CN120087992B - 汽车用户体验与消费者画像关联方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明适用于消费者画像分析领域，提供了汽车用户体验与消费者画像关联方法及系统，所述系统包括：接触点定义模块、初级消费者画像构建模块、用户画像更新模块、推送方案生成模块。该方法通过系统化地连接汽车用户体验与消费者画像，展现了多方面的有益效果。首先，绘制用户旅程地图并识别各个接触点，使企业全面了解用户在购车、使用及售后服务过程中的需求与痛点。这种可视化分析帮助识别关键环节，优化服务流程，从而提升用户满意度。结合用户反馈和历史服务记录，企业能够不断优化用户体验，灵活调整营销策略和服务内容，提高转化率。这种基于数据驱动的决策方式，不仅提升了用户体验，也为企业在竞争中保持优势提供了有力支持。

Description

汽车用户体验与消费者画像关联方法及系统

技术领域

本发明属于消费者画像分析领域，尤其涉及汽车用户体验与消费者画像关联方法及系统。

背景技术

汽车消费者画像分析技术主要涉及通过收集和分析用户数据，构建和更新消费者的详细特征描述。这一领域融合了数据挖掘、机器学习、用户行为分析和市场研究等技术，旨在识别消费者的偏好、需求和行为模式。通过对消费者的基本信息、购买历史、驾驶习惯和反馈数据进行综合分析，可以形成动态的消费者画像。这些画像帮助汽车制造商和经销商实现精准营销、个性化服务和产品推荐，从而提高用户满意度和忠诚度。此外，消费者画像还能够支持产品开发与优化，增强市场竞争力。

以往在对汽车用户进行画像分析时，往往缺乏全面的用户旅程分析，导致无法准确捕捉用户在购车、使用和售后服务中的真实需求与痛点。同时，用户的驾驶习惯和偏好变化未能及时反映在产品和服务中，使得企业难以提供个性化的体验。此外，现有技术在维护提醒和风险管理方面的主动性不足，容易导致用户忽视车辆保养，进而影响安全性和使用寿命。这些问题限制了企业与用户之间的有效互动，降低了客户满意度和忠诚度。

发明内容

本发明的目的在于提供汽车用户体验与消费者画像关联方法，旨在解决背景技术中确定的现有技术存在的技术问题。

本发明是这样实现的，汽车用户体验与消费者画像关联方法，所述方法包括：

在购车、使用和售后服务过程中，绘制用户旅程地图，并定义各阶段的接触点，分析每个接触点所包含的信息；

获取用户的全程使用信息，分析用户的驾驶习惯和购买历史，构建初级消费者画像，并结合每个接触点所包含的信息对初级消费者画像进行更新；

分析实时驾驶数据，并与更新后的用户画像结合，评估车辆性能变化，并分析对车辆造成的潜在风险和驾驶习惯变化；

基于动态更新的消费者画像和驾驶习惯分析结果，识别用户体验优化策略，并将用户的历史服务记录与消费者画像结合，生成推送方案。

作为本发明更进一步的方案所述在购车、使用和售后服务过程中，绘制用户旅程地图，并定义各阶段的接触点，分析每个接触点所包含的信息，具体包括：

识别用户在使用车辆的各个阶段和环节，并将各个阶段的旅程进行可视化，形成旅程地图；

识别用户在各个阶段与车辆的互动，并标记为接触点，同时定义每个接触点的性质；

收集每个接触点所包含的信息，并分类为定性数据和定量数据，结合每个接触点中包含的用户反馈信息，判断每个接触点的优先级。

作为本发明更进一步的方案所述获取用户的全程使用信息，分析用户的驾驶习惯和购买历史，构建初级消费者画像，并结合每个接触点所包含的信息对初级消费者画像进行更新，具体包括：

收集用户的驾驶数据和用户在驾驶过程中的行为数据，同时采集用户的售后数据；

对收集到的数据进行分析，识别用户的驾驶模式，检测用户的驾驶习惯变化趋势，并整合用户的基本信息与驾驶习惯数据，形成初级消费者画像；

提取每个接触点的信息和优先级数据，识别用户的偏好变化，对初级消费者画像进行更新：

；

其中，为更新后的消费者画像特征值，为初级消费者画像特征值，为新收集的用户反馈特征值，为权重系数。

作为本发明更进一步的方案所述分析实时驾驶数据，并与更新后的用户画像结合，评估车辆性能变化，并分析对车辆造成的潜在风险和驾驶习惯变化，具体包括：

结合获取的车辆驾驶数据，识别车辆性能的变化状态，分析存在的异常变化；

结合用户的驾驶习惯变化趋势，评估车辆潜在风险：

；

其中，表示给定特征下，车辆存在风险的概率，表示截距，即当所有特征为零时的风险概率，为各个特征的回归系数，表示特征对风险变化的影响程度，表示不同影响风险特征的特征参数；

根据实时驾驶数据与更新后的用户画像结合，识别和分析用户的偏好变化及其对驾驶行为的影响。

作为本发明更进一步的方案所述基于动态更新的消费者画像和驾驶习惯分析结果，识别用户体验优化策略，并将用户的历史服务记录与消费者画像结合，生成推送方案，具体包括：

将动态更新的消费者画像、驾驶习惯分析结果、用户反馈和历史服务记录进行整合；

结合旅程地图中的各个接触点信息，识别用户在购车、使用和售后服务过程中的关注点，并结合用户的使用行为和偏好变化，对关注点进行更新；

基于关注点的识别，分析用户的偏好潜在模式，并结合消费者画像，为用户生成个性化推送方案。

本发明的利益目的在于提供汽车用户体验与消费者画像关联系统，所述系统包括：

接触点定义模块，用于在购车、使用和售后服务过程中，绘制用户旅程地图，并定义各阶段的接触点，分析每个接触点所包含的信息；

初级消费者画像构建模块，用于获取用户的全程使用信息，分析用户的驾驶习惯和购买历史，构建初级消费者画像，并结合每个接触点所包含的信息对初级消费者画像进行更新；

用户画像更新模块，用于分析实时驾驶数据，并与更新后的用户画像结合，评估车辆性能变化，并分析对车辆造成的潜在风险和驾驶习惯变化；

推送方案生成模块，用于基于动态更新的消费者画像和驾驶习惯分析结果，识别用户体验优化策略，并将用户的历史服务记录与消费者画像结合，生成推送方案。

作为本发明更进一步的方案，所述接触点定义模块包括：

旅程地图形成单元，用于识别用户在使用车辆的各个阶段和环节，并将各个阶段的旅程进行可视化，形成旅程地图；

接触点识别单元，用于识别用户在各个阶段与车辆的互动，并标记为接触点，同时定义每个接触点的性质；

接触点信息收集单元，用于收集每个接触点所包含的信息，并分类为定性数据和定量数据，结合每个接触点中包含的用户反馈信息，判断每个接触点的优先级。

作为本发明更进一步的方案，所述初级消费者画像构建模块包括：

行为数据收集单元，用于收集用户的驾驶数据和用户在驾驶过程中的行为数据，同时采集用户的售后数据；

驾驶模式分析单元，用于对收集到的数据进行分析，识别用户的驾驶模式，检测用户的驾驶习惯变化趋势，并整合用户的基本信息与驾驶习惯数据，形成初级消费者画像；

画像更新单元，用于提取每个接触点的信息和优先级数据，识别用户的偏好变化，对初级消费者画像进行更新。

作为本发明更进一步的方案，所述用户画像更新模块包括：

车辆性能变化状态识别单元，用于结合获取的车辆驾驶数据，识别车辆性能的变化状态，分析存在的异常变化；

潜在风险分析单元，用于结合用户的驾驶习惯变化趋势，评估车辆潜在风险：

；

其中，表示给定特征下，车辆存在风险的概率，表示截距，即当所有特征为零时的风险概率，为各个特征的回归系数，表示特征对风险变化的影响程度，表示不同影响风险特征的特征参数；

驾驶行为影响分析单元，用于根据实时驾驶数据与更新后的用户画像结合，识别和分析用户的偏好变化及其对驾驶行为的影响。

作为本发明更进一步的方案，所述推送方案生成模块包括：

信息整合单元，用于将动态更新的消费者画像、驾驶习惯分析结果、用户反馈和历史服务记录进行整合；

用户关注点更新单元，用于结合旅程地图中的各个接触点信息，识别用户在购车、使用和售后服务过程中的关注点，并结合用户的使用行为和偏好变化，对关注点进行更新；

个性化推送方案生成单元，用于基于关注点的识别，分析用户的偏好潜在模式，并结合消费者画像，为用户生成个性化推送方案。

本发明的有益效果是：

该方法通过系统化地连接汽车用户体验与消费者画像，展现了多方面的有益效果。首先，绘制用户旅程地图并识别各个接触点，使企业全面了解用户在购车、使用及售后服务过程中的需求与痛点。这种可视化分析帮助识别关键环节，优化服务流程，从而提升用户满意度。

实时获取并分析用户的驾驶习惯和购买历史，能够构建动态更新的消费者画像，确保产品和服务的精准度。在用户画像的基础上，企业能够针对性地推送个性化的营销政策，增加用户的参与感和忠诚度。此外，通过实时分析驾驶数据，企业可以识别车辆性能变化及潜在风险，提升安全性并降低维护成本。主动推送的保养和维护提醒帮助用户及时处理问题，从而延长车辆使用寿命。

结合用户反馈和历史服务记录，企业能够不断优化用户体验，灵活调整营销策略和服务内容，提高转化率。这种基于数据驱动的决策方式，不仅提升了用户体验，也为企业在竞争中保持优势提供了有力支持。

附图说明

图1为本发明实施例提供的汽车用户体验与消费者画像关联方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的绘制用户旅程地图，并定义各阶段的接触点，分析每个接触点所包含的信息的流程图；

图3为本发明实施例提供的构建初级消费者画像，并结合每个接触点所包含的信息对初级消费者画像进行更新的流程图；

图4为本发明实施例提供的评估车辆性能变化，并分析对车辆造成的潜在风险和驾驶习惯变化的流程图；

图5为本发明实施例提供的将用户的历史服务记录与消费者画像结合，生成推送方案的流程图；

图6为本发明实施例提供的汽车用户体验与消费者画像关联系统的结构框图；

图7为本发明实施例提供的接触点定义模块的结构框图；

图8为本发明实施例提供的初级消费者画像构建模块的结构框图；

图9为本发明实施例提供的用户画像更新模块的结构框图；

图10为本发明实施例提供的推送方案生成模块的结构框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但除非特别说明，这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一xx脚本称为第二xx脚本，且类似地，可将第二xx脚本称为第一xx脚本。

图1为本发明实施例提供的汽车用户体验与消费者画像关联方法的流程图，如图1所示，所述方法包括：

S100，在购车、使用和售后服务过程中，绘制用户旅程地图，并定义各阶段的接触点，分析每个接触点所包含的信息；

该步骤通过可视化手段，使得用户旅程的各个阶段及其接触点变得更加直观。这样的可视化不仅帮助团队快速理解用户需求，还能在内部讨论中作为重要的沟通工具，确保不同部门对用户体验的理解一致。

通过接触点分析为企业提供了明确的优化方向。通过识别用户与车辆的互动，并标记接触点的性质，企业能够快速定位到用户体验中的关键痛点。这样的定位使得后续的改进措施更加精准，能够真正触及用户的核心需求和情感共鸣。

此外，收集并分类每个接触点的信息，尤其是结合用户反馈，可以为产品和服务的迭代提供重要数据支持。定性与定量数据的结合，使得分析结果更加全面，能够揭示用户潜在的期望和行为模式。这种深入的用户洞察不仅是精准营销的基础，也为产品创新提供了灵感。

本步骤还为动态更新消费者画像创造了条件。通过实时监测用户的互动和反馈，企业能够灵活调整其用户策略，确保始终与用户需求相匹配。这种动态调整机制使得企业能够在竞争激烈的市场中快速适应变化，提升用户满意度和忠诚度。

通过详尽的旅程地图和接触点分析，企业能够获得全面的用户视角，有助于识别关键的用户痛点和关注点。这种深入的理解不仅促进了用户体验的提升，也为个性化服务和精准营销提供了数据支持。

如图2所示，所述在购车、使用和售后服务过程中，绘制用户旅程地图，并定义各阶段的接触点，分析每个接触点所包含的信息，具体包括：

S110，识别用户在使用车辆的各个阶段和环节，并将各个阶段的旅程进行可视化，形成旅程地图；

S120，识别用户在各个阶段与车辆的互动，并标记为接触点，同时定义每个接触点的性质；

S130，收集每个接触点所包含的信息，并分类为定性数据和定量数据，结合每个接触点中包含的用户反馈信息，判断每个接触点的优先级。

S200，获取用户的全程使用信息，分析用户的驾驶习惯和购买历史，构建初级消费者画像，并结合每个接触点所包含的信息对初级消费者画像进行更新；

本步骤通过实时收集用户的驾驶数据和行为数据，能够深入理解用户的驾驶习惯，包括驾驶频率、行驶里程、驾驶风格等。这些数据不仅反映了用户的个性化需求，还可以揭示出潜在的风险和偏好变化。如若用户的驾驶方式发生变化，这将直接影响其对车辆的需求和使用体验，从而要求不断调整初级消费者画像，以保证其准确性和时效性。

其次，结合每个接触点的信息与用户的反馈，有效地将用户的历史数据与当前行为进行比对，实时更新消费者画像。这种动态更新的方式，使得汽车制造商或经销商能够迅速识别出用户的偏好变化，针对性地调整服务和产品推荐，从而提升用户的满意度和忠诚度。通过分析用户的驾驶模式和购车历史，企业能够更好地理解用户在不同阶段的需求，从而提供个性化的服务和体验。

实时更新的消费者画像不仅能提升用户体验，还能帮助企业更好地制定营销策略和产品开发决策。通过准确识别用户的偏好和行为变化，企业能够更加精准地设计营销活动，推送个性化的产品和服务，提高转化率和客户满意度。此外，基于用户的驾驶习惯分析，能够提前预警车辆的潜在风险，提供主动的维护建议，从而降低故障发生率，增强安全性。

如图3所示，所述获取用户的全程使用信息，分析用户的驾驶习惯和购买历史，构建初级消费者画像，并结合每个接触点所包含的信息对初级消费者画像进行更新，具体包括：

S210，收集用户的驾驶数据和用户在驾驶过程中的行为数据，同时采集用户的售后数据；

S220，对收集到的数据进行分析，识别用户的驾驶模式，检测用户的驾驶习惯变化趋势，并整合用户的基本信息与驾驶习惯数据，形成初级消费者画像；

S230，提取每个接触点的信息和优先级数据，识别用户的偏好变化，对初级消费者画像进行更新：

；

其中，为更新后的消费者画像特征值，为初级消费者画像特征值，为新收集的用户反馈特征值，为权重系数。

S300，分析实时驾驶数据，并与更新后的用户画像结合，评估车辆性能变化，并分析对车辆造成的潜在风险和驾驶习惯变化；

该步骤通过实时收集用户的驾驶数据，并将其与更新后的用户画像相结合，深入分析车辆性能变化及潜在的风险。这一过程首先涉及对车辆实时驾驶数据的监测，识别哪些性能指标发生了异常变化。这些数据包括但不限于引擎状态、刹车性能、燃油效率等，从而为评估车辆的整体健康状况奠定基础。通过连续的数据流分析，能够有效识别出可能的故障征兆或者性能下降趋势，为用户提供及时的维护建议。

其次，结合用户的驾驶习惯变化趋势，此步骤不仅能够评估车辆的潜在风险，还能分析驾驶行为的变化对车辆性能的影响。例如，用户可能因为不同的驾驶环境或个人习惯的改变，导致驾驶方式的变化，从而影响车辆的磨损程度和安全性。通过建立模型，将驾驶习惯与车辆性能数据进行关联分析，可以更准确地评估潜在的风险，并为用户提供个性化的维护建议。

本步骤能够实现对车辆性能的全面把控，及时发现问题并推送维护提醒，从而降低故障率，提高安全性。此外，实时分析驾驶数据与用户画像的结合，也为企业提供了更为精准的用户洞察，使其能够基于用户的驾驶习惯变化，进行个性化的服务和产品推荐。通过动态调整推荐策略，企业不仅可以提升用户体验，增加用户的满意度和忠诚度，还能有效减少维护成本，延长车辆的使用寿命。这种基于数据驱动的决策方式，使得汽车制造商和服务提供商在竞争激烈的市场中，能够更具优势，提供更高质量的服务和更安全的驾驶体验。

如图4所示，所述分析实时驾驶数据，并与更新后的用户画像结合，评估车辆性能变化，并分析对车辆造成的潜在风险和驾驶习惯变化，具体包括：

S310，结合获取的车辆驾驶数据，识别车辆性能的变化状态，分析存在的异常变化；

S320，结合用户的驾驶习惯变化趋势，评估车辆潜在风险：

；

其中，表示给定特征下，车辆存在风险的概率，表示截距，即当所有特征为零时的风险概率，为各个特征的回归系数，表示特征对风险变化的影响程度，表示不同影响风险特征的特征参数；

S330，根据实时驾驶数据与更新后的用户画像结合，识别和分析用户的偏好变化及其对驾驶行为的影响。

S400，基于动态更新的消费者画像和驾驶习惯分析结果，识别用户体验优化策略，并将用户的历史服务记录与消费者画像结合，生成推送方案。

如图5所示，所述基于动态更新的消费者画像和驾驶习惯分析结果，识别用户体验优化策略，并将用户的历史服务记录与消费者画像结合，生成推送方案，具体包括：

S410，将动态更新的消费者画像、驾驶习惯分析结果、用户反馈和历史服务记录进行整合；

S420，结合旅程地图中的各个接触点信息，识别用户在购车、使用和售后服务过程中的关注点，并结合用户的使用行为和偏好变化，对关注点进行更新；

S430，基于关注点的识别，分析用户的偏好潜在模式，并结合消费者画像，为用户生成个性化推送方案。

图6为本发明实施例提供的汽车用户体验与消费者画像关联系统的结构框图，如图6所示，所述系统包括：

接触点定义模块100，用于在购车、使用和售后服务过程中，绘制用户旅程地图，并定义各阶段的接触点，分析每个接触点所包含的信息；

初级消费者画像构建模块200，用于获取用户的全程使用信息，分析用户的驾驶习惯和购买历史，构建初级消费者画像，并结合每个接触点所包含的信息对初级消费者画像进行更新；

用户画像更新模块300，用于分析实时驾驶数据，并与更新后的用户画像结合，评估车辆性能变化，并分析对车辆造成的潜在风险和驾驶习惯变化；

推送方案生成模块400，用于基于动态更新的消费者画像和驾驶习惯分析结果，识别用户体验优化策略，并将用户的历史服务记录与消费者画像结合，生成推送方案。

如图7所示，所述接触点定义模块100包括：

旅程地图形成单元110，用于识别用户在使用车辆的各个阶段和环节，并将各个阶段的旅程进行可视化，形成旅程地图；

接触点识别单元120，用于识别用户在各个阶段与车辆的互动，并标记为接触点，同时定义每个接触点的性质；

接触点信息收集单元130，用于收集每个接触点所包含的信息，并分类为定性数据和定量数据，结合每个接触点中包含的用户反馈信息，判断每个接触点的优先级。

如图8所示，所述初级消费者画像构建模块200包括：

行为数据收集单元210，用于收集用户的驾驶数据和用户在驾驶过程中的行为数据，同时采集用户的售后数据；

驾驶模式分析单元220，用于对收集到的数据进行分析，识别用户的驾驶模式，检测用户的驾驶习惯变化趋势，并整合用户的基本信息与驾驶习惯数据，形成初级消费者画像；

画像更新单元230，用于提取每个接触点的信息和优先级数据，识别用户的偏好变化，对初级消费者画像进行更新。

如图9所示，所述用户画像更新模块300包括：

车辆性能变化状态识别单元310，用于结合获取的车辆驾驶数据，识别车辆性能的变化状态，分析存在的异常变化；

潜在风险分析单元320，用于结合用户的驾驶习惯变化趋势，评估车辆潜在风险：

；

其中，表示给定特征下，车辆存在风险的概率，表示截距，即当所有特征为零时的风险概率，为各个特征的回归系数，表示特征对风险变化的影响程度，表示不同影响风险特征的特征参数；

驾驶行为影响分析单元330，用于根据实时驾驶数据与更新后的用户画像结合，识别和分析用户的偏好变化及其对驾驶行为的影响。

如图10所示，所述推送方案生成模块400包括：

信息整合单元410，用于将动态更新的消费者画像、驾驶习惯分析结果、用户反馈和历史服务记录进行整合；

用户关注点更新单元420，用于结合旅程地图中的各个接触点信息，识别用户在购车、使用和售后服务过程中的关注点，并结合用户的使用行为和偏好变化，对关注点进行更新；

个性化推送方案生成单元430，用于基于关注点的识别，分析用户的偏好潜在模式，并结合消费者画像，为用户生成个性化推送方案。

应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

本领域普通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，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.汽车用户体验与消费者画像关联方法，其特征在于，所述方法包括：

在购车、使用和售后服务过程中，绘制用户旅程地图，并定义各阶段的接触点，分析每个接触点所包含的信息；

获取用户的全程使用信息，分析用户的驾驶习惯和购买历史，构建初级消费者画像，并结合每个接触点所包含的信息对初级消费者画像进行更新；

分析实时驾驶数据，并与更新后的用户画像结合，评估车辆性能变化，并分析对车辆造成的潜在风险和驾驶习惯变化；

基于动态更新的消费者画像和驾驶习惯分析结果，识别用户体验优化策略，并将用户的历史服务记录与消费者画像结合，生成推送方案；

所述在购车、使用和售后服务过程中，绘制用户旅程地图，并定义各阶段的接触点，分析每个接触点所包含的信息，具体包括：

识别用户在使用车辆的各个阶段和环节，并将各个阶段的旅程进行可视化，形成旅程地图；

识别用户在各个阶段与车辆的互动，并标记为接触点，同时定义每个接触点的性质；

收集每个接触点所包含的信息，并分类为定性数据和定量数据，结合每个接触点中包含的用户反馈信息，判断每个接触点的优先级；

所述获取用户的全程使用信息，分析用户的驾驶习惯和购买历史，构建初级消费者画像，并结合每个接触点所包含的信息对初级消费者画像进行更新，具体包括：

收集用户的驾驶数据和用户在驾驶过程中的行为数据，同时采集用户的售后数据；

对收集到的数据进行分析，识别用户的驾驶模式，检测用户的驾驶习惯变化趋势，并整合用户的基本信息与驾驶习惯数据，形成初级消费者画像；

提取每个接触点的信息和优先级数据，识别用户的偏好变化，对初级消费者画像进行更新：

；

其中，为更新后的消费者画像特征值，为初级消费者画像特征值，为新收集的用户反馈特征值，为权重系数；

所述分析实时驾驶数据，并与更新后的用户画像结合，评估车辆性能变化，并分析对车辆造成的潜在风险和驾驶习惯变化，具体包括：

结合获取的车辆驾驶数据，识别车辆性能的变化状态，分析存在的异常变化；

结合用户的驾驶习惯变化趋势，评估车辆潜在风险：

；

其中，表示给定特征下，车辆存在风险的概率，表示截距，即当所有特征为零时的风险概率，为各个特征的回归系数，表示特征对风险变化的影响程度，表示不同影响风险特征的特征参数；

根据实时驾驶数据与更新后的用户画像结合，识别和分析用户的偏好变化及其对驾驶行为的影响；

所述基于动态更新的消费者画像和驾驶习惯分析结果，识别用户体验优化策略，并将用户的历史服务记录与消费者画像结合，生成推送方案，具体包括：

将动态更新的消费者画像、驾驶习惯分析结果、用户反馈和历史服务记录进行整合；

结合旅程地图中的各个接触点信息，识别用户在购车、使用和售后服务过程中的关注点，并结合用户的使用行为和偏好变化，对关注点进行更新；

基于关注点的识别，分析用户的偏好潜在模式，并结合消费者画像，为用户生成个性化推送方案。

2.汽车用户体验与消费者画像关联系统，其特征在于，所述系统包括：

接触点定义模块，用于在购车、使用和售后服务过程中，绘制用户旅程地图，并定义各阶段的接触点，分析每个接触点所包含的信息；

初级消费者画像构建模块，用于获取用户的全程使用信息，分析用户的驾驶习惯和购买历史，构建初级消费者画像，并结合每个接触点所包含的信息对初级消费者画像进行更新；

用户画像更新模块，用于分析实时驾驶数据，并与更新后的用户画像结合，评估车辆性能变化，并分析对车辆造成的潜在风险和驾驶习惯变化；

推送方案生成模块，用于基于动态更新的消费者画像和驾驶习惯分析结果，识别用户体验优化策略，并将用户的历史服务记录与消费者画像结合，生成推送方案；

所述接触点定义模块包括：

旅程地图形成单元，用于识别用户在使用车辆的各个阶段和环节，并将各个阶段的旅程进行可视化，形成旅程地图；

接触点识别单元，用于识别用户在各个阶段与车辆的互动，并标记为接触点，同时定义每个接触点的性质；

接触点信息收集单元，用于收集每个接触点所包含的信息，并分类为定性数据和定量数据，结合每个接触点中包含的用户反馈信息，判断每个接触点的优先级；

所述初级消费者画像构建模块包括：

行为数据收集单元，用于收集用户的驾驶数据和用户在驾驶过程中的行为数据，同时采集用户的售后数据；

驾驶模式分析单元，用于对收集到的数据进行分析，识别用户的驾驶模式，检测用户的驾驶习惯变化趋势，并整合用户的基本信息与驾驶习惯数据，形成初级消费者画像；

画像更新单元，用于提取每个接触点的信息和优先级数据，识别用户的偏好变化，对初级消费者画像进行更新；

所述用户画像更新模块包括：

车辆性能变化状态识别单元，用于结合获取的车辆驾驶数据，识别车辆性能的变化状态，分析存在的异常变化；

潜在风险分析单元，用于结合用户的驾驶习惯变化趋势，评估车辆潜在风险：

；

其中，表示给定特征下，车辆存在风险的概率，表示截距，即当所有特征为零时的风险概率，为各个特征的回归系数，表示特征对风险变化的影响程度，表示不同影响风险特征的特征参数；

驾驶行为影响分析单元，用于根据实时驾驶数据与更新后的用户画像结合，识别和分析用户的偏好变化及其对驾驶行为的影响；

所述推送方案生成模块包括：

信息整合单元，用于将动态更新的消费者画像、驾驶习惯分析结果、用户反馈和历史服务记录进行整合；

用户关注点更新单元，用于结合旅程地图中的各个接触点信息，识别用户在购车、使用和售后服务过程中的关注点，并结合用户的使用行为和偏好变化，对关注点进行更新；

个性化推送方案生成单元，用于基于关注点的识别，分析用户的偏好潜在模式，并结合消费者画像，为用户生成个性化推送方案。