性中的任一产品特性，可以根据对该任一产品特性满意的贬损者的数量、对该任一产品特性满意的中立者的数量，以及，对该任一产品特性满意的推荐者的数量，得到该任一产品特性的激励指数。具体的，激励指数X可以通过如下公式5得到：
X＝(S1-S3)/(S1+S2+S3) 公式5
其中，S1表示对该任一产品特性满意的推荐者的数量，S2表示对该任一产品特性满意的中立者的数量，S3表示对该任一产品特性满意的贬损者的数量。示例性的，如表7所示，产品特性“SIM卡通话效果”的激励指数为(677-60)/839＝73.5％。
对于多个产品特性中的任一产品特性，可以根据对该任一产品特性不满意的贬损者的数量、对该任一产品特性不满意的中立者的数量，以及，对该任一特性不满意的推荐者的数量，得到该任一产品特性的保健指数。具体的，保健指数Y通过如下公式6得到：
Y＝(T1-T3)/(T1+T2+T3) 公式6
其中，T1表示对该任一产品特性不满意的推荐者的数量，T2表示对该任一产品特性不满意的中立者的数量，T3表示对该任一产品特性不满意的贬损者的数量。示例性的，如表7所示，产品特性“SIM卡通话效果”的保健指数为(24-98)/139＝-53.2％。
S204、根据待改进产品特性的保健指数和激励指数，确定待改进产品特性的改进对产品NPS的影响。
如图15所示，可以以产品特性的激励指数为X轴，以产品特性的保健指数为Y轴，将产品特性(特别是待改进产品特性)划分至四个象限中的一个。对于激励指数大于0并且保健指数大于0(位于第一象限)的产品特性(激励型特性)，属于改进后可以快速提升产品NPS的产品特性，结合前面得到的待改进产品特性，可以从中优中选优以快速提升产品NPS的产品特性，例如，如图16所示，优先改进激励型的特性NPS较小的产品特性。对于激励指数大于0并且保健指数小于0(位于第四象限)的产品特性(必备型特性)，例如表7中的各个产品特性，属于改进后不能显著提升产品NPS但是如果退步会显著降低产品NPS的产品特性，是产品的基础特性，需要保证资源的投入，例如，如图17所示，优先改进必备型中特性NPS较小的产品特性。因此，通过确定待改进产品特性的改进对产品NPS的影响，可以指导下一代产品的资源投入。
另外，相比于基于卡诺模型的调查问卷，需要针对每种产品特性都提供两种维度的提问，本申请的获取保健指数和激励指数的调查问卷，针对产品和每个产品特性均进行打分，在进行分析时去掉了一些无参考意义的数据，并不会影响结果还能大大提升调查问卷的简易程度。
如图18所示，本申请实施例还提供一种芯片系统。该芯片系统60包括至少一个处理器601和至少一个接口电路602。至少一个处理器601和至少一个接口电路602可通过线路互联。处理器601用于支持产品特性分析装置实现上述方法实施例中的各个步骤，例如图5、图6、图10、图12、图13所示的方法，至少一个接口电路602可用于从其它装置(例如存储器)接收信号，或者，向其它装置(例如通信接口)发送信号。该芯片系统可以包括芯片，还可以包括其他分立器件。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质包括指令，当指令在上述产品特性分析装置上运行时，使得该产品特性分析装置执行上述方法实施例中的各个步骤，例如执行图5、图6、图10、图12、图13所示的方法。
本申请实施例还提供一种包括指令的计算机程序产品，当指令在上述产品特性分析装置上运行时，使得该产品特性分析装置执行上述方法实施例中的各个步骤，例如执行图5、图6、图10、图12、图13所示的方法。
关于芯片系统、计算机可读存储介质、计算机程序产品的技术效果参照前面方法实施例的技术效果。
应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。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申请的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个设备，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，设备或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个设备，或者也可以分布到多个设备上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个设备中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个设备中。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件程序实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式来实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或者数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digital subscriber line，DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可以用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)，光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk，SSD))等。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (15)
1.一种产品特性分析方法，其特征在于，包括：
获取针对产品的多组第一调查数据，每组所述第一调查数据包括针对所述产品进行评价的一个用户所属的第一用户类别以及所述一个用户选择的产品特性；
根据所述第一调查数据得到所述产品中多个产品特性的特性净推荐值NPS；
根据所述多个产品特性的特性NPS得到待改进产品特性；
获取针对所述产品的多组第二调查数据，每组所述第二调查数据包括针对所述产品进行评价的一个用户所属的第二用户类别以及所述多个产品特性的特性满意类别；
根据所述多组第二调查数据得到所述多个产品特性的满意度基础数据，其中，所述多个产品特性中任一产品特性的满意度基础数据包括所述任一产品特性对应不同第二用户类别以及不同特性满意类别的用户数；
根据所述多个产品特性的满意度基础数据得到所述多个产品特性的保健指数和激励指数，其中，所述任一产品特性的保健指数指如果所述任一产品特性的用户体验不好则导致产品NPS降低的程度，所述任一产品特性的激励指数指如果所述任一产品特性的用户体验好则导致所述产品NPS增加的程度；
根据所述待改进产品特性的保健指数和激励指数，确定所述待改进产品特性的改进对所述产品NPS的影响。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一调查数据得到所述产品中多个产品特性的特性净推荐值NPS，包括：
根据选择了任一产品特性的所有用户所选择的产品特性数量，得到所述任一产品特性的特性NPS。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一用户类别包括贬损者、中立者和推荐者，所述任一产品特性的特性NPS通过如下公式得到：
其中，Fnps为所述任一产品特性的特性NPS，M为选择了所述任一产品特性的推荐者的数量，N为选择了所述任一产品特性的贬损者的数量，L为选择了所述任一产品特性的中立者的数量，a为选择了所述任一产品特性的用户所选择的产品特性数量。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个产品特性的特性NPS得到待改进产品特性，包括：
从所述多个产品特性中选择特性NPS最小的至少一个产品特性作为所述待改进产品特性。
5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述第一调查数据和所述特性NPS得到所述产品的产品NPS。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一调查数据和所述特性NPS得到所述产品的产品NPS，包括：
根据选择了任一产品特性的所有用户所选择的产品特性数量，得到所述任一产品特性的重要度；
根据所述任一产品特性的特性NPS和所述任一产品特性的重要度得到所述任一产品特性的NPS贡献度；
根据所述多个产品特性的NPS贡献度得到所述产品的产品NPS。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一用户类别包括贬损者、中立者和推荐者，所述任一产品特性的重要度通过如下公式得到：
其中，I为所述任一产品特性的重要度，M为选择了所述任一产品特性的推荐者的数量，N为选择了所述任一产品特性的贬损者的数量，L为选择了所述任一产品特性的中立者的数量，SUM为所有用户数，a为选择了所述任一产品特性的单个用户所选择的所有产品特性的数量。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述任一产品特性的NPS贡献度C通过如下公式得到：
C＝Fnps*I
其中，C为所述任一产品特性的NPS贡献度，所述Fnps为所述任一产品特性的特性NPS，I为所述任一产品特性的重要度。
9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述产品的产品NPS通过如下公式得到：
其中，Pnps为所述产品的产品NPS，Ct表示第t个产品特性的NPS贡献度，T表示所述多个产品特性的数量。
10.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个产品特性的特性NPS得到待改进产品特性，包括：
从所述多个产品特性中选择特性NPS小于所述产品NPS的产品特性作为所述待改进产品特性。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二用户类别包括贬损者、中立者和推荐者，所述特性满意类别包括满意和不满意；所述根据所述多个产品特性的满意度基础数据得到所述多个产品特性的保健指数和激励指数，包括：
对于所述多个产品特性中的任一产品特性，根据对所述任一产品特性满意的贬损者的数量、对所述任一产品特性满意的中立者的数量，以及，对所述任一产品特性满意的推荐者的数量，得到所述任一产品特性的激励指数；
根据对所述任一产品特性不满意的贬损者的数量、对所述任一产品特性不满意的中立者的数量，以及，对所述任一产品特性不满意的推荐者的数量，得到所述任一产品特性的保健指数。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述激励指数通过如下公式得到：
X＝(S1-S3)/(S1+S2+S3)
其中，X为所述激励指数，S1表示对所述任一产品特性满意的推荐者的数量，S2表示对所述任一产品特性满意的中立者的数量，S3表示对所述任一产品特性满意的贬损者的数量。
13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述保健指数通过如下公式得到：
Y＝(T1-T3)/(T1+T2+T3)
其中，Y为所述保健指数，T1表示对所述任一产品特性不满意的推荐者的数量，T2表示对所述任一产品特性不满意的中立者的数量，T3表示对所述任一产品特性不满意的贬损者的数量。
14.一种产品特性分析装置，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器中存储指令，当所述处理器执行所述指令时，如权利要求1-13任一项所述的方法被执行。
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括指令，当所述指令在产品特性分析装置上执行时，使得所述产品特性分析装置执行如权利要求1-13任一项所述的方法。
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