基于模糊Kano模型的个性化需求研究

余方超， 徐 雷， 叶宗鑫, 高 涵

(四川大学 机械工程学院， 成都 610065)

随着信息技术和制造方式的快速融合，市场竞争日益加剧，市场的主导逐渐从企业转换到客户[1]。大规模定制是一种以客户需求为主导，以客户为中心的生产模式[2]，能有效增强企业竞争力。大规模定制的有效实施依赖于需求的准确表达，准确的需求划分能更快地为企业提供令客户满意的产品[3]。高效、准确地获取客户个性化需求信息是大规模定制的关键步骤[4]，客户的个性化需求越详细，生产商能提供的产品定制属性越多，生产的产品将更容易让客户满意[5]。客户个性化需求的准确划分不仅能提高客户满意度，同时也是企业生产的一个重要环节。

Kano模型能有效地应用在客户需求分类和重要度排序[6],能够比较准确地表达客户需求。Yang[7]为了获取更加准确的客户需求，将Kano模型属性细分为8种类别。陈波波等[8]提出质量要素评价倾向归属度,通过“最大领先度”对Kano模型类别进行改进。白涛等[9]通过模糊Kano模型分析客户需求的满意度。涂海丽等[10]将Kano方法创新地应用于在线评论分析，制定出合适的产品改进策略。贾甜等[11]提出区别于线性加权的F相似关系聚类和粗数分析的系统需求排序方法。Haber等[12]用Kano模型和模糊层次分析法(FAHP)分析客户需求，但层次分析法过于依赖专家意见。唐中君等[13]提出一种基于Kano模型的个性化需求获取方法，但传统Kano模型获取的客户需求不够准确。Kano模型在个性化需求领域的研究较少，同时以往的研究中存在一些不足。本文提出基于模糊Kano模型的个性化需求获取方法，根据客户需求特点确定个性化需求类型，采用组合权重评价方式确定个性化需求项，然后通过综合修正得到需求权重，最后根据重要度排序，为企业对客户个性化需求分析提供有效的工具。

1 模糊Kano模型需求分类

以分析客户需求对客户满意的影响为基础，打破产品质量的单维度认知，建立产品质量与客户满意度的相关模型。Kano模型将客户需求分为5类，包括魅力需求A(attractive)、期望需求O(one-dimensional )、必备需求M(must-be)、无差异需求I(indifferent)以及逆向需求R(reversal)。

Kano模型的问卷调查是采用正反问卷形式对客户满意度进行调查，对于正反问题只允许选择一个最满意的答案，见表1。从表1可以看出，客户对产品某一个需求项的满意度选择是单一的，然而实际情况中并不是每个人都能准确的定义符合自身的需求，当客户需求发生不确定时，就不能得到准确的调查数据，进而影响客户需求的准确表达。考虑到客户满意度发生改变，故采用模糊Kano模型。针对客户对需求项的满意度模糊的特点，用[0，1]区间的数值来更加准确地表示满意度。在设计问卷调查表的时候，对于一类问题不再是只允许一个选项，而是允许客户对多个满意度选项进行合理地赋予模糊满意度，按照归一化原则进行评定，见表2。

表1 Kano需求调查问卷

表2 模糊Kano模型需求调查问卷

为了更好地划分客户需求，通过问卷调查的正反2个问题，得到客户对产品属性的需求分类。如表3所示，可以得到客户需求的所对应的需求类型，其中Q(questionable)代表问题需求。模糊Kano模型的需求可以得到多个不一样的需求类型，从而更加全面、准确地反映更加实际的需求。

表3 Kano模型需求分类评估

2 个性化需求获取方法

客户个性化需求的获取能更好地对客户需求类型进行分类，让企业开发出令客户更为满意的产品。首先通过市场调研获取客户需求项，然后通过模糊Kano模型获得客户需求类别。根据个性化需求特点对客户需求进行筛选得到客户个性化需求类型。最后通过组合赋权方法计算个性化需求权重，再通过重要度修正函数修正得到个性化需求的重要度排序，具体流程如图1所示。

图1 个性化需求获取流程

2.1 模糊Kano需求类型确定

根据模糊Kano模型的问卷调查表的特点，调查的数据能得到多个需求类型，数据处理用模糊评价模型进行处理，步骤如下：

步骤1正向因素矩阵U，U是5个正向评价指标的集合。

U=[u1,u2,u3,u4,u5]

(1)

步骤2反向因素矩阵V，V是5个反向评价指标的集合。

V=[v1,v2,v3,v4,v5]

(2)

步骤3构建模糊关系矩阵：

(3)

步骤4创建需求类别隶属向量N，将关系矩阵R中的值与Kano模型需求分类评价表相对应，得到隶属向量N，即

(4)

式中，ri为与需求分类评价表所对应需求类型的数值之和的值。

步骤5为了使数据更加准确，同时方便后续分析，引入阈值a对需求类别隶属向量N进行筛选和处理(其中ni,j表示N的第i行第j列元素)。根据研究，取a=0.36，当ni,j≥0.36时ti,j=1；当ni,j<0.36时ti,j=0。ti,j=1时表示该需求项对应的需求类型是Kano模型对应的需求类别。

步骤6重复步骤1～步骤5,统计每个客户对该产品需求类别倾向，根据聚类原则将需求项进行分类统计，频数最大的需求类型定义为该产品需求的客户需求类型。如遇两个排序最前的需求类型频数一致，则按照魅力需求、兴奋需求以及必备需求的先后顺序进行确定。

步骤7重复步骤1～步骤6，实现对产品所有的需求项进行需求类型确定。

2.2 个性化需求类型确定

根据模糊Kano模型原理，客户进行产品定制时，所表达的需求会被划分成多个需求类别。为了更好地为企业提供客户准确的客户需求，不同的客户需求类别应该差异对待。同时根据需求类型特点进行个性化需求项筛选，建立客户个性化需求类型，为企业对客户提供更好的定制服务。

个性化需求A类型。可以为客户带来惊喜的需求，能给客户带来极高的满意度。

个性化需求O类型。可以给客户带来期望的需求，能给客户带来很高的满意度。

个性化需求M类型。产品功能必须满足体现了功能定制的一方面，在实际产品生产中也是一个重要的需求类别。

I类需求是无差异需求，表示客户对该需求没有关注点，为了降低成本提高效率，应该删除。R类需求是客户不希望出现的需求，客户满意度极低，必须删除。

2.3 个性化需求权重计算

针对客户需求分析特点，既有主观的判断，也有数据分析。为了使需求更加准确的表达现实需要，采取组合赋权方法以减少单一主客观赋权法的弊端。

对产品需求项结合Kano模型的需求类型，设计3个性化需求类型CRj(A、O、M)的重要度调查表，以1-9的标度衡量每个需求的重要度，数字越大表明越重要，得到主观需求类型权重ω′j为

(5)

根据模糊Kano模型得到的产品需求类型结果，采有熵值法[14]计算客观需求类型权重ωj。步骤如下：

步骤1数据规范化。采用离差标准化将各指标数值映射到[0, 1]之间表示为

(6)

式中：u代表原始数据；v表示规范后的数据。

步骤2计算指标比重系数K。

(7)

步骤3计算信息熵。样本中第j个指标的信息熵表示为

(8)

步骤4计算客观权重。第j项指标权重表示为

(9)

前面得到的主观权重和客观权重，根据加法集成方法得到组合权重Wj，即

(10)

式中，α表示主观赋权占组合权重的比例，采用差异系数法对系数α进行求解，即

(11)

式中：Pj(j=1,2,…，n)为主观权重依次升序排列后的ω′j；n为评价指标个数。

2.4 个性化需求权重修正

在实际产品调查和生产中，不同类型的需求项对客户的影响是不同的，在对每个需求项进行权重确定时，应综合考虑客户满意度和重要度的影响，这样才能准确地表达需求的合理性和有效性。具体修正方法步骤如下：

步骤1确定实现每个产品需求项的满意度Xi和不满意度Yi。

(12)

(13)

步骤2计算重要度指数。顾客需求CRi的重要度函数βi表示CRi对客户的总体重要度，应该与满意度Xi成正比，与不满意度Yi成反比，即

(14)

步骤3计算不同客户需求满意度指数。为了准确判断不同Kano需求类型对客户需求满意度的影响，采有不同类型函数对客户满意度进行拟合。不同需求类型的满意度指数Si[15]如下：

1)A需求类型满意度指数。

(15)

2)O需求类型满意度指数。

SOi=(Xi-Yi)xi+Xi

(16)

3)M需求类型满意度指数。

(17)

步骤4计算综合修正系数k。客户的重要度指数β和不同需求类型对应的满意度指数能真实地反映客户需求，重要度越高、满意度越低则越需要关注和改正。

ki=βi(1-Si)

(18)

步骤5计算修正后的权重。将得到的修正系数k代入式(19)中得到每个需求项修正后的权重为

(19)

式中：Wj为第j项个性化需求的综合权重；kj为对应的修正系数；n为个性化需求项的数量。

3 实例应用

3.1 实验数据收集和处理

本次实验选自长虹冰箱需求调研报告，选取主要针对冷藏功能相关需求进行需求设计，针对7个主要需求进行分析(表4)。为了提高实验数据的真实性和准确性，被调查者的年龄主要分布在25～40岁，主要是冰箱的拥有用户、购买用户、维修用户以及相关冰箱设计人员。共发放85份模糊Kano问卷，并指导填写。最终通过整理和筛选，得到80份有效的问卷数据用于个性化需求分析，确保了实验结果的有效性。

表4 冰箱冷藏需求项

以CR1需求为例，选取其中6份问卷调查数据分析。问卷数据经过式(1)～式(4)处理后，得到需求隶属向量，结果见表5。取a=0.36，得到每个客户的隶属向量，归类结果见表6。

通过模糊Kano模型处理得到所有客户对需求项的需求类型，然后确定客户个性化需求类型，结果见表7。

表5 需求类别处理过程

表6 需求隶属结果

表7 个性化需求类别确定以及隶属归类

3.2 结果与分析

实验1共设计6份个性化需求项重要程度打分表，分别给相关专家和工程师进行评估，结果见表8。

表8 个性化需求项主观权重

将表8中的均值代入式(5)、式(11)中得到ω′A=0.32，ω′O=0.258，ω′M=0.422，α=0.164。

根据表7结果。通过式(6)～式(10)得到个性化需求的客观权重，见表9。

表9 个性化需求项的客观权重

将表9的结果代入式(12)～式(18)中取xi=Xi得到个性化需求项的重要度βi、满意度Si以及综合修正系数ki，结果见表10。

表10 个性化需求项的修正参数

将表9的结果代入式(10)中得到组合权重，再结合表10结果代入式(19)中得到最终个性化需求项的修正权重，如图2所示。

图2 各类权重对比

分析图2可知，在未进行权重修正时，客观权重和组合权重的趋势基本保持一致，并且组合权重的波动更低，但是权重大的往往是基础需求项，同时不足以区分客户的个性化需要。通过综合修正后可以得到属于个性化需求A类型的CR2、CR3、CR6、CR7的权重增大，符合基于Kano模型个性化需求项的特点。本文考虑了重要度指数以及不同类型的个性化需求满意度的非线性关系，能更加准确地反映客户的个性化需求。将个性化需求项按照其重要度进行排序，结果见表11。

表11 个性化需求项的重要度排序

4 结语

本文提出一种基于模糊Kano模型的个性化需求获取方法。该方法将魅力需求、期望需求以及必备需求归类于个性化需求类型，通过组合赋权方法以及修正模型得到每个产品项的个性化需求重要程度。结合冰箱冷藏需求实例分析，该方法能够有效地将客户对产品需求信息划分为相应的个性化需求，同时准确对所有个性化需求信息的重要度进行排序。为定制企业针对不同需求提供不同策略，优化企业资源分配，为实现客户的个性化需求以及提高客户满意度提供了有效的依据和方法。