服务设计用户接触点重塑过程中失效分析方法

王伟伟，宋静玲+，陈 健，王 毅，杨延璞，廖 轲,3

(1.陕西科技大学 设计与艺术学院，陕西 西安 710021;2.长安大学 工程机械学院，陕西 西安 710064;3.拙雅国家级工业设计中心，福建 厦门 361008)

0 引言

体验经济的快速发展促进了服务设计的诞生和发展，服务设计以一种全视角来关注服务过程中的利益相关者、产品及服务[1]。用户接触点的概念源于服务接触理论[2]，服务过程中涉及的所有用户与服务发生互动的关键时刻都属于服务接触的范畴[3]。现代意义的服务中，用户接触点主要存在于服务提供者和服务接受者之间，在用户与服务、环境、沟通、产品等要素交互过程中产生[4]，是衡量用户满意度的重要指标[5]。用户接触点作为服务接触关键载体，动态地存在于用户周围，同时也构成重复迭代的闭环。失效的用户接触点会打破服务提供者与用户之间的平衡，是影响服务质量的重要因素[6]。从研究用户接触点良性循环的角度来看，预先对服务流程中存在失效风险的关键风险接触点进行评估并提前采取预防措施，比服务失败后进行补救的成本更低[7]。因此，在服务过程中，用户接触点是影响用户体验的关键，合理地识别重塑存在失效风险的用户接触点可以提升服务质量[8]。

国内外学者分别从服务质量评价和改善服务质量两方面进行了研究。在服务质量评价方面，于超等[9]构建了以顾客满意度最大化为目标的服务要素优化配置模型，从而提升用户对服务的满意度，降低服务失效风险；MUSTAFA等[10]基于期望检验不一致理论(Expectation Disconfirmation Theory，EDT)和结构方程建模(Structural Equation Modeling，SEM)对消费者数字服务失败模型进行了实验验证；CHANG等[11]根据SERVQUAL质量评估量表建立了对农产品服务质量的评估；AKDERE等[12]从SERVPERF模型的5个维度评价整体服务质量及高服务质量指标显著相关性，确定服务质量对接触点的影响；彭定洪等[13]从用户满意角度构建了多源信息云服务质量评价的重要性满意性分析法(Importance-Performance Analysis，IPA)层次结构框架，提出一种以指标优劣水平为性能度量的犹豫模糊分析方法；肖相泽[14]结合IPA和决策实验室方法(Decision Making Trial and Evaluation Laboratory，DEMATEL)，提出自主创新示范区绩效评价与改进策略；张卫等[15]针对制造服务需求的复杂性特点，建立了制造服务需求动态挖掘对象的模型，提升对复杂服务需求挖掘的效率。在改善服务质量方面，曹建华等[16]提出一种逆向供应链服务活动组合服务资源优化的两阶段服务组合方法，优化了供应链过程中的服务质量；陈曙辉等[17]融合Web服务时间因素将泊松分解和极限学习机算法相结合，提出一种服务消亡预测算法。基于公开数据集上的实验验证表明该算法能有效预测 Web服务消亡，为服务系统的管理者和服务组合开发者提供可靠的建议；刘洪伟等[18]运用发明问题解决理论(Theory of Invention Problem Solving，TRIZ)改善了管理咨询服务质量的程序；洪歆慧等[19]基于峰终定律(the peak-end rule)提出一种优化服务设计过程中接触点的方法；耿秀丽等[20]基于质量功能展开理论(Quality Function Deployment，QFD)提出了顾客需求驱动的产品服务系统模块选配方法，将顾客需求及重要度转化为产品服务系统方案模块的优选方法；张云正等[21]提出维修服务质量评估方法，优化设备的预防性维修策略；CHUANG[22]提出将失效模式与效应分析(Failure Mode and Effect Analysis，FMEA)和服务蓝图共同作用于服务设计以提升用户体验；韩亚娟等[23]从顾客的感知角度出发，采用FMEA方法预防网购服务失误。

以上研究为服务设计过程中提升服务质量提供了多种思路，但现有研究多数针对具体特定的系统进行服务设计，提升服务质量，与实践中存在一定的差异。服务设计中，用户接触点数量庞大，涉及范围广泛，对其进行有针对性的重塑必定需要对用户行为接触点进行失效分析。因此，本文以服务设计流程中用户接触点重塑过程为研究对象，构建用户接触点失效分析模型，在用户接触点失效分析过程中，将用户感知当作失效因素确定失效分析指标的权重，从而提升用户接触点重塑过程中的指向性。根据重塑指导方向进行求解，对用户接触点进行失效分析，最终指导服务设计中用户接触点重塑。

1 用户接触点失效重塑过程问题描述

现阶段服务设计过程主要以服务设计师为核心。服务设计师在用户接触点重塑过程中一般综合考虑用户体验、利益干系人、服务场景等要素对存在失效风险的用户接触点进行重塑。用户接触点重塑过程如图1所示，可以分为两部分：①识别用户接触点并编码归类，全局展示梳理用户接触点，用户接触点数量庞大涉及范围广泛，不同的用户接触点交互关系非常复杂；②服务设计师评估后确定失效风险大的用户接触点，对其进行重塑输出服务设计方案。现阶段的重塑过程一般在特定的服务系统下，根据服务设计师个人认知和一般经验进行重塑设计，具有一定的偶然性。用户接触点在服务过程中失效，将影响用户体验，进而影响整个服务过程的质量。本文主要研究第2部分用户接触点重塑过程中的失效分析。

用户接触点失效过程问题中涉及的集和量如下：

T={T1,T2，…，Tm}，为特定服务过程中的阶段，其中Ti表示第i阶段的服务，i=1,2,…,m。

Tij为子接触点编码第i阶段服务过程中第j个子用户接触点，每个阶段子接触点的数量根据具体情况确定，j=1,2,…,n。

KTij为确定的失效用户接触点编码，表示第i阶段服务过程中的第j个子用户接触点，每个阶段子接触点的数量根据服务过程具体情况确定。

CTij表示关键接触点的失效风险值，表示第i阶段服务过程中第j个子用户接触点的失效可能性，每个阶段子接触点的数量根据具体情况确定。

2 用户接触点重塑过程中失效分析方法模型构建

在服务设计用户接触点重塑过程中，服务设计师一般采用全局性思维研究特定情境下的用户行为和用户体验，从而构建用户接触点[24]。以优化整个服务流程的体验过程为目标，对用户接触点进行失效性分析，输出结果指导服务设计方案。本文通过分析用户行为，识别构建服务流程中用户的接触点，对用户接触点进行重要性满意性分析，确定关键用户接触点，对其进行失效分析，分析过程中将用户感知看作失效因素，构建用户接触点重塑过程中的失效分析模型，主要分为4个阶段，如图2所示。

(1)识别用户接触点阶段

本阶段确定服务过程的起止点和目标用户，通过分析用户行为识别整个过程中的用户接触点。该阶段多采用质性研究分析用户行为,构建用户接触点[25]。采用现有质性研究方法中的非参与式观察法、访谈法、调查问卷法和关键事件技术(Critical Incident Technique，CIT)分析用户行为，进而梳理确定用户接触点并编码。

(2)用户接触点重要性满意性评估阶段

在对识别到的用户接触点T进行失效风险评估的过程中，通过定量研究收集用户在每个接触点的体验，结合用户对接触点的重要性认知对用户接触点进行评价。对用户接触点进行重要性满意度评估[26]，确定关键风险用户接触点KT。

(3)关键用户接触点失效分析阶段

对关键用户接触点KT进行失效模式与效应分析，分析过程中引入用户感知评价，确定重塑方向权重，改进算法计算每个用户接触点失效的风险值[27]，从而更好地对服务过程中用户接触点进行重塑指导[28]。

(4)输出用户接触点重塑优先顺序结果并进行重塑

将确定用户接触点失效的风险值进行归一化处理，输出用户接触点风险值矩阵CT。对比矩阵内数值大小确定接触点重塑的优先顺序和重塑方向，进而有针对性地指导降低失效风险，完成用户接触点重塑，输出服务设计方案[29]。

3 用户接触点重塑过程中失效分析方法

在用户接触点重塑过程中，失效分析法分析用户接触点主要分为识别用户接触点、用户接触点重要性满意性评估和关键用户接触点失效分析3个步骤。

3.1 识别用户接触点阶段

首先确定服务过程的起止点和目标用户，然后分析用户行为，确定用户所处的场景、用户目标、用户行为和接触物等，同时获取影响用户行为效果的影响因素，进一步针对研究需要，对用户进行深入分析描定，更加有效地提炼出服务过程中的用户接触点。将典型用户行为路径按顺序表示在一个从左到右的可视化的流程表中，同时对用户接触点进行编码，如图3所示。

3.2 用户接触点重要性满意性评估

对识别到的用户接触点T进行重要性满意性评估，确定整个服务过程中用户满意性程度低但重要性程度高的用户接触点。

3.2.1 用户接触点重要性满意性评估模型

分别从重要性和满意性对识别到的用户接触点指标进行问卷设计和评价分析。重要性程度和满意性程度的评价值均为[1,5]区间内的整数，取值越大表示重要性程度或满意性程度越高。根据重要性和满意性程度的高低不同，将用户接触点指标划分4类，如图4所示。重要性程度和满意性程度均高属keep up the good work类，标记为Ⅰ；重要性程度低满意性程度高的属possible overkill类，标记为Ⅱ；重要性程度低满意性程度也低的属low priority类，标记为Ⅲ；重要性程度高满意性程度低的属concentrate here类，标记为Ⅳ，如图4所示。

3.2.2 用户接触点重要性满意性数据处理过程

收回数据后，对数据进行建模处理，假设一共有m′项用户接触点指标，有n′份有效回收问卷，i′份问卷在第j′项指标上填入的重要性程度值为wi′j′，满意性程度值为si′j′，分别记dwj′和dsj′为用户接触点指标j的重要性程度和满意性程度的初始值，swj′和ssj′分别为指标j′的重要性程度和满意性程度的标准值：

dwi′j′=∑wi′j′/n′；

(1)

(2)

dsi′j′=∑si′j′/n′；

(3)

(4)

式(2)和式(4)中的ave(·)和sd(·)分别表示括号内变量的期望值与标准差值。重要性程度标准值swj′和满意性程度标准值ssj′的绝对值越大，用户接触点的重要性程度和满意性程度越高。

3.2.3 用户接触点满意度重要性评估结果

以识别到的用户接触点指标作为测量指标，设计问卷测量各项指标的重要性程度与满意性程度。回收问卷后导入统计产品与服务解决方案软件(Statistical Product and Service Solutions,SPSS),首先进行信度检验，测试收回的问卷数据可信度，Cronbach’s系数的值在[0,1]之间，Cronbach’s系数越大，收集的数据越可信。若表示信度水平的α系数不超过0.6，则表示量表信度不足；达到(0.7，0.8]时，表示量表具有相当的信度；达到(0.8，0.9]时，表示量表信度非常好[30]，如图5所示。确认问卷可信度后，根据式(2)和式(4)计算用户接触点的重要性程度与满意性程度的标准值，将其划分在4个象限中，重点关注用户认为重要程度高但满意程度低的用户接触点，将其归类为关键用户接触点KT，最终完成用户接触点重要性满意性评估。

3.3 关键用户接触点失效分析过程

3.3.1 构建关键用户接触点失效分析流程

确定关键用户接触点KT之后，建立融合用户感知的失效分析重塑模型。系统地分析服务过程中关键用户接触点可能出现的失效模式，找出失效原因，对每种失效模式可能产生的后果和严重性程度以及现有的控制措施进行评分。将用户感知当作失效因素确定权重指标，更加全面地考虑了用户的感受，计算各关键用户接触点风险优先系数RKT值，归一化后构成决策矩阵CT，进而根据分析结果提出相应的预防或改进措施完成用户接触点分析重塑的流程[32]，如图6所示。

3.3.2 关键用户接触点失效分析数据模型

分析关键用户接触点KT，考虑失效的严重度(Severity,S)、发生度(Occurrence,O)和检测度(Detection,D)的权重[33]。确定一种新型风险优先系数计算方式，同时引入用户感知，确定重塑方向权重，如式(5)。计算每个关键用户接触点的风险优先系数RKT值，得到的RKT值越大，则该失效模式的风险越大，越需要对其采取措施进行预防[34]。

RKTij=3WS×(Sij-S′)+3WO×(Oij-O′)+3WD×(Dij-D′)；

(5)

S′=ΣSij∕m′,

(6)

O′=ΣOij∕m′,

(7)

D′=ΣDij∕m′,

(8)

CTij=∑RKTij/m′。

(9)

将各关键用户接触点的风险优先系数归一化后构成决策矩阵：

CT=[CT11，CT22，…,CTmn]。

(10)

式中：RKTij表示确定的关键风险接触点即第i阶段第j个用户接触点；WS、WO、WD分别表示用户期望在接触时刻的理想服务值权重；S′、O′、D′分别表示用户期望严重度、发生度和检测度的恰当服务分值均值；Sij、Oij、Dij分别表示各关键用户接触点的评价值均值。根据式(9)归一化后的CT是本文研究的用户接触点重塑设计的优先顺序结果。根据结果可以快速寻找失效模式，进而有针对性地对用户接触点进行重塑。

3.3.3 关键用户接触点失效分析步骤

关键用户接触点失效分析具体步骤如下：

步骤1成立评估团队，达成共识后对确定的关键用户接触点进行失效模式、失效原因和失效后果的评定。确定评分标准，并对每一种潜在的失效模式进行系统分析，得到其严重度(S)、发生度(O)和检测度(D)，其中，S、O、D的取值为[1,5]区间内的整数，用于确定各项风险评分标准[31]，评分标准如表1所示。

表1 评分标准

步骤2根据确定的评分标准对用户接触点进行多准则决策分析，确定其严重度(S)；分析失效原因确定其发生度(O)；分析失效后果确定其检测度(D)，确定失效模式后引入用户感知评价，以用户的角度引入5级量表对当下用户接触点理想服务与适当服务进行评价，确定各关键接触点的理想服务值和恰当服务值，完成数据收集。

步骤3根据回收数据确定用户期望在接触时刻的理想服务值权重WS、WO、WD，根据式(6)～式(8)确定用户在各关键接触时刻用户期望严重度、发生度和检测度的恰当服务分值S′、O′、D′，分别确定各用户接触点的评价值均值S、O、D。

步骤4根据式(9)确定关键接触点的风险优先系数归一化后的矩阵序列CT，输出用户接触点失效重塑优先次序结果指导用户接触点重塑。

根据输出的关键用户接触点的失效风险系数值矩阵CT确定用户接触点重塑优先次序，数值越大越优先考虑重塑，各关键用户接触点的严重度、发生度、检测度的数值越大，越先被设计师考虑解决。服务流程中的关键用户接触点是评估风险的切入点，从系统的角度出发对其进行重塑，根据关键风险接触点的失效模式、失效原因和失效后果结合风险优先系数对相应的接触点提供整改措施和建议。

4 案例验证

对突发性公共卫生事件后企业员工复工途中服务过程中的用户接触点进行建模，对服务过程中存在的用户接触点进行失效性分析。

4.1 识别服务过程中用户接触点

确定服务过程后，通过对不同复工方式的复工人员行为的观察确定访谈大纲，与用户进行访谈，收集数据，梳理复工途中的服务过程。对收集的数据进行关键技术事件分析描定用户行为，确定用户接到复工通知到回到工作所在地家中的整个服务过程的用户接触点。整个过程可以划分为准备返程(T1)、返程途中(T2)和到站回家(T3)3个阶段，其中每个阶段又包含若干用户接触点。梳理出用户行为地图，罗列用户在行为过程中的环境、目标、接触物等，确定整个服务过程中的用户接触点并进行编码[35]，分析用户行为绘制用户接触点流程，如表2所示。

表2 复工返程途中服务过程接触点识别表

4.2 用户接触重要性满意度性评估

将编码后的用户接触点作为评价指标，分别针对每个用户接触点设计重要性程度和满意性程度问卷，将问卷发放给用户对各个用户接触点的重要性程度和满意性程度进行评分；通过车站访问和线上复工人群访问收回问卷；将问卷数据导入SPSS软件，直接根据数据给出量表的信度测试结果，测试所收集问卷的数据可信度，根据图5可以确定重要性程度和满意性程度的Cronbach’s系数均大于0.9，达到了通过信度测试的水平，说明量表信度非常好，如表3所示。

表3 量表结果的信度测试

根据式(1)和式(2)计算用户接触点重要性程度的初始值和标准值，根据式(3)和式(4)计算用户接触点满意性程度的初始值和标准值，如表4所示。以重要性程度标准值为横坐标，满意性程度标准值为纵坐标构建坐标系对用户接触点进行分类，如图7所示。从表4和图7中可以确定，识别到现存的用户接触点T11，T12，T25，T26，T29，T212，T36，T37，T38失效风险较大，确定为关键用户接触点编码分别为KT11，KT12，KT25，KT26，KT29，KT212，KT36，KT37，KT38。

表4 用户接触点重要性满意性程度初始化值及标准化值

4.3 关键用户接触点失效分析

确定关键用户接触点后，成立评估团队对确定的关键触点的失效模式、失效原因以及失效后果进行分类列举。根据确定的用户接触点失效模式设计问卷，调研外出复工返程经历，用户分别从严重度(S)、发生度(O)和检测度(D)的恰当服务与理想服务按照表2的评分标准进行评估。根据式(6)～式(8)确定用户在各关键接触时刻用户期望严重度、发生度和检测度的恰当服务值S′、O′、D′分别是1.84、1.75、1.27，四舍五入为2、2、1；理想服务值均为1，如表5所示。

4.4 输出关键用户接触点失效分析结果

基于上述关键用户的严重度、发生度和检测度的恰当服务值，假设三者权重相同，即WS、WO、

表5 关键用户接触点失效分析

WD的取值均为1，则式(5)变为：

RKTij=3Sij-2+3Oij-2+3Dij-1。

(11)

根据式(11)计算各关键用户接触点的风险优先系数RKT值，根据式(9)将各关键用户接触点的风险优先系数RKT值归一化后构成决策矩阵:

CT=[0.100，0.114，0.106，…,0.113]。

根据关键风险接触点的失效模式、失效原因和失效后果结合CT值排序,确定重塑触点的优先顺序，CT数值越大，对应的关键用户接触点失效的可能性越大，在重塑过程中越需要优先考虑。根据矩阵CT得出，在准备返程阶段优先考虑触点顺序为T12和T11，其中T12失效的可能性最大，应该优先被考虑重塑。返程途中(T2)阶段的用户接触点重塑优先顺序为T212，T26，T25，T29；返程回到家中用户接触点重塑优先顺序为T38，T37，T36，3个用户接触点在整个服务过程中优先度和风险性都居中。从表6中可以看出，关键用户接触点在3个不同失效方向的风险值和整体失效风险值，输出的评估结果可为服务过程中用户接触点重塑和重点风险点规避提供一定的指导和参考。

表6 关键用户接触点失效分析结果

4.5 设计方案对比

通过对整个服务过程中的用户接触点进行重要性满意性评估确定关键用户接触点，对其进行失效模式与效应分析确定重塑方向和重塑优先次序。根据重塑的结果对服务过程进行服务设计方案制定，绘制用户复工返程服务蓝图，如图8所示。准备返程(T1)阶段针对用户接触点T12，T11分别制定了提供常用软件开发周边疫情定位提醒和权威网站发布个性化防护信息服务，针对服务增加了后台程序服务用户；返程途中(T2)阶段针对用户接触点T212，T26，T25，T29分别制定提供位置指引、增加座位分配指引、加强车站宣传引导分流和增加手部消毒提示服务，提升整个协同服务工作后台；到站回家(T3)阶段针对用户接触点T38，T37，T36分别设计无接触服务、衣服清洗提示服务和社区提醒服务提升社区服务。

服务蓝图将全部的用户接触点、前台工作行为和后台流程可视化，提升服务质量主要表现在增加交互线以下的前台和后台流程。前台工作行为和后台程序为用户接触点提供良好交互并作出细致的应对和支持。对比图8a和图8b可以看出，重塑设计后的服务设计方案在用户行为交互线以下前台员工行为、后台和程序支持方面均增加了服务支持模块，一定程度上提高了服务质量。

4.6 用户体验对比测试及结果分析

完成服务设计方案后对每一个接触点进行用户满意性程度测试，运用五级量表对编码后的用户接触点进行满意性评分，再次通过车站访问和线上复工人群访问，收集用户对于服务设计方案重塑后的各个用户接触点的满意性程度体验评价结果。将数据导入SPSS软件直接根据数据给出量表的信度测试结果，如表7所示。测试收集回的问卷数据可信度大于0.9，由图5可知获取数据可信程度高。

表7 用户满意性量表结果的信度测试

根据式(3)和式(4)计算服务设计方案后用户接触点满意性程度的初始值和标准值，分别记为Rsw和Rss，输出用户接触点重塑前后用户满意度对比结果，如表8所示。由表8可以看出，经过重塑后的用户在每个接触点时刻满意度均有提高，准备返程(T1)阶段，所有用户接触点的初始值均有提高，其中用户接触点T11，T12，T15，T16的满意度初始值最高，标准差值均大于0，表明用户在此刻满意度较高，用户接触点T11和T12满意度提升最高。返程途中(T2)阶段用户接触点的满意度均有提升，其中用户接触点T25，T29，T212，T213的用户满意度初始值较高，标准值均大于0。用户接触点T26的用户满意度初始值也相对提高，标准值接近0，表明新的服务设计方案一定程度上提升了用户体验。到站回家(T3)阶段所涉及的用户接触点满意度初始值均有提高，此阶段失效风险较大的用户接触点T36，T37，T38的用户满意度的标准值均大于0，表明经过失效分析后重塑的用户接触点的用户体验有所提升。

表8 用户接触点重塑前后用户满意性结果对比

续表8

5 结束语

服务设计过程中用户接触点是整个服务过程的关键环节，针对服务设计过程中用户接触点数量庞大涉及范围广泛的问题，提出一种服务设计用户接触点失效分析的方法指导用户接触点重塑。通过案例验证了方法的有效性，该方法同样适用于其他服务设计过程。研究结果为服务过程中用户触点的失效分析提供了一种线性的思路和方法。作为一种新思路的尝试，本文尝试构建的用户接触点失效分析方法，相对客观地指导完成了服务设计方案。但用户接触点承载了人的复杂情感和看似不合理的逻辑行为，本方法在分析过程中也使用了一定的主观评价。未来将考虑引入合适的方法对动态服务系统中的用户接触点重塑设计进行进一步研究。