基于改进Kano模型的直播购物平台服务优化研究

摘 要：服务优化的前提是顾客需求的分析，本文基于顾客需求的分析，研究直播网络购物平台可优化的服务要素。主要参考Kano模型的定性分析，确定关键要素，并充分结合Matzler（1998）所提出的产品质量管理改善系数的基础理论，进行定量分析，计算出增加顾客满意度的系数（better系数）和减少不满意度的系数（worse系数），得出better-worse系数，然后构建出Better-Worse矩阵，更加准确地界定关键服务要素及其优先序列。

关键词：KANO模型;Better-Worse系数;服务优化

本文索引：乔娟娟.基于改进Kano模型的直播购物平台服务优化研究[J].中国商论，2022（01）：-145.

中图分类号：F063.2 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2022）01（a）--03

Kano模型主要分析产品的性能和顾客满意度之间的非线性关系，该模型的思想源于赫茨伯格的双因素理论，将造成满意与不满意的质量因素进行区分。在Kano模型中将产品与服务质量的基本属性划分为五个主要类别：必备属性（M类）、期望属性（O类）、魅力属性（A类）、无差异属性（I类）、反向属性（R类）。从研究方法上来看，该Kano模型属于定性研究法，本文在众多学者对Kano模型定量化研究的基础之上，并利用有关学者提出的有价值的分析方法和工具，探讨定量化Kano模型在识别直播购物平台服务优化的关键要素。

本文拟从直播购物平台的可控性和顾客体验的主要因素角度入手，探讨应用Kano模型和Better-Worse系数为基础类分析顾客需求，确定关键的服务要素，及其优先级别。

1 研究方法

本文针对直播购物平台网站自身的特点，从用户感知的角度构建了影响直播购物平台顾客满意度的要素研究的假设。基于Kano模型的5种服务质量的分类，设计不同维度要素的结构性问卷，每个要素又包含正反两个方向的问题，从而确定该属性的频率。最后，整理收集到的Kano问卷的数据，各要素的总频数最大者即为该要素所属的Kano类别。

根据学者Matzler提出的质量改善系数理论，计算Better-Worse系数，来体现该要素对增加用户的满意程度或消除用户不满意程度的影响，其中Better系数通常为正值，表示具备某项服务或功能时，會提升用户的满意度。Worse系数则为负值。在Kano属性归属探讨的基础之上，通过计算要素属性归类的百分比，从而计算出Better-Worse系数，来表示该要素可以增加满意或者消除不满意的影响程度。

其公式为：

增加后的满意系数（better系数）=（A+O）/（A+O+M+I）

消除后的不满意系数（worse系数）=—（O+M）/（A+O+M+I）

2 实证分析

2.1 问卷设计

本文通过实际调查及相关学者的研究，确定了20个有关服务质量的要素。参见表1左第一列所示。

问卷分为两个部分，第一部分为受访者的基本信息，第二部分为Kano的相关服务质量的要素问项。其中，第一部分主要包括：年龄、性别、行业、文化水平以及个人收入等几个方面。第二部分是从正反两个方面去设置各服务质量要素的相关问题。

2.2 数据处理

本文借助网络平台发放问卷，对不同类型的客户群体进行调查统计，调查人数约262人，得到258组数据，剔除18组无效数据，最终得到240组有效数据。此次调查统计回收率达98%，有效率达91%。

对回收的数据进行分析处理，分析各要素的Kano评价值，依据频数最高原则确定该要素指标的分类。如表1所示，其中回答存在矛盾（Q类）应予以舍弃。

由以上结果可知，Y2商品描述的翔实性、Y8隐私保护、Y10合理的购物流程、Y16更改或取消交易、Y18主播信息组织合理这五项要素被归于基本要素质量（M）类;Y3连接的准确性、Y4商品性价比、Y5促销活动等这七项要素被归于期望质量属性（O）类;Y9主播导向性、Y11主播商品讲解的吸引力、Y12主播的信誉度、Y14购物满足感等这四项被归类于魅力质量属性（A）类;Y1支付平台、Y6页面布局合理等四项被归类于无差异型需求;未发现反向质量要素。

根据上文提到的Better系数和Worse系数公式，计算各服务要素的Better-Worse系数，如表2所示。

3 构建直播购物平台服务质量Better-Worse矩阵

在Kano模型中，Better-Worse矩阵是以Better系数作为

点相交点作为原点的四象限矩阵图。在该矩阵中，按各要素的系数将各要素分布于该矩阵图的四个象限中。这4个象限按逆时针方向分别为第一象限、第二象限、第三象限以及第四象限。从一象限到四象限分别为意愿因素（O）、魅力因素（A）、无差异因素（I）、必备因素（M）。在此基础上，对数据统计结果进行初步分析。如图1所示：

由图1所示：1.落入第一象限内的要素，Better系数值较高，Worse系数的绝对值也高，如图1所示，Y11、Y14、Y9为意愿因素，当这些因素得到满足时，用户的满意度会提升，反之，用户的满意度就会降低。2.落入第二象限内的要素，Better系数值高，Worse系数绝对值低，如图1所示，Y17、Y6、Y7为魅力因素，当这些因素得不到满足时，用户的满意度不会降低，反之，群众的满意度会有很大提升。3.落入第三象限内的要素，Better系数值低，Worse系数绝对值也低，如图1所示，Y18、Y2、Y16为无差异因素，无论直播购物平台是否提供这些因素，都不会影响用户的满意度。4.落入第四象限内的要素，Better系数值低，Worse系数绝对值高，如图1所示，Y19、Y20、Y4、Y5等为必备因素，当直播购物平台提供此因素时，用户的满意度不会提升，反之，用户的满意度会大幅降低。

根据Kano的原理，改进服务质量要素的顺序为：（M）类>（O类）>（A）类>（I）类。并结合上图1所示，以Better系数和Worse系数的绝对值分别大于0.6为基准，可以看出：从降低顾客不满意度来说Y4、Y5、Y10、Y15、Y16等要素更容易引起顾客的不满情绪。从提升顾客满意度来说Y9、Y11、Y20、Y3、Y12等因素可视为提高顾客满意度的关键因素。因此，提升顾客满意度，改进服务质量的顺序应以一下顺序为参考：

本文基于改进的Kano模型对20个直播平台的相关要素进行定量化的分析。通过应用Better-Worse系数矩阵图定量区分各Kano属性下不同要素的优先序列。较为精确地确定出直播购物平台关键的服务要素。并且，确定服务要素优化的序列集。

参考文献

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[5]MATZLER K， HINTERHUBER H H. How to make product development projects more successful by integrating Kano’s model of customer satisfaction into quality function deployment [J]. Technovation，1998，18（1）：25-38.

作者簡介：乔娟娟（1993-）女，汉族，河南济源人，硕士研究生，研究方向：企业管理。

Research on Service Optimization of Live Broadcasting Shopping Platform

Based on Improved Kano Model

School of Economics and Management， Chang’an University  Xi’an， Shaanxi  710064

QIAO Juanjuan

Abstract： The prerequisite for service optimization is the analysis of customer needs. Based on the analysis of customer needs， this article studies the optimizable service elements of the live broadcasting shopping platform. This article mainly refers to the qualitative analysis of the Kano model to determine the key elements， and fully combines the basic theory of product quality management improvement coefficients proposed by Matzler （1998）， carries out quantitative analysis， and calculates the coefficient of increasing customer satisfaction （better coefficient） and coefficient of reducing satisfaction （worse coefficient）. Then better-worse coefficient is obtained and its matrix is constructed， in order to more accurately define the key service elements and their priority sequence.

Keywords： KANO model; Better-Worse coefficient; service optimization