迭代创新模式下互联网产品迭代改进点筛选研究

高锡荣 邓飞 高露

摘要：以提升用户满意度为目的的互联网产品迭代流程中，面对海量的用户体验反馈，急需科学地分析用户满意度体验，构建产品迭代改进点筛选的方法步骤，据此服务于有效地实施产品的迭代改进。首先，通过构建互联网产品的用户体验指标体系、体验指标的用户满意度分析和卡诺属性分析三个步骤对产品迭代流程中用户满意度体验过程进行了科学分析；然后，通过迭代指标的筛选、改进排序和改进数量的确定三个步骤筛选了产品的迭代改进点。文章所建立的方法步骤经过实际案例检验，具有实际可操作性，可用于支撑互联网产品迭代改进的实施。

关键词：迭代创新；用户满意度体验；迭代改进点筛选

中图分类号：TB472 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2018.04.004

0 引言

在互联网时代快速发展的今天，以用户为中心的体验经济受到广泛关注的同时，改变了许多企业开展创新创业活动的思维模式。尤其是在互联网及软件行业，以“迭代思维”和“创新”相結合的“迭代创新模式”已逐渐发展为互联网产品开发的重要指导思想之一，影响着互联网产品的生存发展[1]。迭代创新不同于传统耗时长、成本高的瀑布开发模型，企业需要在充分的市场调查情况下，根据制定详细的项目计划来开发产品，而是以满足用户需求为核心，根据不断用户体验的反馈，快速改进产品的过程。

但在实践的过程中，由于产品用户数量的庞大，在面对海量用户反馈的情况下，企业通常只能凭借主观经验或数据粗略地筛选用户体验的反馈信息，这样极易导致企业不能根据有价值的用户反馈来筛选产品的迭代改进点，进而就无法更好地实现产品的改进，并提高用户满意度。

基于以上的研究背景，本文在以迭代创新为主要的指导思想下，以提升用户满意度为核心目的，研究互联网产品的迭代流程中如何根据用户体验的海量反馈，筛选产品的迭代改进点，从而为实施产品的迭代改进提供明确的方法支撑。

1 文献回顾

互联网时代背景下市场的不确定性大大增加了创新的复杂性和风险性，Schlesinger认为企业需要采取迭代创新的策略[2]。迭代创新思想作为指导企业创新创业活动过程中一种科学有效的管理方法，近年来受到了众多学者的广泛认可与研究，集中体现在概念、特征、作用机制和实践应用等方面，而对于如何筛选产品迭代改进点，尚缺乏深入研究。

迭代创新这一概念是网络时代背景下产品创新模式的精辟总结。Fitzgerald等指出迭代创新是运用迭代循环的方式实现企业创意市场化目的过程[3]。Dong等认为迭代创新是一个持续改进的过程，力求通过高效的多次迭代周期实现产品功能的螺旋式上升[4]。国内学者黄艳、陶秋燕将迭代创新定义为以加快创新速度为目标，以持续创新为导向，通过构建充分授权的小型创新团队，以最小成本和最低风险，采用多次迭代方式进行创新的创新模式[5]。

关于迭代创新的特征研究，创新工场创办人李开复认为中国创业者更适应于迭代创新模式，因为该创新模式更加专注于用户和效率，能以较小的投入更快地开发产品，抢占市场[6]。张腾、王迎军提出迭代创新过程不同于传统线性模式，包含了用户参与、快速试错和多次迭代的特点[7]。席涛、郑贤强认为互联网产品迭代创新的特征包括微创新和快速迭代两个方面，微创新强调以用户思维为前提，目的在于改善用户体验；快速更迭是指针对用户反馈意见以最快的速度进行调整[8]。以“用户创造”为核心的理念已成为互联网时代产品创新的新趋势，Mahr等认为在产品开发的过程中，具有专业知识的领先用户不仅仅是提出自己的需求，还能参与产品的改进，从而实施有效地产品开发[9]。

关于迭代创新的作用机制，朱晓红、陈寒松研究了互联网背景下，市场导向型创业企业如何通过迭代创新模式实现其创新绩效的作用机制[10]。张腾、张玉利基于海尔创业“小微”的多案例研究，归纳了迭代创新的三种关键机制包括用户互动、快速响应和跨界整合三个方面[11]。王玉荣等提出移动互联网背景下迭代循环创新机制是通过技术变革打破传统行业的运作模式，再通过技术演进逐步提升用户体验和企业经营效率[12]。徐昕基于企业的内外部知识，探究了企业如何利用内外部知识的整合实现产品迭代创新的机制[13]。

迭代创新模式在国内外众多企业中得到了有效实施。比如谷歌的迭代战略就是“永远的beta（测试）版”，产品没有完美，永远可以更好。微信的迭代创新可总结为“独立、简单、敏捷和开放”八字诀，通过这种模式，使得该产品早期版本的核心功能得到了快速发展，并在短期内迅速达到了亿级用户[14]。小米基于迭代创新的理念，采取了“单点突破-试错-用户反馈负面口碑-再迭代-再试错-用户反馈正面口碑-顺势而为”的产品迭代模式，这个模式是以用户为中心，据估计小米软件中约80%的问题来源于用户的发现[15]。

2 研究设计

在互联网产品的开发过程中，面对市场的不确定性，以迭代创新为核心思想的产品开发过程为先向市场投入一个极简的原型产品，通过多次用户体验，再根据用户反馈迭代改进产品的过程。由此，互联网产品开发的迭代流程可主要总结为原型产品的开发、用户体验和迭代改进三个环节（图1）。其中，原型产品作为快速试错的初始条件工具，用户体验是发现问题的方法手段，迭代改进是制定策略，实现进一步优化提升的目标过程。本文以提升用户满意度为目的，通过对用户满意度体验进行分析，以达到对产品进行有效地迭代改进。

2.1 用户满意度体验分析

用户满意度体验分析是实施迭代改进的重要前提，鉴于影响用户满意的因素受多个方面影响，本文从用户体验的角度出发，以产品体验指标为研究基础，从两个方面进行分析。其一，分析体验指标的用户满意度；其二，分析体验指标影响用户满意度的卡诺属性；具体方法步骤如下：

2.1.1产品体验指标的构建

采用文献分析法，以互联网产品用户体验为主题，查阅、收集、归纳和整理相关文献，对文献中涉及互联网产品用户体验影响因素的内容进行提炼、归纳和分类，据此构建互联网产品用户体验指标。

2.1.2产品体验指标的用户满意度分析

就产品体验指标的用户满意度进行问卷调查，通过对问卷数据的统计分析，据此测算用户对产品体验指标的满意程度。

2.1.3产品体验指标的卡诺属性分析

就影响用户满意度的产品体验指标的卡诺属性进行卡诺问卷调查，通过对问卷数据的统计分析，测算各项体验指标的卡诺属性。

2.2 迭代改进点筛选

根据产品体验指标的分析结果，将迭代改进点筛选分为三个步骤完成。第一步，筛选能够满足改进产品条件的迭代指标范畴；第二步，制定各项指标的迭代优先顺序；第三步，确定最终用于迭代改进的指标数量。

2.2.1迭代指标的筛选

首先通过满意度标准的设定，针对用户不满意程度的指标进行初筛，再次基于指標的卡诺属性，利用满意敏感性矩阵分析对指标进行复筛，以此确定满足产品改进条件的迭代指标范畴。

2.2.2迭代指标的改进排序

综合考虑指标的不满意程度和满意敏感度，构建指标的迭代优先度计算公式，以此作为迭代指标改进优先顺序的主要依据。

2.2.3迭代指标的数量确定

鉴于迭代指标数量的可变性，通过设定数量参数值来代表迭代指标的数量，以此确定最终迭代改进的具体指标。

3 产品迭代流程中用户满意度体验分析

3.1 互联网产品的用户体验指标体系的构建

3.1.1互联网产品用户体验指标体系构建的理论基础

互联网产品是以互联网为介质，提供给用户价值和服务的软件体系的统称。在体验经济时代，面对激烈的市场竞争及消费者更高要求的产品体验品质，优秀的互联网产品用户体验是维持用户忠诚度，获取更多商业利益的重要手段。用户体验的概念最早由认知心理学家唐纳德·A·诺曼（Donald·A·Norman）提出和推广。瑞士国际标准化组织在ISO 9241-210：2010人机交互工程第210部分将用户体验定义为是用户在使用一个产品或系统之前、使用期间和使用之后的全部感受，包括情感、信仰、喜好、认知印象、生理和心理反应、行为和成就等各个方面[16]。

本文选取中国知网学术期刊论文数据库，分别以“互联网产品&用户体验”、“用户体验指标体系构建”、“用户体验评估”为关键词，检索2001～2018年的学术论文，共计178篇。通过对文献进一步的阅读、归纳与分析，发现国内外学者关于互联网产品用户体验指标体系的相关研究多是从用户体验理论模型、用户体验要素、用户体验内容结构几个层面进行讨论，下面，本文将从以上几个方面比较有代表性的文献进行梳理。

3.1.1.1用户体验的理论模型

关于用户体验理论模型的研究。Morville提出了由可用性、易用性、有用性、可靠性、可寻性、满意度、有价值七个方面构成的用户体验蜂窝模型[17]，该模型以实现应用价值为追求，受到了广泛的认可。“Ajax之父”James Garrett从产品设计和开发的角度建立了一个由上至下的用户体验模型，分为战略层、范围层、结构层、框架层和表现层五个层次，其中包括产品功能、内容、信息可用性、品牌特征等方面的体验[18]。李小青以诺曼的普遍体验为理论基础，构建了以网络产品设计的用户心理体验模型，包括视觉体验、浏览体验、品牌体验、功能体验、内容体验、互动体验和情感体验等[19]。张洁从品牌、视觉设计、交互反馈、信息构建、安全保障和个性化服务六个方面构建了系统的B2C电子商务网站用户体验评价模型，认为用户体验是B2C电子商务运营的核心因素之一[20]。

3.1.1.2用户体验要素

关于用户体验要素的研究，Rubinoff将互联网产品用户体验要素分为品牌、可用性、功能性和内容四个方面，作为评价互联网产品用户体验设计的综合指标[21]。Law等认为用户体验评估要素包括用户感知享乐质量、可用性质量、视觉美观度、产品综合质量[22]。Mahlke提出了人机交互体验的技术和非技术要素，其中技术要素包括系统有用性和易用性；非技术要素包括享受性、视觉美感性和内容吸引性。胡昌平等认为数字化信息的体验应包括易于寻找、可用性、有用性、期望性、易于获取、可信性等要素[23]。裴一蕾等将用户体验和搜索引擎评价有效地结合起来，从有用性、可获得性、可靠性、满意度四项体验要素构建了搜索引擎用户体验的评价指标[24]。

3.1.1.3用户体验的内容结构

关于用户体验的内容结构方面的研究，首先著名认知心理学家唐纳德·诺曼（Donald·A·Norman）从情感设计角度认为用户体验可分为本能层、行为层和反思层，该理论反映了人类认识与感受事物的普遍规律[25]。伯德·施密特（Bernd·H·Schmitt）博士从战略营销体验的角度提出了由感官体验、情感体验、思考体验、行动体验、关联体验组成的五种顾客体验内容，并指出实践中混合实现多种体验能够提高产品或服务的体验感染力[26]。王晓艳从信息构建和用户体验之间的关系，构建了信息服务领域的用户体验内容，包括功能体验（有用和可用）、技术体验（省时、省力、省钱）和美学体验（视觉上的好看、听觉上的好听、心理上的好感）[27]。王月丰认为听觉反馈作为能够提升用户体验的有效方式，互联网产品往往需要用各种声音效果来表达某种意思，声音的强弱、传达的清晰性和带给人们的沉浸感等特征也是强化体验的重要因素[28]。王娟从互联网产品界面设计的角度，将互联网产品用户体验分为感官体验（视觉和听觉）、互动体验（效率、容错率、流畅性、）和情感体验（愉悦、有趣、人性化）[29]。

3.1.2指标体系的构建

本研究依据以上对互联网产品用户体验的模型、要素和内容结构方面的文献分析和梳理，构建了由“3个指标层级、8个指标亚层和20项体验指标”组成的互联网产品用户体验指标体系（表1），具体划分过程如下。

3.1.2.1体验指标的划分

采用文献计量法，对用户体验的模型、要素和内容结构三个方面的体验指标进行汇总，提取其中出现频率高且具有代表性的体验指标，归纳为视觉美观性、视觉清晰性、品牌吸引、视觉引导性、布局合理等共计20项指标。

3.1.2.2指标亚层的划分

指标亚层是对体验指标进一步归纳的结果。将视觉美观性、视觉清晰性、视觉引导性、品牌吸引性以及界面布局合理性归为视觉体验，表示用户通过视觉对产品产生的第一印象；将声音保真性、音效多样性以及声音沉浸感归为听觉体验内容，表示用户通过听觉对产品产生的第一印象；将功能有用性、功能可用性归为功能体验，表示用户通过使用产品能够完成基本任务的属性；将可交互性、操作流畅性和操作易用性归为操作体验内容，表示用户在操作产品的过程中，能够促进用户完成基本任务的操作性能属性；将内容丰富性、内容可获取性以及内容可靠性归为内容体验，表示产品所提供的信息质量对用户吸引程度的属性。

3.1.2.3 指标层级的划分

指标层级是基于指标亚层的划分结果，将意思表达相近的体验层级做进一步归纳整理。首先可将视觉体验和听觉体验归纳为感官层体验，代表用户通过直觉对产品快速产生第一印象；然后将功能体验、操作体验和内容体验归纳为行为体验，代表用户通过亲身行为，对产品的功能或内容进行操作互动的过程中所产生的直观感受；情感体验作为情感层体验，指用户在体验产品之后，经过深入思考，从内心深处对产品的整体体验所产生的情感感受。

3.2 产品体验指标的用户满意度分析

3.2.1用户满意度问卷设计

用户满意度问卷设计是测算用户满意度的重要前提。在本文的研究过程中，调查问卷的设计由两个部分组成。第一个部分为调查用户的基本信息情況，包括用户的性别、年龄、年级和专业四项基本信息。第二部分为用户调查的主要内容。借鉴表1中20项互联网产品用户体验指标，设置问卷的调查问题，采用李克特五分评价法（其中1到5分分别代表体验极差、比较糟糕、体验一般、比较良好和体验很棒）对每项问题进行评价。

3.2.2基于问卷数据的用户满意度测算

问卷设计中每项调查问题的评价程度（“体验极差”、“比较糟糕”、“体验一般”、“比较良好”、“体验很棒”）是由1-5评分来分别表示用户的满意程度。为了便于测算，本文将五分评价制中1分、2分、3分、4分、5分评价分别转换为20%、40%、60%、80%和100%。设问卷调查的体验用户总数为n（n≥1），各项体验指标为si，则20项体验指标可表示为集合，用户对产品各项体验指标的评价分数为，体验指标数量为20，则产品各项体验指标的满意程度为的计算公式可表示为：

（1）

3.3 产品体验指标的卡诺属性分析

卡诺模型理论是东京理工大学教授狩野纪昭（Noriaki Kano）受赫兹伯格的双因素理论的启发于1984年正式建立的产品或服务的特性满足状况与用户满意程度的双维度认知模型[30]（图2）。根据产品或服务的客观表现与用户体验的主观感受，该理论将产品的质量特性进行分类，体现为五种类别的卡诺属性，分别是魅力质量特性A（能为用户创造惊喜的特性，当该项特性满足时，将大大提高顾客满意度，但缺乏时用户也不会感觉不满）、期望质量特性O（用户期望得到满足的特性，该项特性满足得越充分，用户越满意）、基本质量特性M（产品必须满足的特性，当该项特性不具备时，用户会感到很不满意，具备时也不会提高用户满意度）、无差异质量特性I（用户不关注的特性，该项特性的具备与否不能影响用户对产品的满意或不满意）、反向质量特性R（引起用户不满的特性，该项特性的存在反而降低用户体验的满意度）。

3.3.1体验指标的卡诺属性问卷设计

卡诺问卷的用户调查信息和体验指标相同于用户体验满意度调查问卷，但是不同于传统的问卷题项中每个问题层面只是单向的对用户进行提问，卡诺问卷的设计原理是针对每个问题层面，需要从正反两个角度对用户进行提问。正向问题是调查当产品具备该项指标特性时，用户对产品的满意度如何；反向问题是调查当产品不具备该项指标特性时，用户对产品的满意度如何。具体的卡诺问卷题项如表2所示。

3.3.2体验指标的卡诺属性测算

体验指标的卡诺属性测算过程是根据卡诺问卷的调查数据结果，并按照卡诺评价规则（表3），将产品体验指标的质量特性进行分类，调查每个用户对每项特性的分类是属于A、O、M、I、R五种特性中的哪一类。

当用户对某项产品体验指标的正向评价为十分满意，而反向评价为比较满意，则根据卡诺评价表容易得出该项体验指标对于该用户来说是属于期望质量特性。这样以此类推，统计每种体验指标在不同特性结果中出现的频率，并以最大频率数作为对该项指标的特性判断依据。

4 产品迭代改进点筛选

4.1 迭代指标的筛选

4.1.1基于用户不满意程度的迭代指标初筛

4.1.1.1满意度评价标准的设定

满意度评价标准是不同企业根据各自的产品战略愿景、市场运营情况等方面的综合考虑，自行划分的用户满意度评价层级。在用户体验的满意度测算中，“满意程度20%表示体验极差”、“满意程度40%表示体验比较糟糕”、“满意程度60%表示体验一般”、“满意程度80%表示体验比较良好”、“满意程度100%表示体验很棒”。针对0-1百分制满意度评价，本文设企业期望达到的满意理想基准线为参数a（0

根据以上分析，可将企业认定的用户对产品体验指标的满意评价标准分为两个层级，即不满意评价标准和理想满意评价标准，如表4所示。

4.1.1.2不满意评价的迭代指标筛选

已知产品体验指标集，根据表4中划分的满意度评价标准，容易得出用户不满意的迭代指标范畴为满意程度Pi属于（0，a）区间的体验指标，用不满意评价的迭代指标集A表示，则且，其中x表示满意程度Pi属于（0，a）区间的指标个数。

4.1.2基于卡诺属性的迭代指标复筛

不满意评价的指标作为迭代指标的首要筛选范畴，但为了考虑迭代指标是否有利于提升用户的满意度，还需结合指标的卡诺属性，针对不满意评价的指标进一步分析指标的满意度敏感性，复筛有利于提升用户满意度的迭代指标。

满意敏感性分析是根据各项指标的卡诺属性分类，分析各项指标特性的满意影响力和不满意影响力，形成满意敏感性比较矩阵，从而来判断这些指标的满意敏感程度（satisfaction sensitivity，SS）的过程[31]。

（1）满意影响力和不满意影响力。满意影响力（satisfaction influence， SI）是反映当产品某种指标特性越突出时对用户满意度的影响；不满意影响力（dissatisfaction influence， DSI）是反映当产品某种指标特性越不突出时对用户满意度的影响。两者共同作用，反映指标特性对用户的满意敏感程度。满意/不满意影响力值越高，说明该项指标越有利于提升用户满意度，测量公式表示为

（2）

（3）

式中A、O、M、I分别表示各项指标占各类质量特性的频数，由卡诺问卷调查的结果容易得出。

（2）满意敏感性比较矩阵。满意敏感性矩阵是用户对于各项指标满意敏感程度的综合反映。它是以各项指标的SI值为横坐标，DSI值为纵坐标描绘而成。具体过程是过点（0.5，0）作一条垂直于横轴的直线，过点（0，-0.5）作一条垂直于纵轴的直线，两条直线相較于P，同时以原点O为圆点，以OP为半径的四分之一圆弧将不同的指标特性切割（图3）。图中虚线圆弧线代表的是指标特性的选择线，该线右侧的指标则视为有利于提升用户满意度的迭代筛选指标，指标位置离圆点越远，说明用户对该指标的敏感度越大，则越需要重点改进；而在左侧的指标由于其满意敏感性不大，可暂时不考虑[32]。由此，本文针对不满意迭代指标集A，再次筛选其中属于选择线右边的指标，并将其设置为迭代指标集B，可表示为，其中y表示选择线右边的指标个数。

4.2 迭代指标的改进排序

4.2.1迭代指标的不满意程度计算

迭代指标的不满意程度与满意程度意义相反，根据公式（1）中满意程度Pi的计算过程，容易得出各项指标的不满意程度DPi的计算公式可表示为

（4）

式中gi（1≤gi≤5）表示用户对产品各项体验指标的评价分数，n（n≥1）表示调查的体验用户总数，不满意程度值DPi越高表示用户对产品该项体验指标越不满意，则代表该项指标越需要被迭代改进。

4.2.2迭代指标的满意敏感度计算

满意敏感度衡量了某项指标有利于提升用户的满意程度。满意敏感度越高，代表指标的改进越有利于提升用户对产品的满意度。根据指标的满意敏感性分析比较矩阵图，迭代指标距离圆点越远，表示用户对该项指标的满意敏感程度越大，本文将各项指标的坐标位置到圆点的距离来衡量迭代指标的满意敏感度，其中各项指标的横坐标由SIi值衡量，纵坐标由DSIi值衡量，则满意敏感度的计算公式可表示为

（5）

4.2.3 迭代指标的改进优先度排序

迭代指标的改进顺序需要综合考虑指标的不满意程度DPi和满意敏感度SSi，本文将不满意程度值和满意敏感度值相乘求积，以此作为衡量指标的改进优先程度，并将其命名为“迭代优先度“，用IP（iterative priority）表示。迭代优先度的计算公式如公式（6）所示，IPi值越大，表示该项指标越应该优先改进。

（6）

4.3 迭代指标的改进数量确定

为了筛选产品最终的迭代改进点，在明确产品迭代改进的指标范畴和各项迭代指标的改进优先程度下，企业需要进一步确定产品改进的迭代指标数量。产品开发的迭代路径是以满足用户需求为核心，循环前进的过程，用户需求的变动性必然伴随着产品迭代的不确定性。因此，迭代指标的改进数量需要企业及时根据市场的需求反馈、产品的运营现状等实际情况来综合判断。在筛选的满足产品迭代改进的指标范畴内，根据各项指标的迭代优先顺序，企业可筛选改进部分迭代指标，也可以是全部。比如腾讯微信的Android 6.5.3版本的迭代改进点包括相册和语音两个方面，而6.5.4版本的迭代改进点包括了对红包、照片和信息浏览三个方面。

本研究将企业筛选的迭代改进指标数量设为任意参数值z（z∈N），按照各项指标迭代优先度从大到小的排列顺序，最终产品迭代改进点可表示为迭代指标集B中根据迭代优先程度排列的前z个迭代指标，用集合C表示为且。

5 案例研究

以某企业开发的一款“校招咨询服务微信公众号平台”产品为例，该产品的核心功能是为学生提供丰富的校招求职经验知识，从而帮助学生更好地应对工作面试。本文将该“校招咨询服务微信公众号平台”简称为A产品，针对该产品的2.0版本，研究A产品在下一步迭代流程中如何筛选迭代改进点。

5.1 A产品迭代流程中用户满意度体验分析

5.1.1 A产品体验指标的用户满意度分析

5.1.1.1 用户满意度问卷调查与检验

本文选取C高校学生为主要的用户调查对象，首先邀请300名学生对A产品进行体验，然后运用问卷星网站在线收集问卷。本次问卷发行历时2周，共回收问卷251份，剔除其中有问题的36份问卷，最终得到215份有效问卷。

对总体量表的信度和效度进行检验。信度方面，经检验的Cronbach α值为0.917，表明问卷整体的测量结果十分可信。效度方面，首先本次问卷的题项经过科学的逻辑结构和专家的校验，因此本问卷具有良好的内容效度；结构效度方面，经检验的KMO测量值为0.906，表明适合做因子分析；巴特利球体检验的统计值的显著概率为0.000，小于0.01，说明数据具有相关性；利用主成分分析法配合最大变异法进行正交转轴，大多数萃取出的因子的累积解释变异量为66.420%，说明问卷具备良好的结构效度。

5.1.1.2 A产品的户体验满意度测算

对回收的用户满意度问卷数据进行统计，并根据公式4.1计算体验指标的用户满意程度，获得各项体验指标的用户满意程度，计算结果如表5所示。

5.1.2 体验指标的卡诺属性分析

5.1.2.1 体验指标的卡诺问卷调查与检验

体验指标的卡诺问卷调查同样以300名C高校学生为调查对象，根据学生对A产品的认知，运用问卷星进行问卷调查。本次问卷发行历时10天，回收有效问卷205份。

根据spss.20统计软件从正反两方面问题对问卷进行信度和效度分析，检验结果都达到了良好的信度和效度，分析结果如表6所示。

5.1.2.2 体验指标的卡诺属性测算

根据卡诺评价表对每个用户的问卷填写结果进行分析，统计每项体验指标分属于不同质量特性的频数，并以最大频数作为判断各项指标质量特性的依据，从而测算出产品各项体验指标的质量特性分类结果，如表7所示。

5.2.1.1 基于用户不满意程度的迭代指标初筛

设A公司设立的用户满意理想基准线参数a为80%，根据表4中，易知A公司产品体验指标的不满意评价标准为，则初始筛选的迭代指标集A为满意程度Pi属于（0，80%）区间的体验指标，，如表8所示。

5.2.1.2基于卡诺属性的迭代指标复筛

（1）产品体验指标的满意影响力SI和不满意影响力DSI的计算

根据公式（2）和公式（3），可计算出體验指标的满意影响力和不满意影响力，结果如表9所示。

（2）敏感性分析矩阵

以满意影响力SI为横坐标，DSI为纵坐标，可得敏感性比较矩阵（图4）。

（3）迭代指标复筛

在筛选用户不满意的指标集A的基础之上，进一步筛选有利于提升用户满意度的指标。由敏感性比较矩阵图，可知选择线右边的不满意评价指标即最终迭代指标集B，筛选结果如表10所示。

5.2.2 A产品迭代指标的改进排序

首先，根据公式（4）对各项体验指标的用户不满意程度DPi的计算，得出迭代指标集B中各项指标的不满意程度DPi值；然后根据公式（5）技术得出各项指标的满意敏感度SS；最后由公式（6），根据不满意程度DPi值满意敏感度SS值，得出各项指标的迭代优先度IPi计算结果（表11），则迭代指标的迭代优先顺序从高到低排列为s14>s15>s17>s20>s9>s18>s12>s5>s1>s4。

5.2.3 A产品迭代指标的改进数量确定

企业根据市场需求和产品运营状况的分析，设定产品迭代的指标数量z为3，则产品迭代改进点可表示为集合。按照各项指标的迭代优先程度，进而可得出产品下一步迭代的指标顺序为s14>s15>s17，即企业应优先迭代产品的内容丰富性，其次为内容的可获取性，最后为愉悦享受性。

6 研究结论

本文基于迭代创新的思想，以提升用户满意度为目标，提出了基于用户满意度体验的产品迭代改进点筛选方法。

针对用户满意度体验分析的过程，提出了互联网产品体验指标的构建、体验指标的用户满意度分析和卡诺属性分析三个步骤。首先采用文献分析法对互联网产品用户体验的相关理论进行深入挖掘、分析和归类，构建了由三个层级组成的互联网产品体验指标；然后基于互联网产品用户体验的三级指标，采用问卷调查法分析了产品体验指标的用户满意度，测算了各项指标的用户满意度；最后再次基于用户体验的三级指标，采用卡诺问卷调查法，分析了体验指标的卡诺属性，测算了各项指标的质量特性。

针对产品迭代改进点筛选过程，提出了迭代指标的筛选、迭代指标的排序和迭代指标的改进数量确定三个步骤。首先根据体验指标的用户满意度分析和卡诺属性分析结果，针对用户不满意程度的指标和有利于提升用户满意度特性的指标进行初筛和复筛，确定满足产品改进条件的迭代指标集合为。然后根据迭代指标的不满意程度和满意敏感度，构建了迭代优先度，其值越大，表明该项指标越需要被优先改进；最后设产品迭代指标的改进数量为任意参数值Z，确定了产品最终的迭代改进点，表示为集合且。

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Research on Iterative Improvement Point Selection of Internet Products under Iterative Innovation Mode： Based on User Satisfaction Experience

GAO Xirong， DENG Fei， GAO Lu

（School of Economics and Management， Chongqing University of Posts and Telecommunications， Chongqing 400065，China）

Abstract： In the internet product iteration process aimed at improving user satisfaction， facing the massive user experience feedback， it is urgent to analyze the user satisfaction experience scientifically， and construct the steps of the product iterative improvement point selection， thus serving for the effectively implementing the iterative improvement of the product. First， by three steps of constructing the user experience index system， analyzing the user satisfaction and Kano attribute analysis， the user satisfaction experience in the product iteration process was scientifically analyzed. Then， by three steps of the selection， improvement sorting and improvement quantity determination for the iterative indexes， the iterative improvement point of the product was selected. The methods and steps adopted in the article are verified to be practically operable in an actual case， and can be used to support the implementation of iterative improvement for internet products.

Keywords：iterative innovation； user satisfaction experience； iterative improvement point selection