瑞思值

瑞思值（RIS）是套用於電商領域的客戶體驗客觀評價指標，於2021年提出，以大數據和人工智慧為基礎，通過全渠道、多維度動態加權計算形成體驗指數，用於量化評估客戶體驗及品牌美譽度。其理論源於顧客感知價值模型，涵蓋商品功能價值、消費體驗、情感需求滿足及社會價值認同等多個維度，實現客觀實時、可拆解的動態評價體系。

該指標構建包含五個核心步驟：確定體驗因子、整合多渠道數據、結構化處理邏輯問題、測算用戶權重、校驗科學性與業務相關性，數據來源覆蓋用戶原聲（VOC）、運營指標（OPS）及行為數據（CES）等。當前主要套用於電子商務及電子支付領域，其模組化計算方法和可擴展框架支持多行業適配。

基本介紹

• 中文名：瑞思值
• 縮寫：RIS
• 定義：客戶體驗評價指標

理論基礎

瑞思值的理論來源是基於對顧客感知價值模型的相關研究，具有紮實的理論基礎。

就特定的電商行業而言，顧客不僅對其提供的商品和服務等功能價值有感知，其消費的體驗過程、情感需求都會影響價值感知。而隨著電商平台對顧客承諾的需求強化，與社會對企業道德和責任的重視，企業必須關注社會價值的創造，社會價值衡量了顧客對使用電商平台獲得的社會認同感的感知。圖片“電商平台顧客感知價值模型”是基於“顧客感知價值理論”建立瑞思值套用於電商領域的理論框架。

電商平台顧客感知價值模型

在企業關注客戶體驗運營的背景下，需要一個多渠道、多維度的加權體驗評估手段，用以衡量客觀企業口碑與客戶體驗，並指導運營落地。

指標實踐

設計步驟

瑞思值建設分為五個步驟。

（1）指標確定：從實際業務需求出發，確定影響客戶體驗的因子，作為算式的組成部分；

（2）數據接入：基於內部數據資源接入各渠道數據，儘量廣泛地覆蓋消費者體驗旅程中的各環節；

（3）問題聚類：從業務邏輯出發對數據進行全面結構化；

（4）權重測算：基於結構化後的問題，通過用戶研究的方法進行權重測算；

（5）數據校驗：檢驗指標的科學性、靈敏性和業務相關性，一般是通過業務判斷、用戶調研數據和長效運營反饋機制等對設定效果進行評估

數據基礎

瑞思值的數據來源整體包括VOC（用戶原聲，諮詢、退款等指標）、OPS業務運營指標、CES（用戶行為數據）等指標。

價值意義

首先，瑞思值是一種基於大數據的體驗度量指標，其在體系搭建方法和計算方法上具有創新性，對當前以客戶滿意度為首的體驗評估體系做了新的補充；

其次，通過全渠道、連結到訂單的有效數據與科學計算方法，建立一套以瑞思值為焦點的客戶體驗全流程數據化體系，實現通過用戶定性、定量數據對體驗進行量化評估，實現體驗指標可回溯、可追蹤、可長效運營

第三，當前瑞思值的研究涉及電子商務領域、電子支付領域等，其構建方法決定了它具有可復用性，有很大的套用潛力。