體驗度量：如何科學地確定指標權重？-體驗家XMPlus

2023.10.10體驗度量體驗度量如何科學地確定指標權重？ExperienceMeasurementIndexWeight指標體系中的各項指標并不是同等重要的，就像有的企業(yè)更關注客戶滿意度，而有的更重視NPS一樣。為了體現(xiàn)各個指標在指標體系中的重要程度，在指標體系確定后，我們需要賦予各指標不同的權重系數(shù)。比如，在抖音之前發(fā)布的《商家體驗分規(guī)范》中，商品體驗（42.5%）的權重系數(shù)就高于服務體驗（37.5%）和物流體驗（20%）的權重系數(shù)。同一組指標得分，不同的權重系數(shù)，會導致截然不同、甚至相反的結論。因此，合理地確定、分配指標權重，是構建指標體系的關鍵步驟。一般來說，指標權重的確立方法大致可分為兩類：主觀賦權和客觀賦權。一一、主觀賦權主觀賦權，指的是專家依據(jù)自身的經(jīng)驗與知識，來確定各指標的權重系數(shù)。其原始數(shù)據(jù)由專家根據(jù)經(jīng)驗主觀判斷而得到。作為研究較早、較為成熟的方法，它的優(yōu)點是專家可以根據(jù)實際問題，合理地分配各指標權重，解釋性強；缺點是主觀隨意性較大，客觀性較差，以及給決策分析者帶來更多負擔。0203下面，讓我們介紹兩種較為常用的主觀賦權方法：德爾菲法（Delphi）、層次分析法（AHP）等等?！竦聽柗品ǎ―elphi）德爾菲法（Delphi）又稱專家調(diào)查法，其大致流程是：匿名征求專家意見之后，進行整理、歸納、統(tǒng)計，再匿名反饋給各專家，再次征求意見、再匯總、再反饋，直至得到一致的意見（如下圖）。值得注意的是，從事預測的專家彼此互不知道其他有哪些人參加預測，他們是在完全匿名的情況下交流思想的。目的在于防止專家組成員被有權威性或有說服力的專家所影響，使每一位專家能夠獨立自由地做出自己的判斷。德爾菲法預測程序●層次分析法（AnalyticHierarchyProcess，AHP）層次分析法是目前使用較多的一種方法。它是一種定性與定量分析相結合的科學決策方法。具體來說，就是將決策問題的有關元素分解成目標、準則、方案等層次（如下圖用一定標度對人的主觀判斷進行客觀量化，并在此基礎上進行定性與定量分析。04層次結構模型示例以上圖為例，對于產(chǎn)品滿意度這個問題來說，層次結構模型主要分為三層。最高目標層即提升產(chǎn)品滿意度，提高客戶留存率和轉化率；中間為準則層，即影響產(chǎn)品滿意度的四個方面：壽命、價格、功效和噪聲；最后一層為方案層，即可供選擇的具體方案，如更換供應商、引進新設備、加強員工培訓和加大研發(fā)投入。層次分析法操作流程05在層次分析法中，建立問題的層次結構模型是最重要的一步，之后還要經(jīng)過構造判斷模型、一致性檢驗、層次單排序、層次總排序等步驟，才能得到最終的分析結果。二二、客觀賦權客觀賦權，主要是根據(jù)原始數(shù)據(jù)之間的關系，來確定各指標的權重。其原始數(shù)據(jù)來自于各指標在評價中的實際數(shù)據(jù)。該方法具有較強的數(shù)學理論依據(jù)，不需要征求專家的意見，且不增加決策者的負擔。然而，通過客觀賦權法確定的權重可能會與人們的主觀愿望或?qū)嶋H情況不一致。常用的客觀賦權法有：變異系數(shù)法、熵值法、CRITIC法、回歸分析、結構方程模型等。下面，讓我們簡單地介紹一下這幾種方法：06●變異系數(shù)法變異系數(shù)法，是根據(jù)各指標當前值與目標值的變異程度來對各指標進行賦權。若各個被評價對象在某項指標上的數(shù)值差異較大，說明該指標的分辨信息豐富、區(qū)分各評價對象的能力較強，因此應被賦予較大權重，反之亦然。舉個例子，我們選擇人均GNP（國民生產(chǎn)總值）作為評價各個國家經(jīng)濟發(fā)展狀況的指標之一，是因為人均GNP不僅能反映一個國家的經(jīng)濟發(fā)展水平，還能反映一個國家的現(xiàn)代化程度。如果各個國家的人均GNP沒有多大的差別，那么用這個指標來衡量現(xiàn)代化程度、經(jīng)濟發(fā)展水平就失去了意義?！耢刂捣刂捣?，是根據(jù)各指標所包含的信息量來確定各指標權重的。某個指標的信息熵值越小，說明它所包含的信息越多，在綜合評價中所起的作用越大，那么所獲得的權重也應越大，反之亦然。CRITIC法CRITIC法是基于指標的對比強度和指標之間的沖突性來確定指標權重的。對比度指的是各個被評價對象在同一指標上得分差異的大小，即標準差。標準差越大，取值差距越大，該指標的權重越高。指標之間的沖突性是以指標之間的相關性為基礎，如果兩個指標之間具有較強的正相關，則說明兩個指標沖突性較低，那么該指標的權重越低?；貧w分析回歸分析（RegeressionAnalysis）指的是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統(tǒng)計分析方法。它同樣也可以被用來計算指標權重，具體方法如下：11.去除量綱，指標正向化處理2.建立回歸模型，計算回歸系數(shù)3.使用回歸系數(shù)作為原始相對影響力系數(shù)4.影響力系數(shù)歸一化處理：W(i)=X(i)/（X(1)+X(2)+X(3)+……+X(n)這里要強調(diào)一下：去除量綱，是確定指標權重的第一步，也是最重要的一步。因為在實際研究中，不同的變量單位不同，數(shù)值差異極大，例如100g和1m，這樣會給綜合分析建模帶來不便。因此，我們需要對收集得到的數(shù)據(jù)進行去量綱，即去掉單位對數(shù)值的影響，使所有的變量都在同等的水平上，才能“公平”地參與后續(xù)處理。結構方程模型結構方程模型（StructuralEquationModeling，簡稱SEM）是瑞典統(tǒng)計學家、心理測量學家Karl·G·Joreskog于20世紀70年代中期提出一種統(tǒng)計分析方法，主要用于探索變量之間的關系。那么，如何用它來計算指標權重呢？讓我們用下圖來舉例說明：071.計算各三級指標的權重系數(shù)（0.65+0.70+0.78）≈0.33，最終得出三級指標的權重，如下表：2.計算各二級指標的權重系數(shù)仍以B1為例，B1的權重系數(shù)=B1的因子負荷/B1-B6的因子負荷總值，即B1=0.58/（0.58+0.68+0.66+0.72+0.69+0.52最終得出二級指標的權重，如下表：08以上就是確定指標權重的幾種方法了，如果您想了解更多，或者有任何服務需要，歡迎與我們?nèi)〉寐?lián)系。歡迎聯(lián)系我們歡迎聯(lián)系我們了解更多指標權重的確立方法及詳情0923452345關于我們關于我們「體驗家XMPlus」是一款全旅程客戶體驗管理SaaS系統(tǒng)，也是業(yè)內(nèi)首個免費開放客戶旅程全功能的CEM服務商，提供全平臺嵌入式反饋，幫助打造體驗管理閉環(huán)。1以客戶旅程為核心支持客戶旅程的在線編輯和跨部門協(xié)作支持客戶旅程的在線編輯和跨部門協(xié)作，包含場景、觸點、情緒等多個組件，支持嵌入NPS、CSAT等動態(tài)指標及客戶畫像，連接體驗觸點與體驗數(shù)據(jù)，實現(xiàn)全流程的場景監(jiān)測和客戶洞察。以多源數(shù)據(jù)為支撐支持頁面嵌入支持頁面嵌入、短信、微信等多渠道的體驗數(shù)據(jù)收集，提供API接口對接CRM、POS機等系統(tǒng)，導入客戶的行為數(shù)據(jù)，并運用NLP、情緒分析等技術處理輿情數(shù)據(jù)，實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的融合分析與洞察。以關鍵指標為導向基于企業(yè)需求基于企業(yè)需求，提供崗位定制化的BI數(shù)據(jù)看板和數(shù)據(jù)報告，并支持移動端查看，方便不同崗位、層級的工作人員隨時隨地查看客戶體驗數(shù)據(jù)及其變動情況，輔助策略制定與行動調(diào)整。以智能預警為后盾提供智能預警功能提供智能預警功能，實時監(jiān)測客戶在各個場景下的滿意度情況，一旦收集到負面反饋，系統(tǒng)自動生成事件預警并通知到相關責任人，幫助企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)并解決問題，防止不良體驗的擴散，有效降低客戶流失率。一流的咨詢服務擁有專業(yè)的咨詢團隊擁有專業(yè)的咨詢團隊，為各行各業(yè)提供咨詢服務，包括了解企業(yè)各個階段的業(yè)務目標和流程，找出影響客戶體驗的關鍵環(huán)節(jié)和觸點等等，幫助企業(yè)建立完善的數(shù)據(jù)回收流程和測量指標體系。1011截至目前，體驗家XMPlus已經(jīng)服務了周大福、來伊份、新東方、脈脈、Moka、合思、中國移動香港、重慶農(nóng)村商業(yè)銀行、領克汽車、極狐汽車、創(chuàng)維、TCL、北京大學國際醫(yī)院、雪纖瘦等覆蓋零售連鎖、互聯(lián)網(wǎng)、銀行金融、智能制造、醫(yī)療健康等多個行業(yè)的頭部客戶?，F(xiàn)誠邀您免費注冊使用，助您高效管理客戶體驗，提升客戶滿意度，促進口碑推薦，驅(qū)動利潤增長。掃碼免費注冊體驗家XMP12參考資料參考資料[1]【全球購】商家體驗分規(guī)范.抖音電商運營團隊.2022[2]抖音關于《商家體驗分規(guī)范》修訂的通知丨鴻石創(chuàng)業(yè)邦.鴻石傳媒淘live.2022[3]權重的確定方法匯總.豆丁網(wǎng).2015[4]Halosec_Wei.用人話講明白AHP層次分析法（非常詳細原理+簡單工具實現(xiàn)）.CSDN.