基于QFD 的智能音箱测评体系建立

李 强，许一骅

（中移（杭州）信息技术有限公司，浙江 杭州 311121）

0 引言

物联网、人工智能、智能制造等产业发展，为数字家庭产业提供了前所未有的发展机遇。智能家居作为数字家庭产业的细分领域，市场规模日渐扩大，运营商也大力投入家庭市场服务。而作为智能家居入口终端之一，智能音箱是智能家居的重要组成部分。因此智能家居市场上各家公司纷纷开始了智能音箱的研制开发，市场上智能音箱的种类繁多。为了帮助消费者从种类繁多、质量参差不齐的各类智能音箱挑选提供参考依据，各大研究机构、行业协会等组织关于智能音箱的测评出具了测评报告、质量白皮书等。虽然测评标准各不相同，但大多以智能音箱本身的技术要求、已有的测试规范进行测评工作的开展。而智能音箱随着市场推广已有多年的市场积累，客户对于智能音箱的需求也在不断扩展，关于智能音箱的测评工作主要存在以下问题[1]：

（1）重技术参数测试，轻实际体验测评；

（2）市场需求传递有效性不够；

（3）测评权重分配缺乏依据。

以上问题的解决，需建立一套以客户需求为导向的评测体系，从而提供相应的智能音箱测评方案。

本文将QFD 引入到对智能音箱测评体系的建立及评估，提出客户满意导向的测评体系，通过系统的方法对智能音箱测评体系进行系统化的分析，将市场需求有效地转化为测评指标，最大限度地满足市场需求，以期为业界提供参考。

1 QFD 方法介绍

QFD（质量功能展开）于20 世纪70 年代初起源于日本的三菱重工，由日本质量管理大师赤尾洋二（Yoji Akao）和水野滋（Shigeru Mizuno）提出，旨在时刻确保产品设计满足顾客需求和价值[1]。

QFD 是采用一定的规范化方法将客户所需特性转化为一系列工程特性。所用的基本工具是“质量屋”。质量屋主要由六部分组成，包括目标陈述，由顾客决定的产品、工序或服务的系列特征，顾客竞争性评价，实现客户要求的方式，技术评价与困难分析，关系矩阵。典型的QFD 质量屋如图1 所示[2]。

图1 典型QFD 质量屋

本文以客户需求为导向，将QFD 方法引入到智能音箱测评体系的建立，将相应的需求、指标结合智能音箱产品的特性进行转化，建立相应的测评体系[3]。

2 测评体系设计调查

本文通过市场调查问卷、客户投诉收集、专家小组法等方法收集梳理客户需求，整理出客户体验指标及相关参数分析，同时通过头脑风暴、专家小组法等对智能音箱测试的技术参数进行整理及分析，结合QFD 方法建立智能音箱测评体系[4]。

3 体系模型建立

3.1 确定客户需求

通常根据市场调查问卷、客户投诉收集等方法确定相应的影响客户需求的因素。通过获得相应市场信息组织专家进行整合梳理，专家打分法确定相应的影响客户需求的客户声音（Voice of Customer，VOC）。

本文通过设计市场调查问卷发送给运营商智能音箱使用客户，收集在客户在使用智能音箱的过程中对智能音箱哪些使用体验有较为强烈的感知，影响客户使用体验的问题。问卷设计请用户填写3项及以下影响因素，最终汇总相应客户体验需求。相关汇总数据详见表1[5]。

表1 影响客户使用智能音箱体验的问题汇总表

根据表1 将汇总的数据按因素分类进行累计统计，绘制出智能音箱影响客户使用体验因素的pareto 图，具体如图2 所示[6]。

图2 智能音箱影响客户使用体验因素的pareto 图

根据图2 进行汇总分析，其中横坐标为具体影响客户使用的体验因素，左侧纵坐标对应的柱状图为该因素占所有因素的百分比，对应的折线图为各因素的累计百分比（根据各因素的百分占比从高到低进行排列累计）。之后将影响客户使用体验因素累计超过80%的数据汇总，共计有16 项影响客户使用体验需求的因素累计占比为80.94%。该16 项影响因素形成相应的影响客户需求的VOC，具体详见表2[7]。

表2 影响客户需求的VOC 表

3.2 需求转化展开

根据VOC 组织进行头脑风暴，利用通过KJ 法画出亲和图将相关客户需求转化、展开为质量特性，形成质量关键点（Critical to Quality，CTQ）[8]。

由各专家针对3.1 节中汇总的客户需求VOC，将相关的客户需求转化为相应的质量特性即CTQ，详见表3。

表3 客户需求转化为质量特性表

根据表3 汇总整理相应质量特性为客户体验测评指标，详见表4。

表4 客户体验测评指标表

3.3 客户体验测评指标重要度定义

针对得到的客户体验测评指标，确定相应的重要程度。一般通过市场调查问卷、客户投诉收集数据组织专家分析进行确定。客户体验测评指标重要程度Ki（i=1，2，3，…，m）可取下面5 个等级。

（1）不影响客户使用需求体验；

（2）不影响客户的主要使用需求体验；

（3）比较影响客户使用需求体验；

（4）非常影响客户使用需求体验；

（5）无法满足客户的使用需求。

本文通过上述方法整理由专家小组分析得到的客户体验测评指标重要程度详见表5[9]。

表5 客户体验测评指标重要程度表

3.4 智能音箱测试技术参数

本文通过头脑风暴、德尔菲法等方法，组织相应的专家及技术人员将智能音箱测试的技术参数列举出来，具体详见表6[10]。

表6 智能音箱测试的技术参数表

3.5 建立关系矩阵

通过3.4 节列举出来的智能音箱测试的技术参数，针对3.3 节得到的客户体验测评指标通过建立关系矩阵，得出二者之前的关联度。关系矩阵即关系度rij一般采用0、1、3、5、7、9 等关系度等级：

（1）0，即该交点所对应的技术参数对客户体验测评指标无影响；

（2）1，即该交点所对应的技术参数对客户体验测评指标有微弱影响；

（3）3，即该交点所对应的技术参数对客户体验测评指标有一定影响；

（4）5，即该交点所对应的技术参数和客户体验测评指标存在比较密切的关系；

（5）7，即该交点所对应的技术参数和客户体验测评指标存在密切的关系；

（6）9，即该交点所对应的技术参数和客户体验测评指标存在非常密切的关系。

采用专家打分法，给出各技术参数对各客户体验测评指标的关系度rij值。具体详见表7[11]。

表7 关系矩阵表

3.6 建立相关矩阵

相关矩阵的定义是两个多个变量存在相关关系，可以用相关度表示相关的性质和相关程度，在本文中特指智能音箱各技术参数的相关关系。一般有4 种关系，即正相关、强正相关、负相关、强负相关，本文中分别用图标○、●、-、# 表示。通过德尔菲法整理出各技术参数的相关度，具体详见表8[12]。

表8 相关矩阵表

3.7 QFD 质量屋搭建

结合以上统计的指标、参数及相关数据进行汇总整理，按照QFD 质量屋搭建相应的结构图，具体如图3所示。

图3 智能音箱测评体系QFD 质量屋要素构成图

4 测评体系建立分析

4.1 客户体验测评分析

通过下式统计计算出各客户体验测评权重指数Ci：

式中，Ki为表5 中各客户体验测评指标的重要程度数值，∑Ki为客户体验测评指标的重要程度数值的和。根据式（1）计算出各客户体验测评指标的权重Ci，具体详见表9[13]。

表9 客户体验测评指标权重Ci 表

4.2 技术参数测评分析

通过下式统计计算出各技术参数重要度Hj：

式中，rij为表7 中各技术参数对各客户体验测评指标的关系度数值，具体某一技术参数重要度Hj是通过该技术参数与客户体验测评指标权重数值Ci乘积的和计算得出，根据式（2）计算出技术参数重要度Hj[14]。

再通过下式统计计算各技术参数测评权重指数Tj：

式中，Hj为表中各技术参数重要度的数值，∑Hj为技术参数重要度的数值的和。根据式（3）计算出各技术参数的权重Tj，具体详见表10[15]。

表10 技术参数重要度Hj 及权重Tj 表

4.3 测评体系“质量屋”模型及方案

根据上述分析，将图3 的质量屋结构图补充完整，形成最终的智能音箱测评体系“质量屋”模型，具体如图4所示。

图4 智能音箱测评体系QFD 质量屋

根据得出智能音箱测评体系“质量屋”模型，可以得出智能音箱的客户体验测评及技术参数的指标及权重分配，最终输出相应的测评方案。结合客户体验指标及技术参数测评结果，综合对相应的智能音箱进行分析评价。

5 结束语

本文以智能音箱市场现有的客户反馈信息收集及测试实践为基础，将QFD 理论应用于智能音箱测评，建立了基于QFD 的智能音箱测评体系，将客户需求充分考虑进了测评体系，建立以客户满意为导向的测评方案，为智能音箱测评领域提出一种新的测评体系建立的模型[16]。后续随着智能家居产业的持续发展，客户需求也将不断更新变化，测评体系也需根据客户需求不断调整相关指标及权重，满足产业需求，为广大客户、研发人员及制造商等提供有力的依据，为智能家居产业质量提升提供支持。