Kano模型的数据统计分析.docx
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Kano模型的数据统计分析
Kano模型的数据统计分析
1、用户需求分类
1.1Kano模型
可以把基本品质、期望品质、和魅力品质理解为客户对产品的要求：
功能要求---性价比/品牌效应一■附加值/特殊性。
1.2用户需求分类
将每项用户需求按照Kano模型进行分类，即分为基本品质、期望品质和惊喜品质。
先进行用户意见调查，然后对调查结果进行分类和统计。
1.2.1市场调查
对每项用户需求，调查表列出正反2个问题。
例如，用户需求为“一键通紧急呼叫”，调查问题为“一键通紧急呼叫能随呼随通，您的感受如何？
”以及“一键通紧急呼叫不能随呼随通，您的感受如何？
每个问题的选项为5个，即满足、必须这样、保持中立、可以忍受和不满足。
项目
性能
用户感受
一键
通
一键通紧急
呼叫能随呼
随通
满足
必须这样
V
保持中立
可以忍受
不满足
一键通紧急
呼叫不能随
呼随通
满足
必须这样
保持中立
可以忍受
不满足
V
注：
“表示用户意见
1.2.2调查结果分类
通过用户对正反2个问题的回答，分析后可以归纳出用户的意见。
例如，对某项用户需求，用户对正向问题的回答为“满足”，对反向问题的回答为“不满足”，则用户认为该项需求为“期望品质”。
每项用户需求共5X5-25个可
能结果。
正向问题
反向问题
满足
必须这样
保持中立
可以忍受
不满足
满足
可疑问题
惊喜品质
惊喜品质
惊喜品质
期望品质
必须这样
反向结果
不矢心
不矢心
不矢心
基本品质
保持中立
反向结果
不矢心
不矢心
不矢心
基本品质
可以忍受
反向结果
不矢心
不矢心
不矢心
基本品质
不满足
反向结果
不矢心
反向结果
反向结果
可疑问题
基本品质、期望品质和惊喜品质是3种需要的结果。
其他3种结果分别为可疑、反向和不矢心，这是不需要的，必须排除。
（1）可疑结果（用户的回答自相矛盾）。
可疑结果共2个，即用户对正反问题的回答均
为“满足”或“不满足”。
例如，对于“一键通紧急呼叫”，正向
问题为“一键通紧急呼叫能随呼随通，您的感受如何r，用户回答是“满足”；反向问题为“一键通紧急呼叫不能随呼随通，您的感受如何r用户回答还是
“满足”。
这表明无论一键通紧急呼叫是否能随呼随通，用户都会满足，这显然是自相矛盾的。
出现可疑结果有2种可能：
一是用户曲解了正反问题，二是用户填写时出现错误。
统计时需要去除可疑结果。
（2）反向结果（用户回答与调查表设计者的意见相反）。
正向问题表明产品具有某项用户需求，反向问题表明不具备该用户需求，正向问题比反向问题具有更高的用户满意，但用户回答却表明反向问题比正向问题具有更高的客户满意度。
例如，对用户需求“一键通紧急呼叫”，正向问题为“一键通紧急呼叫能随呼随通，您的感受如何？
用户回答为“不满足”，反向问题为“一键通紧急呼叫不能随呼随通，您的感受如何r，用户的回答为“满足”，这显然与调查表设计者的意见相反。
反向结果较多时，表明调查表的设计存在问题，需要改进。
（3）不尖心（用户对调查表所提出的问题漠不尖心）。
例如，对用户需求“一键通紧急呼叫”，正向问题为“一键通紧急呼叫能随呼随通，您的感受如何?
”，用户回答为“保持中立”，反向问题为“一键通紧急呼叫不能随呼随通，您的感受如何r，用户回答还是“保持中立”，说明用户对“一键通紧急呼叫”的存在与否，既不是满足，也不是不满足。
统计时需要去除这类结果。
1・2・3调查结果统计调查用户意见后，需要通过统计分析来判断每项用户需求属于哪种品质。
判定方法是：
对调查结果进行统计，去除可疑、反向和不矢心结果，根据基本、期望和惊喜3种品质统计结果的数量，确定用户需求属于哪种品质。
例如，对用户需求“一键通紧急呼叫”，如通过统计调查结果表明，用户认为“一键通紧急呼叫”是“基本品质”的最多，那么用户需求“一键通紧急呼叫”被确定为基本品质。
2、用户需求重要度调整
2.1调整算法
Kano模型中客户满意度与产品品质（即用户需求）之间的尖系可以表达为：
IS-fiktp）o
S表示客户满意度，P表示产品品质，k表示Kano模型分类中的调整系数。
从Kano模型图可以看出，基本品质的增加比例小于客户满意度的增加比例，期望品质的增加比例与客户满意度的增加比例呈线性矢系，惊喜品质的增加比例大于客户满意度的增加比例。
因此，可以将这3种矢系表示为：
1基本品质
2期望品质
△S/S二M/P
3惊喜品质
As/s>u/p
为简单起见，假定⑷与斤之间的尖系是线性的。
使用一个参数k，将上面的3个尖系用一表达式来表示：
AS/S二kM
对于惊喜品质，是k>l;对于期望品质，是k=l;对于基本品质，是Ovy它还可以进一步转换成：
S=cp
C是一个常数。
设久和r是当前的客户满意度和产品品质，”
和Pl是客户满意度目标和产品品质目标，可以得到：
S.5-CZ4o
可以推导出：
进一步还可以推导出：
'尺讪是调整了的改进系数，1R是最初的改进系数，k是可以选择而且是需要选择的唯一的参数。
将用户需求分类（基本、期望和惊喜品质）后，就可以选择相应的k。
k的取值可以由经验决定：
可以将基本品质、期望品质和惊喜品质的k值取为1/2，1和2。
经验法虽然简单，但受主观因素的影响较大，准确性较差。
因此，需要一种较为客观的方法来确定k的取值。
2.2k值的确定
用户需求分为基本、期望和惊喜3种品质，相应的k的取值范围为
Ovkvl,k=l,是k>l。
这仅仅是个取值范围，除期望品质（期望品质的改进率与
客户满意度的提高率相同，k恒等于1），产品的其他用户需求，即使同为基本品质，或者同为惊喜品质，k的取值也不一定相同，只是在同一取值范围内取值。
例如，BPro终端设备的用户需求“使人难以忘怀”和“个性化特征”同为
惊喜品质，但取值却未必相同，对“使人难以忘怀”来说，可能k=l.6,而
“个性化特征”可能k=2・3。
因此，需要对产品各种用户需求（已分成基本、期望和惊喜
3种类型）的k值进行确定。
由*式可得:
$%Si/So
所以，要得到k值，必须先得到当前客户满意度久、改进客户满意度》
、当前品质和改进品质少」。
因此，需要对和
进行确定。
2.2.2客户满意度调查
对某项用户需求来说，客户满意度的高彳氐很难用具体的数量来表达。
为此，将客户满意
度分为0~10共11个等级，对其进行度量，需要建立客户满意度调查表（以一键通紧急呼叫功能为例）。
客户满意度调查表
用户需求
Kano分类
当前满意度
改进后满意度
使人难以忘怀
惊喜品质
3
8
使用时间长
基本品质
3
4
000
00。
00
000
统计所有单个客户满意度，可以获得该用户需求的对$和Si:
nn
—〉：
$S]=It
2.2.3产品品质调查
将产品品质也分为0〜10共11个等级，对其进行度量。
在Kano模型中，产品品质为产品的真实品质，即我们提供给用户的产品品质，而不是用户对产品的感知品质。
一般情况下，感知品质小于真实品质。
所以，对产品的真实品质进行调查，调查对象不能是产品的用户，只能是与产品相尖的专业人员，只有他们才了解产品的真实品质，从而建立针对专业人员的产品品质调查表。
log片
i=1i«1
产品品质调查表
产品品质
Kano分类
当前品质
改进品质
使人难以忘怀
惊喜品质
5
7
使用时间长
基本品质
3
9
OOO
OOO
OOO
OOO
统计所有单个专业人员对产品质量的评价，可以获得p'和。
】:
最后得出：
nn
PQ二A如“仁另如Q
1
（惊喜品
可能通过计算得出结论为，对一键通的用户需求“使人难以忘怀”
质），k=2・0;对“使用时间长”（基本品质）0・5
2.3调整过程
在用户需求分类和重要度调整算法的基础上，给出市场调查与客户满意度调研的实施过
程中的调整过程:
3、实际应用形式
通过用户需求分类，以及原始重要度、竞争力分析数据等得到用户需求分
类表：
用户需求分类表
客户需求
原始重要度
竞争力分析
Kano分类
BPro
欧姆龙
的确能有效长期检测到体况信息
5
5
5
M
的确能做到一键通随呼随通
5
5
0
开通检测简单
4
5
4
0
佩戴脱卸简单
4
4
4
M
完整的产品和操作说明手册
4
4
4
M
操作使用简单
4
3
4
M
数据显示人性化
4
3
4
0
电池耗尽声音预警
3
3
3
0
声音提示类型单一
3
3
3
0
佩戴手感舒适
4
3
4
M
产品造型款式时尚感
3
3
5
A
一键通紧急呼叫
5
5
3
M
设备防水性能（包括防蒸汽）
3
3
3
0
电池续航能力强
4
3
3
0
设备自带时间自动与标准时同步
3
3
3
M
安心携带
4
4
4
M
长时间使用
4
4
3
M
设计良好
4
4
4
M
使人难以忘怀
3
3
4
A
M表不基本品质，。
表不期望品质，A表刁1惊喜品质
在竞争力分析的基础上，确定BPro终端的竞争力目标，计算出改进系数,
得到改进后的用户需求重要度及其百分比:
用户需求重要性调整
原始重要度
BPro
欧姆
龙
目标
改进系
数
调整
后的重要度
百分比重要度
的确能有效长期检测到体况信息
5
5
5
5
的确能做到一键通随呼随通
5
5
5
幵通检测简单
4
5
4
4
佩戴脱卸简单
4
4
4
4
完整的产品和操作说明手册
4
4
4
4
操作使用简单
4
3
4
4
数据显示人性化
4
3
4
4
电池耗尽声音预警
3
3
3
3
声音提示类型单一
3
3
3
3
佩戴手感舒适
4
3
4
4
产品造型款式时尚感
3
3
5
3
一键通紧急呼叫
5
5
3
5
设备防水性能（包括防蒸汽）
3
3
3
3
电池续航能力强
4
3
3
4
设备自带时间自动与标准时同步
3
3
3
3
安心携带
4
4
4
4
长时间使用
4
4
3
4
设计良好
4
4
4
4
使人难以忘f不
3
3
4
4
根据Kano模型分类，将基本、期望和惊喜3种品质量的k值和改进系数代入相应公式，得到调整后的改进系数，从而得到最终的用户需求重要度及其百分比。
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