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责任编辑透过如是说新体验测度数学模型升级换代自然科学研究操作过程、自然科学研究方式及自然科学研究结论等文本，因地制宜C端商品应用领域，探测新数学模型运转周期性的整体表现，校正了其在高速路产业发展的销售业务形态和日渐变动的使用者市场需求上的精确性和自然科学性。
他们从新体验商业价值为取向的下层数学模型结构设计，到本质性新体验影响胺基酸在前述销售业务利用的方式，积极探索出两套切实有效率的校正结构设计商业价值的管理体系。
透过对新体验测度数学模型急速国家电网优，不但能诊断出甚或商品思路和暴力行动与否对使用者有效率，而且能创新性的推断出今后的新体验市场走势。一、大背景
本次使用者新体验测度数学模型3.0是在2.0测度数学模型基础上进行的崭新升级换代。在我看来新体验测度数学模型2.0是让项目组一致意见了新体验需要“科学”测度整件事，所以此次新体验测度数学模型3.0则明确要求数学模型校正新体验的”商业价值”。
在升级换代前他们始终在思索这样的难题，怎样让测度数学模型能更适用于于加速产业发展的销售业务以及急速变动的使用者，能研判出今后新体验态势。
他们将本次升级换代新体验测度数学模型的文本完备的撷取给已经开始构筑测度数学模型或是是想升级换代测度数学模型的结构设计项目组，期望能给我们增添更多的启迪。
二、现况难题
往后一两年里，新体验测度数学模型2.0的文本如上所述较好，在仓储供电系统运转恒定。但由于各条销售业务线产业发展不统一，新体验测度数学模型2.0测度出来的文本与日渐产业发展的C端销售业务系统产生不匹配的情况。
为了进一步确认难题，筹备前期他们通盘对测度数学模型应用领域在客户端上新体验的难题和建议进行搜集。主要涉及三个方面难题：
测度值无基准线参考，分数差异不明显：数学模型本身测度值无基线值参考，也没有对标值，对当前商品达成好坏情况比较模糊。另外，新体验分数档位差距不明显，尤其是10分值小数点后的变动感知度不强，很难直观看出难题所在。
缺少行业视角，标准不明确：对商品所处的行业情况存疑，长期以往则会陷入自我感觉良好而没有真实反映商品竞争力的情况。
基于此，本次数学模型升级换代围绕解决难题不聚焦视角单一、测度值无基准参考、测度标准不明确等难题进行。
三、自然科学研究目标和方向
根据现有难题找差距，依据差距确立暴力行动目标。
更聚焦难题。确定自然科学研究框架，重构自然科学研究流程。相较于测度数学模型2.0，在公司战略“自上而下”视角中销售业务需要看什么之外，增加“自下而上”可感知的使用者视角。
更突显对比。丰富指标，优化测度方式。拆解业现有销售业务目标，丰富主、客观指标库，严选每个指标及确定各指标基线值和目标值。
更看清差距。优化、引入其他对比维度。从内部自己与自己比变为与外部行业垂类TOP1比。
本次测度数学模型升级换代以C端商品为起点，明确测度数学模型商业价值，作为操作过程管理的工具，弥补系统层细节新体验缺失难题，加速帮助销售业务、商品、新体验进行决策，达到青出于蓝而胜于蓝的效果。
四、自然科学研究框架和操作过程
在确定暴力行动目标的指引下也确定本次升级换代主要从四方面进行：维度确定、权重确定、指标确定、测度值确定。
4.1 数学模型框架
测度数学模型共五层，第一层为测度分数——新体验总分；第二层为权重层，包含主观、客观权重；第三层为本质性对应的维度层；第四层则是对应维度下指标层；第五层则是具体指标赋分情况。
4.2 维度自然科学研究
4.2.1 维度自然科学研究方式及操作过程如是说
本次升级换代对维度自然科学研究方式上做了优化。一方面从公司视角“自上而下”，专家意见作为参考深度绑定，对测度数学模型重新进行打乱和重排。
另一方面从使用者可感知的“自下而上”出发，结合定性和定量自然科学研究，进行使用者访谈、重新绘制使用者旅程图，进而用胺基酸分析方式确定指标维度。确立好的自然科学研究方式之后他们开始重构维度自然科学研究。
搭建维度库：在维度自然科学研究前期对行业内新体验测度维度文本进行了分析和整理，取并集进行总结，构筑出两套完备的维度库。
组建专家组，专家访谈：基于三大职能六个岗位选出资深9位专家成立了专家小组。透过一对一深访确定专
讨论校正确定维度：本着MECE原则（相互独立，完全穷尽原则）、可测度、可提升三个标准进行维度确定。期间，根据专家组给出的测度结论与维度库结论进行匹配，也是将理论与前述进行结合后输出3套可行方案。他们对每两套方案优势和劣势进行了充分讨论，在经历6轮讨论后最终确定维度方案。
4.2.2 维度自然科学研究结论
最终他们得到了功能新体验、性能新体验、易用新体验、情感新体验四个维度
功能新体验：功能与否完善，基础功能覆盖以及包含使用者意图识别的定制化功能
性能新体验：商品基础性能、稳定性整体表现
易用新体验：易操作、易学、易查找、清晰可见
情感新体验：包含满意度、忠诚度、推荐度，包含用户选择商品的原因
这四个维度基于商品系统本身，从有用的基础的功能新体验至卓越的性能新体验，直到成为好用的易用新体验升华至使用者爱用的情感新体验。
从最终确定的维度结论上看，相较于之前，维度的文本范围更明确更易懂，最
4.3 各维度权重自然科学研究
4.3.1 本质性权重、客观各维度权重自然科学研究方式维度确定后，接着就需要对主观权重、客观权重进行确定，以及各维度权重系数进行确认。本质性的权重采用的是AHP层次分析法。具体的定义可参考下面词条的文本，他们重点如是说怎样使用的。
“AHP层次分析法是一种将定性与定量分析方式相结合的多目标决策分析方式 。该方式的主要思想是透过将复杂难题分解为若干层次和若干因素, 对两两指标之间的重要程度作出比较判断, 建立判断矩阵, 透过计算判断矩阵的最大特征值以及对应特征向量，就可得出不同方案重要性程度的权重, 为最佳方案的选择提供依据。”——引自百度百科
首先建立层次结构数学模型，其次透过专家重要性比较打分，最终透过软件分析效验计算得出权重系数。
建立层次结构数学模型：将系统新体验测度分解为维度，按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同的层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构数学模型。例如新体验测度分主、客观维度，而客观维度下又是由功能、易用、性能、情感四个因素构成。构建好层次数学模型后就可以将所有因素放在一起进行两两比较了。
专家重要性比较：组建的9名职能专家组分别对主观维度及客观维度的相对重要性进行了评价。
软件分析效验：按照专家评价结论，透过软件yaahp计算出各维度权重系数。最终专家组针对结论进行讨论，确定权重系数。
透过这样的方式，他们同时确定了本质性权重，以及客观各维度的权重系数。此次本质性权重相较于之前是有变动的，而这种变动的根本原因在于，自上而下对现有商品清晰定位及最终目标取向的结论，可以说是项目组共识之后，致力做好使用者新体验决心的一种体现。
另外，客观各维度的权重也会随着商品的产业发展阶段而进行调整。
4.3.2 主观各维度权重确定
与客观维度确定不同，主观各维度权重的确定采用的是胺基酸分析法（Factor Analysis）。它是一种数据简化的方式，主要用于对一组数据较多而且相互关联的变量进行提炼与概括。
胺基酸分析的目的是以尽可能是少的信息损失，把大量相互关联的变量浓缩为少数几个胺基酸，便于对数据的理解和进一步的统计分析。
在我看来层次分析法输出的专家组认可的维度，那胺基酸分析获得则是使用者可感知到维度。胺基酸分析最难的部分是胺基酸结论可以与层次分析法得到的维度匹配上，在这个阶段中可能需要急速的调整量表、分析结论、检验到再调整、再分析、再检验。
胺基酸分析是本次数学模型升级换代最大的亮点，它不但解决旧数学模型可信度的难题，更重要的是帮助他们看清从使用者感知层面评价出来的维度以及对应的权重分配，为后期新体验难题的聚焦及决策上提供了支撑依据。
4.4 指标自然科学研究
4.4.1 主观指标自然科学研究
在主观各维度自然科学研究的时候提到构成主观各维度的主观指标，主观指标自然科学研究分为两步，先构筑主观指标库，在筛选指标。由于主观指标库是在原有基础上进行的，本次主要从细化指标和扩充维度进行。
一方面是按照使用者视角，对使用者旅程阶段的触点进行细化，另一方面根据销售业务视角，透过销售业务的目标拆解进行指标扩充。
当有这些指标后，以满意度的方式回收使用者反馈，继而对问卷结论进行胺基酸分析，确定最终对整体分数的贡献度情况。
4.4.2 客观指标自然科学研究
在客观指标自然科学研究上也是先构筑客观指标库，再进行客观指标筛选。客观指标库构筑的原则：销售业务目标取向、数据质量、产研侧专家评价。在构筑客观指标库时，首要是强绑定销售业务目标取向，纳入指标库的指标要与销售业务指标关联紧密。
其次指标数据的质量要真实、客观，探测一个好的指标要看甚或数据反映难题的情况以及有效率的指导一线销售业务暴力行动。最后也需要产研侧专家筛选最贴近商品前述和目标的客观指标。基于这样三层原则他们构筑出快递小程序客观指标库。
在进行客观指标筛选操作过程中确定筛选指标的四个标准：可衡量使用者商业价值、反映商品思路、指标直观可拆解、与营收相关的先导性指标，最终确定每个维度下的客观指标。
当然，操作过程中也有发现指标应用领域商业价值高但数据统计口径有出入的，以及现有指标不满足市场需求的额外需要新结构设计指标的情况。
4.5 测度值自然科学研究
4.5.1 主观赋分
测度值简单理解就是赋分，主观分数是透过因子分析中使用者打分的结论得出分数。
4.5.2 客观赋分
测度数学模型2.0客观指标赋分采用的是分箱法，选取往后一两年的数据，查看其最小值、最大值及平均值、中位数的分布情况，进而设定自身的客观评分标准。这种依据数据等频进行的划档赋分，前述得出的分数不够敏锐，看不出来每个指标数据变动的情况。
另外，客观赋分延用主观使用者打分的十分值，由于之前没有基准线和目标值的对比，加权之后的分数难以直观的暴露难题。这会导致大家容易忽略真实的新体验难题。新数学模型赋分则采用了区间映射法。
简单理解，当期要测量值在测度标准区间内完成的情况。他们也是在对比多种赋分方式后发现该种赋分方式最直观、清晰反映数据变动情况。
采用该种赋分方式需要注意两个方面文本。
数据分布要符合正态分布特征：在他们选取的指标中，大部分的数据直接呈现正态分布特征，显著性检验p值大于0.05。而小部分的数据并未呈现这种特征，需要进行数据特定函数关系转化使其呈现正态分布特征。
测度值范围选取2个标准差：他们选取2个标准差的原因一方面是依据正态分布特征，95.45%的数据是在2个标准差范围内，另一方面也是因地制宜情况尤其是历史数据变动的覆盖有余，既不好高骛远也能实事求是。
以上是他们升级换代数学模型的全操作过程，所以最后他们如是说下升级换代后的测度数学模型在前述商品运转的情况。
五、小结
最后，透过一张全景图他们回顾下测度数学模型升级换代的文本。对比旧数学模型，新的数学模型在分数映射上更加敏锐，增加双面感知评估框架更自然科学，丰富后的指标库对难题的洞察更聚焦。
升级换代后的测度数学模型在C端商品上已经运转近一年了，它以崭新的视角让他们看到了真实的销售业务产业发展的情况。
在大环境的变动、销售业务的变动、使用者市场需求变动下，测度出来的文本第一时间能让他们探测到这种变动。既而他们能有效率的抓住时间窗口期，迅速做了响应的思路进行新体验改进落地。
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终审 | 吕静
编辑 | 梁芊芊
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