CN121352182A - 一种多维用户体验监测方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多维用户体验监测方法、装置、设备及存储介质，应用于金融科技领域，包括：对板块产品下各体验指标的用户数据进行采集获取多维用户体验数据；按照预设的数据分析周期对各板块产品下的多维用户体验数据进行诊断分析获取多维体验诊断结果；根据多维体验诊断结果对体验指标数据表进行更新，并基于更新后的体验指标数据表采用指定图表进行可视化监测。针对板块产品从不同的体验指标进行多维用户体验数据的收集，从而避免了单一维度数据体验监测的片面性，实现了数据收集、分析、展示的全自动化通路，解决了体验监测时效性滞后的问题，将收集和诊断结果进行可视化展示，给出有针对性的策略建议。

Description

一种多维用户体验监测方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及金融科技领域，尤其涉及一种多维用户体验监测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

伴随着互联网流量红利的减弱，行业发展迎来存量客户深耕阶段，从以产品为中心向客户为中心、从做功能向做体验已成为必然的发展趋势，用户体验管理的需求量和复杂性将大幅提升。

目前用户埋点数据跟踪、用户声音分析等单一手段的用户体验监测及管理已在实践中广泛应用，但存在评价维度单一、评价时效性滞后、评价结果无法直接指导实践等问题，无法满足各角色对用户体验监测及管理的需求。

发明内容

本发明提供了一种多维用户体验监测方法，以实现针对板块产品对用户的多维体验进行监测。

根据本发明的第一方面，提供了一种多维用户体验监测方法，包括：获取体验指标数据表，其中，所述体验指标数据表中包括板块产品和不同类型体验指标的对应关系；

对所述板块产品下各所述体验指标的用户数据进行采集获取多维用户体验数据；

按照预设的数据分析周期对各板块产品下的所述多维用户体验数据进行诊断分析获取多维体验诊断结果；

根据所述多维体验诊断结果对所述体验指标数据表进行更新，并基于更新后的所述体验指标数据表采用指定图表进行可视化监测，其中，所述指定图表包括体验总览看板、业务体验监测看板和产品体验监测看板。

根据本发明的另一方面，提供了一种多维用户体验监测装置，包括：

体验指标数据表获取模块，用于获取体验指标数据表，其中，所述体验指标数据表中包括板块产品和不同类型体验指标的对应关系；

多维用户体验数据获取模块，用于对所述板块产品下各所述体验指标的用户数据进行采集获取多维用户体验数据；

多维体验诊断结果获取模块，用于按照预设的数据分析周期对各板块产品下的所述多维用户体验数据进行诊断分析获取多维体验诊断结果；

可视化监测模块，用于根据所述多维体验诊断结果对所述体验指标数据表进行更新，并基于更新后的所述体验指标数据表采用指定图表进行可视化监测，其中，所述指定图表包括体验总览看板、业务体验监测看板和产品体验监测看板。

根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

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能够执行本发明任一实施例所述的方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本发明任一实施例所述的方法。

本发明的有益技术效果在于，针对板块产品从不同的体验指标进行多维用户体验数据的收集，从而避免了单一维度数据体验监测的片面性，实现了数据收集、分析、展示的全自动化通路，解决了体验监测时效性滞后的问题，并且通过将收集和诊断结果进行可视化展示，从而给出有针对性的策略建议，为用户体验提升方向提供了切实可行的指导。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例一提供的一种多维用户体验监测方法的流程图；

图2是根据本发明实施例一提供的体验总览看板的示意图；

图3是根据本发明实施例一提供的业务体验监测看板的示意图；

图4是根据本发明实施例一提供的产品体验监测看板的示意图；

图5是根据本发明实施例二提供的一种多维用户体验监测方法的流程图；

图6是根据本发明实施例三提供的一种多维用户体验监测装置的结构示意图；

图7是实现本发明实施例四提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明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，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。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、系统、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。另外，采集的信息是经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，并且相关数据的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开和应用等处理，均遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准，采取了必要保密措施，不违背公序良俗，并提供有相应的操作入口，供用户选择授权或者拒绝

实施例一

图1为本发明实施例一提供了一种多维用户体验监测方法的流程图，本实施例可适用于针对板块产品对用户体验进行全面监测情况，该方法可以由＝多维用户体验监测装置来执行，该装置可以采用硬件和/或软件的形式实现。如图1所示，该方法包括：

步骤S101，获取体验指标数据表。

可选的，获取体验指标数据表，包括：接收基于企业组织架构和产品形态所输入的业务体系设置指令，并根据业务体系设置指令确定企业下的各业务板块以及从属业务板块的产品；针对业务板块下的各产品从体验指标列表中确定不同类型体验指标下的体验指标名称，其中，体验指标的类型包括用户态度、用户行为、用户特征和用户声音；根据企业下的业务板块、产品以及体验指标生成体验指标数据表。

可选的，针对业务板块下的各产品从体验指标列表中确定不同类型体验指标下的体验指标名称，包括：针对业务板块下的各产品按照监测要求从体验指标列表中确定出不同类型体验指标下必选的体验指标名称；针对业务板块下的各产品按照选择指令从体验指标列表中选择出不同类型体验指标下可选的体验指标名称。

具体的说，本实施方式中系统会提供人机交互界面以供操作员进行业务系统的设置，操作员在人机交互界面上根据企业组织架构和产品形态，在线上系统中输入业务体系，其中，业务体系中包括业务板块和产品两个层级，并且一个企业中可以包含多个业务板块，一个业务板块下可以包含多个产品，本实施方式中并不对操作员所设置的企业板块和产品的具体数量进行限定。另外，在业务体系设置完成的情况下，则会展示如下表1所示的体验指标列表：

表1

其中，本实施方式的体验指标的类型总共是四项，分别是用户态度、用户行为、用户声音和用户特征，并且在个类型的体验指标下分别包括多个体验指标名称，而本实施方式中操作员可以通过人机交互界面，在线上系统中针对各业务板块下的产品分别确定不同类型体验指标下的体验指标名称。另外，本实施方式中针对各体验指标类型可以根据采集需求预先设置必选项，例如，针对用户态度，金融产品用户体验评估体系(ExperienceTracking System，ETS)分值和金融产品用户体验评估体系分值变化趋势(ExperienceTracking System Change，ETSC)为必选项，针对用户行为功能点击量(Page View，PV)和功能点击量变化趋势(Page View Change，PVC)为必选项，必选项是按照监测要求所确定的，本实施方式中并不对其进行限定。同时本实施方式中还会针对业务板块下的各产品，按照操作员所输入的选择指令从体验指标列表中的可选的体验指标名称中进行选择。本实施方式中的线上系统则会根据上述所设置的业务体系以及所选择的体验指标生成体验指标数据表，如下表2所示为体验指标数据表的示例：

表2

其中，由于针对各体验指标名称已经预先配置好了指标单位和图标样式等属性，因此在体验指标名称确定的情况下，指标单位和图标样式就可以确定下来，并且图表名称具体可以是所选定的体验指标类型和体验指标名称的组合，当然，本实施方式中仅是举例说明，而并不对图表名称的具体确定方式进行限定，因此在本实施方式的体验指标数据表中包括板块产品和不同类型体验指标的对应关系。

步骤S102，对板块产品下各体验指标的用户数据进行采集获取多维用户体验数据。

可选的，对板块产品下各体验指标的用户数据进行采集获取多维用户体验数据，包括：对板块产品下的用户态度采用问卷调查的方式进行采集获取用户态度数据；对板块产品下的用户声音采用页面意见反馈的方式进行采集获取用户声音数据；对板块产品下的用户行为采用页面探针埋点的方式进行采集获取用户行为数据；对板块产品下的用户特征采用从数据库挖掘的方式进行采集获取用户特征数据；将用户态度数据、用户声音数据、用户行为数据和用户特征数据作为多维用户体验数据。

具体的说，本实施方式中在获取到体验指标数据表之后，会根据数据表中板块产品下的各体验指标的用户数据进行采集，并且针对用户态度类型的体验指标所采集的数据会保存到用户态度数据表中，针对用户行为类型的体验指标所采集的数据会保存到用户行为数据表中，针对用户声音类型的体验指标所采集的数据会保存到用户声音数据表中，针对用户特征类型的体验指标所采集的数据会保存到用户特征数据表中，并且用户态度数据表、用户行为数据表、用户声音数据表和用户特征数据表分别是以文档的形式进行保存，当然，本实施方式中仅是举例说明，而并不对不同类型数据的具体保存位置进行限定，只要是独立进行保存的则都是在本申请的保护范围内。

步骤S103，按照预设的数据分析周期对各板块产品下的多维用户体验数据进行诊断分析获取多维体验诊断结果。

可选的，按照预设的数据分析周期对各板块产品下的多维用户体验数据进行诊断分析获取多维体验诊断结果，包括：按照预设的数据分析周期对各板块产品下的多维用户数据进行清洗获取清洗后的多维用户体验数据，其中，数据分析周期包括日、周、月、季和年；对清洗后的多维用户体验数据进行诊断分析获取多维体验诊断结果。

可选的，按照预设的数据分析周期对各板块产品下的多维用户数据进行清洗获取清洗后的多维用户体验数据，包括：按照预设的数据分析周期对各板块产品下的用户态度数据和用户声音数据进行清洗，获取清洗后的用户态度数据和清洗后的用户声音数据；将清洗后的用户态度数据、清洗后的用户声音数据、用户行为数据和用户特征数据作为清洗后的多维用户体验数据。

具体的说，本实施方式中在进行多维用户体验数据采集时是实时进行采集的，但是在进行数据分析时可以采用周期的方式，而分析周期的具体确定则可以由操作员通过人机交互界面在在线系统上进行设置，在进行数值时数据分析周期具体可以是日、周、月、季或年，操作员可以根据数据分析的粒度进行选择。当数据分析周期确定的情况下，在进行数据分析之前需要先按照预设的数据分析周期对各板块产品下的多维用户数据进行清洗获取清洗后的多维用户数据，以去掉采集数据中的噪声等干扰。其中，在对多维用户数据进行清洗时，由于用户态度数据和用户声音数据是用户采用问卷调查填写意见反馈的方式提交上来的，因此可能会存在大量的空白问卷等无效信息的情况，而用户行为数据和用户特征数据则是系统通过探针或者数据库查询的方式所获取到的，无效信息较少或不存在无效信息，因此本实施方式中主要是针对用户态度数据和用户声音数据进行清洗。

需要说明的是，本实施方式中在对用户态度数据进行清洗时可以采用问卷数据清洗模型，在对用户声音数据进行清洗时可以采用用户声音有效性模型，并且在采用声音有效性模型在进行清洗时主要包括正则表达式和机器学习模型两部分，首先是通过文本重复、文本长度等正则表达式剔除无效数据，然后对剔除无效数据的用户声音数据采用机器学习模型进行识别，获取到语义无效的数据，并将所识别出的语义无效的数据进行删除。从而将清洗后的用户态度数据、清洗后的用户声音数据、以及所采集的用户行为数据和用户特征数据作为清洗后的多维用户体验数据。

可选的，对清洗后的多维用户体验数据进行诊断分析获取多维体验诊断结果，包括：获取体验指标分析算法列表，其中，体验指标分析算法列表中包括各体验指标名称所对应的算法；基于体验指标分析算法列表对清洗后的多维用户体验数据进行分析获取用户数据分析结果；根据用户数据分析结果进行诊断获取板块产品的功能分类、多维定位和策略建议。

其中，本实施方式中在对所采集的多维用户体验数据进行清洗后，可以按照操作员所选择的周期对清洗后的多维用户体验数据进行诊断分析获取多维体验诊断结果。并且诊断分析主要涉及到了诊断和分析两部分，分析阶段则是按照各体验指标所对应的分析算法进行分析获取用户数据分析结果，在诊断阶段则是根据所采集的数据以及用户数据分析结果，以全景式多维视角对产品进行诊断分析，聚焦最应优先关注的产品，并依据该产品的实际情况，给出体验提升策略建议。针对分析阶段则需要获取体验指标分析算法列表，在体验指标分析算法列表中包括各体验指标名称所对应的算法，如下表3所示为体验指标分析算法列表的示例：

表3

其中，在多维用户数据按照上述表3中的算法进行分析获取到用户数据分析结果之后，则会根据所采集的数据以及用户数据分析结果进行诊断获取板块产品的功能分类、多维定位和策略建议，以全景式多维视角对产品进行诊断分析，聚焦最应优先关注的产品，并依据该产品的实际情况，给出体验提升策略建议，如下表4所示为多维体验诊断思路：

表4

其中，由表4所示的多维体验诊断思路可以得出，本实施方式中通过M2的多维定位在进行分析诊断时，一方面覆盖了用户态度、用户行为、用户特征和用户声音等多维数据，从而在分析诊断时避免了用户体验评估的片面性，另一方面则是通过数据降维将四维数据整合为统一量纲可直接对比的一维数据，从而提升了分析诊断的精准度和可比性。另外，通过M3的策略建议可以看出，本实施方式中结合了ETS、ETSC、PV、PVC四维数据及关注价值度数据，可针对各产品自动生成现状总结及体验提升策略建议，打通了体验监测到体验提升决策执行间的断点，大幅提升了体验监测的实践价值。例如，本实施方式最终所给出的策略建议可以是“满意度和流量均处于高位，且均明显上升。当前状况良好。建议提炼总结经验、流量共享”，或者“流量高且明显上升，但满意度低且下降。当前状况一般。建议持续关注满意度低位下降趋势，分析原因，定位重点体验维度，开展体验优化提升”，当然，本实施方式中仅是举例说明，而并不对所给出的策略建议的具体内容进行限定。

步骤S104，根据多维体验诊断结果对体验指标数据表进行更新，并基于更新后的体验指标数据表采用指定图表进行可视化监测。

可选的，基于更新后的体验指标数据表采用指定图表进行可视化监测，包括：基于更新后的体验指标数据表采用体验总览看板进行展示，其中，体验总览看板中包括业务板块体验总览和产品体验总览；基于更新后的体验指标数据表采用业务体验监测看板进行展示，其中，业务体验监测看板中包括板块展开详情；基于更新后的体验指标数据表采用产品体验监测看板进行展示，其中，产品体验监测看板中包括产品展开详情。

具体的说，本实施方式在获取到多维体验诊断结果之后会对上述的表1所示的体验指标数据表进行更新，当确定是按月进行分析时，所获取的更新后的体验指标数据表的如下表5所示：

表5

其中，在获取到更新后的体验指标数据表之后，会将基于更新后的体验指标数据进行可视化展示，而在进行可视化展示时可以采用图2所示的体验总览看板进行可视化展示，其中，在体验总览看板中包括业务板块体验总览和产品体验总览；可以采用如图3所示的业务体验监测看板进行可视化展示，其中，在业务体验监测看板中包括板块展开详情；另外采用如图4所示的产品体验监测看板的示意图，其中，在产品体验监测看板中包括产品展开详情。因此管理层可以基于体验总览看板对企业板块以及产品的用户总体体验情况进行大致了解，执行层可以基于业务体验监测看板对具体板块下用户详细体验情况进行细致了解，执行层可以基于产品体验监测看板对具体产品下用户详细体验情况进行细致了解，从而通过可视化的体验监测看板，将大量体验监测数据按照体验总览→业务体验→产品体验的层层下钻的结构整合呈现，以满足从管理层到执行层不同角色对体验监测管理的实际需求，具备良好的实践价值。

本申请实施方式中，针对板块产品从不同的体验指标进行多维用户体验数据的收集，从而避免了单一维度数据体验监测的片面性，实现了数据收集、分析、展示的全自动化通路，解决了体验监测时效性滞后的问题，并且通过将收集和诊断结果进行可视化展示，从而给出有针对性的策略建议，为用户体验提升方向提供了切实可行的指导。

实施例二

图5为本发明实施例二提供的一种多维用户体验监测方法的流程图，本实施例以上述实施例为基础，对对板块产品下各体验指标的用户数据进行采集获取多维用户体验数据进行具体说明。如图5所示，该方法包括：

步骤S201，获取体验指标数据表。

可选的，获取体验指标数据表，包括：接收基于企业组织架构和产品形态所输入的业务体系设置指令，并根据业务体系设置指令确定企业下的各业务板块以及从属业务板块的产品；针对业务板块下的各产品从体验指标列表中确定不同类型体验指标下的体验指标名称，其中，体验指标的类型包括用户态度、用户行为、用户特征和用户声音；根据企业下的业务板块、产品以及体验指标生成体验指标数据表。

可选的，针对业务板块下的各产品从体验指标列表中确定不同类型体验指标下的体验指标名称，包括：针对业务板块下的各产品按照监测要求从体验指标列表中确定出不同类型体验指标下必选的体验指标名称；针对业务板块下的各产品按照选择指令从体验指标列表中选择出不同类型体验指标下可选的体验指标名称。

步骤S202，对板块产品下的用户态度采用问卷调查的方式进行采集获取用户态度数据。

其中，本实施方式在进行数据收集时，针对不同类型的体验指标所对应的用户数据，会采用不同的方式进行收集。针对板块产品下的用户态度会采用问卷调查的方式进行采集，具体是通过线上系统对接方式，将问卷链接推送至业务板块和产品所在线上渠道，用户点击填答问卷并提交后，系统将用户填答数据进行结构化储存形成用户态度数据，并将所形成的用户态度数据保存到用户态度数据表中。

步骤S203,对板块产品下的用户声音采用页面意见反馈的方式进行采集获取用户声音数据。

其中，针对板块产品下的用户声音会采用页面意见反馈的方式进行采集，具体是装置根据操作员输入的业务板块和产品，形成用户声音收集页面，并在对应业务板块和产品所在的线上渠道展示，用户在用户声音收集页面选择业务板块和产品，并填写意见反馈等文本，装置将收集到的文本信息结构化储存为用户声音数据，并将所形成的用户声音数据保存到用户声音数据表中。

步骤S204，对板块产品下的用户行为采用页面探针埋点的方式进行采集获取用户行为数据。

其中，针对板块产品下的用户行为采用页面探针埋点的方式进行采集，装置利用探针埋点技术，展现各业务板块和产品下用户行为指标相关产品及服务的前端页面，操作员对每个行为指标进行页面圈选，装置根据圈选结果记录用户行为指标埋点数据，装置将埋点数据结构化储存为用户行为数据，并将所形成的用户行为数据保存到用户行为数据表中。

步骤S205，对板块产品下的用户特征采用从数据库挖掘的方式进行采集获取用户特征数据。

其中，板块产品下的用户特征采用从数据库挖掘的方式进行采集，具体是装置利用数据挖掘技术，根据操作员选择的用户特征指标，在数据库中挖掘用户特征数据，并结构化储存为用户特征数据，并将所形成的用户特征数据保存到用户特征数据表中。

步骤S206，将用户态度数据、用户声音数据、用户行为数据和用户特征数据作为多维用户体验数据。

步骤S207，按照预设的数据分析周期对各板块产品下的多维用户体验数据进行诊断分析获取多维体验诊断结果。

可选的，按照预设的数据分析周期对各板块产品下的多维用户体验数据进行诊断分析获取多维体验诊断结果，包括：按照预设的数据分析周期对各板块产品下的多维用户数据进行清洗获取清洗后的多维用户体验数据，其中，数据分析周期包括日、周、月、季和年；对清洗后的多维用户体验数据进行诊断分析获取多维体验诊断结果。

可选的，按照预设的数据分析周期对各板块产品下的多维用户数据进行清洗获取清洗后的多维用户体验数据，包括：按照预设的数据分析周期对各板块产品下的用户态度数据和用户声音数据进行清洗，获取清洗后的用户态度数据和清洗后的用户声音数据；将清洗后的用户态度数据、清洗后的用户声音数据、用户行为数据和用户特征数据作为清洗后的多维用户体验数据。

可选的，对清洗后的多维用户体验数据进行诊断分析获取多维体验诊断结果，包括：获取体验指标分析算法列表，其中，体验指标分析算法列表中包括各体验指标名称所对应的算法；基于体验指标分析算法列表对清洗后的多维用户体验数据进行分析获取用户数据分析结果；根据用户数据分析结果进行诊断获取板块产品的功能分类、多维定位和策略建议。

步骤S208，根据多维体验诊断结果对体验指标数据表进行更新，并基于更新后的体验指标数据表采用指定图表进行可视化监测。

可选的，基于更新后的体验指标数据表采用指定图表进行可视化监测，包括：基于更新后的体验指标数据表采用体验总览看板进行展示，其中，体验总览看板中包括业务板块体验总览和产品体验总览；基于更新后的体验指标数据表采用业务体验监测看板进行展示，其中，业务体验监测看板中包括板块展开详情；基于更新后的体验指标数据表采用产品体验监测看板进行展示，其中，产品体验监测看板中包括产品展开详情。

本申请实施方式中，针对板块产品从不同的体验指标进行多维用户体验数据的收集，从而避免了单一维度数据体验监测的片面性，实现了数据收集、分析、展示的全自动化通路，解决了体验监测时效性滞后的问题，并且通过将收集和诊断结果进行可视化展示，从而给出有针对性的策略建议，为用户体验提升方向提供了切实可行的指导。

实施例三

图6为本发明实施例三提供的一种多维用户体验监测装置的结构示意图。如图6所示，该装置包括：体验指标数据表获取模块310、多维用户体验数据获取模块320、多维体验诊断结果获取模块330和可视化监测模块340。

其中，体验指标数据表获取模块310，用于获取体验指标数据表，其中，体验指标数据表中包括板块产品和不同类型体验指标的对应关系；

多维用户体验数据获取模块320，用于对板块产品下各体验指标的用户数据进行采集获取多维用户体验数据；

多维体验诊断结果获取模块330，用于按照预设的数据分析周期对各板块产品下的多维用户体验数据进行诊断分析获取多维体验诊断结果；

可视化监测模块340，用于根据多维体验诊断结果对体验指标数据表进行更新，并基于更新后的体验指标数据表采用指定图表进行可视化监测，其中，指定图表包括体验总览看板、业务体验监测看板和产品体验监测看板。

可选的，体验指标数据表获取模块，用于接收基于企业组织架构和产品形态所输入的业务体系设置指令，并根据业务体系设置指令确定企业下的各业务板块以及从属业务板块的产品；

针对业务板块下的各产品从体验指标列表中确定不同类型体验指标下的体验指标名称，其中，体验指标的类型包括用户态度、用户行为、用户特征和用户声音；

根据企业下的业务板块、产品以及体验指标生成体验指标数据表。

可选的，体验指标数据表获取模块，用于针对业务板块下的各产品按照监测要求从体验指标列表中确定出不同类型体验指标下必选的体验指标名称；

针对业务板块下的各产品按照选择指令从体验指标列表中选择出不同类型体验指标下可选的体验指标名称。

可选的，多维用户体验数据获取模块，用于对板块产品下的用户态度采用问卷调查的方式进行采集获取用户态度数据；

对板块产品下的用户声音采用页面意见反馈的方式进行采集获取用户声音数据；

对板块产品下的用户行为采用页面探针埋点的方式进行采集获取用户行为数据；

对板块产品下的用户特征采用从数据库挖掘的方式进行采集获取用户特征数据；

将用户态度数据、用户声音数据、用户行为数据和用户特征数据作为多维用户体验数据。

可选的，多维体验诊断结果获取模块包括数据清洗单元，用于按照预设的数据分析周期对各板块产品下的多维用户数据进行清洗获取清洗后的多维用户体验数据，其中，数据分析周期包括日、周、月、季和年；

多维体验诊断结果获取单元，用于对清洗后的多维用户体验数据进行诊断分析获取多维体验诊断结果。

可选的，数据清洗单元，用于按照预设的数据分析周期对各板块产品下的用户态度数据和用户声音数据进行清洗，获取清洗后的用户态度数据和清洗后的用户声音数据；

将清洗后的用户态度数据、清洗后的用户声音数据、用户行为数据和用户特征数据作为清洗后的多维用户体验数据。

可选的，多维体验诊断结果获取单元，用于获取体验指标分析算法列表，其中，体验指标分析算法列表中包括各体验指标名称所对应的算法；

基于体验指标分析算法列表对清洗后的多维用户体验数据进行分析获取用户数据分析结果；

根据用户数据分析结果进行诊断获取板块产品的功能分类、多维定位和策略建议。

可选的，可视化监测模块，用于基于更新后的体验指标数据表采用体验总览看板进行展示，其中，体验总览看板中包括业务板块体验总览和产品体验总览；

基于更新后的体验指标数据表采用业务体验监测看板进行展示，其中，业务体验监测看板中包括板块展开详情；

基于更新后的体验指标数据表采用产品体验监测看板进行展示，其中，产品体验监测看板中包括产品展开详情。

本发明实施例所提供的多维用户体验监测装置可执行本发明任意实施例所提供的多维用户体验监测方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例四

图7示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图7所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。

电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如多维用户体验监测方法。

在一些实施例中，应用于多维用户体验监测方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的多维用户体验监测方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行多维用户体验监测方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

实施例五

本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现如本申请任一实施例所提供的多维用户体验监测方法。

计算机程序产品在实现的过程中，可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

需要说明的是，在本申请实施例中，可能提及某些软件、组件、模型等业界已有方案，应当将它们认为是示范性的，其目的仅仅是为了说明本申请技术方案实施中的可行性，但并不意味着申请人已经或者必然用到了该方案。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (12)

1.一种多维用户体验监测方法，其特征在于，包括：

获取体验指标数据表，其中，所述体验指标数据表中包括板块产品和不同类型体验指标的对应关系；

对所述板块产品下各所述体验指标的用户数据进行采集获取多维用户体验数据；

按照预设的数据分析周期对各板块产品下的所述多维用户体验数据进行诊断分析获取多维体验诊断结果；

根据所述多维体验诊断结果对所述体验指标数据表进行更新，并基于更新后的所述体验指标数据表采用指定图表进行可视化监测，其中，所述指定图表包括体验总览看板、业务体验监测看板和产品体验监测看板。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取体验指标数据表，包括：

接收基于企业组织架构和产品形态所输入的业务体系设置指令，并根据所述业务体系设置指令确定企业下的各业务板块以及从属所述业务板块的产品；

针对所述业务板块下的各产品从体验指标列表中确定不同类型体验指标下的体验指标名称，其中，所述体验指标的类型包括用户态度、用户行为、用户特征和用户声音；

根据企业下的所述业务板块、产品以及体验指标生成所述体验指标数据表。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对所述业务板块下的各产品从体验指标列表中确定不同类型体验指标下的体验指标名称，包括：

针对所述业务板块下的各产品按照监测要求从所述体验指标列表中确定出不同类型体验指标下必选的体验指标名称；

针对所述业务板块下的各产品按照选择指令从所述体验指标列表中选择出不同类型体验指标下可选的体验指标名称。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述板块产品下各所述体验指标的用户数据进行采集获取多维用户体验数据，包括：

对所述板块产品下的所述用户态度采用问卷调查的方式进行采集获取用户态度数据；

对所述板块产品下的所述用户声音采用页面意见反馈的方式进行采集获取用户声音数据；

对所述板块产品下的所述用户行为采用页面探针埋点的方式进行采集获取用户行为数据；

对所述板块产品下的所述用户特征采用从数据库挖掘的方式进行采集获取用户特征数据；

将所述用户态度数据、所述用户声音数据、所述用户行为数据和所述用户特征数据作为所述多维用户体验数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述按照预设的数据分析周期对各板块产品下的所述多维用户体验数据进行诊断分析获取多维体验诊断结果，包括：

按照预设的所述数据分析周期对各板块产品下的所述多维用户数据进行清洗获取清洗后的多维用户体验数据，其中，所述数据分析周期包括日、周、月、季和年；

对所述清洗后的多维用户体验数据进行诊断分析获取所述多维体验诊断结果。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述按照预设的所述数据分析周期对各板块产品下的所述多维用户数据进行清洗获取清洗后的多维用户体验数据，包括：

按照预设的所述数据分析周期对各板块产品下的所述用户态度数据和所述用户声音数据进行清洗，获取清洗后的用户态度数据和清洗后的用户声音数据；

将所述清洗后的用户态度数据、所述清洗后的用户声音数据、所述用户行为数据和所述用户特征数据作为所述清洗后的多维用户体验数据。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述清洗后的多维用户体验数据进行诊断分析获取所述多维体验诊断结果，包括：

获取体验指标分析算法列表，其中，所述体验指标分析算法列表中包括各体验指标名称所对应的算法；

基于所述体验指标分析算法列表对所述清洗后的多维用户体验数据进行分析获取用户数据分析结果；

根据所述用户数据分析结果进行诊断获取板块产品的功能分类、多维定位和策略建议。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于更新后的所述体验指标数据表采用指定图表进行可视化监测，包括：

基于更新后的体验指标数据表采用体验总览看板进行展示，其中，所述体验总览看板中包括业务板块体验总览和产品体验总览；

基于更新后的体验指标数据表采用业务体验监测看板进行展示，其中，所述业务体验监测看板中包括板块展开详情；

基于更新后的体验指标数据表采用产品体验监测看板进行展示，其中，所述产品体验监测看板中包括产品展开详情。

9.一种多维用户体验监测装置，其特征在于，所述装置包括：

体验指标数据表获取模块，用于获取体验指标数据表，其中，所述体验指标数据表中包括板块产品和不同类型体验指标的对应关系；

多维用户体验数据获取模块，用于对所述板块产品下各所述体验指标的用户数据进行采集获取多维用户体验数据；

多维体验诊断结果获取模块，用于按照预设的数据分析周期对各板块产品下的所述多维用户体验数据进行诊断分析获取多维体验诊断结果；

可视化监测模块，用于根据所述多维体验诊断结果对所述体验指标数据表进行更新，并基于更新后的所述体验指标数据表采用指定图表进行可视化监测，其中，所述指定图表包括体验总览看板、业务体验监测看板和产品体验监测看板。

10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

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能够执行权利要求1-8中任一项所述的方法。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的方法。

12.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8中任一项所述的方法。