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Kano模型的数据统计分析.docx

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文档介绍

文档介绍:Kano模型的数据统计分析
1、用户需求分类
1・1 Kano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 求一-性价比/品牌效应一-附加值/特殊性。
2用户需求分类
将每项用户需求按照Kern。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市场调査
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、保持屮立、可以忍受和不满足。
项H
性能
用户感受
一键

-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
…键通紧急
呼叫不能随
呼随通
满足
必须这样
保持屮立
可以忍受
不满足
注:J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1可题
反向问题
满足
必须这样
探持中立
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
不关心
不关心
不关心
慕本晶质
保持中立
反向结果
不关心
不关心
不关心
基本品质
可以忍受
反向结果
不关心
不关心
不关心
基本品质
不满足
反向结果
不关心
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种需耍的结果。其他3种结果分别为可疑、
反向和不关心,这是不需要的,必须排除。
(1)可疑结果(用户的冋答自相矛盾)。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“―•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?”,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 吋出现错误。统计吋需要去除可疑结果。
(2)反向结果(用户回答与调查表设计者的意见相反)o正向问题表明产站 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?”,用户的回答为“满足”,这显然与调查 表设计者的意见相反。反向结果较多吋,表明调查表的设计存在问题,需要改进。
⑶不关心(用户对调查表所提出的问题漠不关心)。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