基于定量化KANO模型的顾客需求最终重要度确定方法

孟庆良，蒋秀军

（江苏科技大学 经济管理学院，江苏 镇江212003）

0 引言

质量功能展开（Quality Function Deployment，QFD）作为一种顾客需求驱动的产品/服务全过程设计方法，是通过一系列转换将顾客声音（Voice of Customers，VOC）转化为设计语言，在开发初期就对产品/服务质量和适用性实施全方位保证的系统方法。在质量管理、产品/服务创新领域得到广泛应用[1]。但是，在QFD中，产品/服务绩效与顾客满意度之间通常被认为是一种线性关系，在此前提下确定的顾客需求最终权重往往难以精确反映顾客真实需求，这在某种程度上限制了QFD的决策支持作用[1～4]。受赫兹伯格双因素激励理论的启发，日本著名的质量管理专家狩野纪昭提出Kano模型的概念，根据不同类型的质量特性与顾客满意的关系，将质量因素分为魅力质量、一维质量、必备质量、无差异质量和逆向质量因素。Kano模型认为对质量的认知要采用二维模式：顾客的主观感受与产品/服务的客观表现，进而获取顾客满意与产品/服务绩效之间的非线性关系，这无疑对精确理解顾客需求，进行科学的产品/服务开发具有重要价值。为此，一些学者提出将Kano模型整合到QFD中帮助确定顾客需求的最终权重，但检索文献表明，当前对Kano模型与QFD的集成方法并为达成共识。主要原因是因为Kano模型本质上属于定性分析方法，其分类准则也相对主观。这限制了其与具有较强决策支持作用的QFD之间的集成。

为此，本文探索构建一种定量化Kano模型，实现顾客需求分类的客观化，并提出基于定量化Kano模型的顾客需求最终重要度确定方法，最后通过在一个快递企业的实证研究验证其可行性和有效性。

1 相关研究文献述评

由于Kano模型与QFD集成能有效提升QFD的决策支持作用，很多学者研究两者的整合问题。Kurt Matzler（1998）提出了顾客满意系数（Customer satisfaction coefficient）的概念[6]，并描述了其在QFD实施过程中的作用，但没有提出Kano模型与QFD集成的具体方法。Tan和Shen（2000）提出了一个用于修正原始改进率的近似变换函数，将修正的改进率与初始重要性相乘得到顾客需求最终重要度。该变换函数如下所示：

其中，IR0是初始改进率，表示预期顾客满意提升率；IRadj是修正改进率，表示为使顾客满意得到预期提升，产品/服务属性绩效的改进率；k为Kano分类参数，由Kano分类结果赋值得到。Tan和Shen提出当顾客需求为魅力需求时，k选大于1的值；若为一维需求，k取值为1；必备需求时，k取值为大于0且小于1的值[2]。

该变换函数反映了产品/服务属性的绩效改进率与顾客满意改进率之间的非线性关系。从式（1）中可知，k值越大，为实现预期顾客满意改进率IR0，需要的产品/服务属性绩效改进率IRadj就越小。这表明k的大小反映了相应产品/服务属性的改进对提升顾客满意的效率。k值越大，效率越高。但该变换函数的不足之处是，k值的确定过于主观，通常需要凭借QFD实施者的个人知识和经验，但如何选择合适的k值通常对于最终的决策结果十分关键[1]。此外，运用该方法还会产生必备需求的重要性被高估（当k取小于1的值时）和魅力需求的重要性被低估（当k取大于1的值时）的现象[5]。

随后，一些文献在研究Kano模型与QFD的集成时对转变函数的参数进行了不同的赋值：Tan和Pawitra（2001）探讨了SERVQUAL、Kano模型和QFD三种方法的集成，提出为魅力需求、一维需求和必备需求分别赋予Kano分类参数为4、2、1[3]；Keivan（2007）也采用了同样的方法集成Kano模型和QFD，不同的是他们选取的Kano分类参数是4、1、0.5[8]。这种直接将Kano分类参数作为乘数的方法改变的仅仅是产品/服务属性绩效与顾客满意之间相互作用的斜率，产品/服务属性的绩效与顾客满意之间的线性关系并未实质性改变。

Tontini（2007）[7]提出了一个基于顾客满意系数的修正因子，并直接将该修正因子作为产品/服务属性的权重，认为顾客需求的最终重要度完全由其给顾客带来的满意或不满来决定。这种方法仍然没有解决产品/服务属性绩效与顾客满意之间的线性问题，并且存在将不同Kano分类的产品/服务属性有可能被分配同样权重的问题[5]。

Chaudha等人（2010）[5]基于Tan和Shen的研究，提出了一个新的用于修正原始改进率的变换函数，该变换函数为：

这里的m即Tontini提出的顾客满意系数修正因子。由式（2）可以看到，随着k和m取值的变化，发生变化的仍然只是产品/服务属性绩效改进率与顾客满意改进率之间作用的斜率，而且，k的取值问题也未得到解决。

可以看出，虽然当前很多文献都认为Kano模型与QFD集成的重要性，但还缺少一个统一的框架[5][9]。其关键原因是因为Kano模型本身属于定性方法，且顾客需求分类准则相对主观，这些缺陷导致其与具有较强决策支持作用的QFD集成较难。给同一个Kano顾客需求分类赋予同样的分类参数，还会造成同类顾客需求之间的差异被忽略的现象。要解决上述问题，需要构建一个定量化Kano模型，以获取精确化的顾客需求最终分类结果。

2 定量化Kano模型的构建

基于Xu等人[10]的研究成果，构建一种定量化Kano模型：假定s表示一个包含J个受访者的集合，即s≡{tj|j=1,2,...,J}，tj表示第j个受访者；F表示具有I个产品/服务属性的集合，即F≡{fi|i=1,2,...,I}，fi表示第i个产品/服务属性。对于每个受访者tj，fi的评价值可以表示为eij=(xij,yij,wij)，其中xij是不提供产品/服务属性fi时，j顾客的满意度评价；yij是提供产品/服务属性fi时，j顾客的满意度评价；wij是j顾客对产品/服务属性fi的重要性的评价。xij和yij的值可按表1所示的Kano问卷调查获取；此外，传统Kano模型并未考虑顾客对每个产品/服务属性的重要性感知情况，于是结合Yang的研究成果[11]可按照表2所示的重要性标度，在问卷设计中集成顾客对每个产品/服务属性的重要性感知以获取wij的值。

表1 提供/不提供产品或服务属性的满意度标度

表2 重要性标度

以表示提供产品/服务属性fi时顾客的平均满意度；以表示不提供产品/服务属性fi时顾客的平均满意度，于是可得：

如图1所示，产品/服务属性fi就可以用向量形式描述为，其中是向量的矩 ，它表 明了产品/服务属性fj对顾客的重要性程度，称为Kano重要度指标；ai=tan-1是向量与水平坐标轴之间的夹角，它决定了顾客对产品/服务属性fi的满意/不满意之间的相对水平，称为Kano满意度指标。

图1 顾客满意/不满意度向量图

3 基于定量化Kano模型的顾客需求最终重要度的确定

考虑到Tan和Shen提出的变换函数的优点，构建了基于定量化Kano模型的顾客需求最终重要度的确定方法：

（1）根据定量化Kano模型原理计算出Kano满意度指标ai，并求其正切值tanai；

（2）令k=tanai，将 tanai引入变换函数（1）中，于是得到修正的改进率：

根据Kano重要度指标ai的内涵及k的取值原则，并结合图1进行分析，可以发现令k=tanai具有其合理性：首先，随着向量r⇀i与水平坐标轴之间的夹角ai逐渐增大。此时顾客对提供产品/服务属性fi的满意度逐渐提高，对不提供该属性的不满意度逐渐降低，tanai的值也逐渐增大，这正好与k的取值原则一致，即随着Kano分类依次由必备质量到一维质量，再到魅力质量因素。顾客对提供产品/服务属性fi的满意度逐渐提高，对不提供该属性的不满意度逐渐降低。其次，当ai=π/4时，提供产品/服务属性fi导致的顾客满意增加量与不提供该属性导致的顾客满意减少量相同，表明该属性是一维质量要素，而此时恰好有tanai=1。这又与产品/服务属性为一维质量要素时，k取值为1的原则相符。

（3）以Kano重要度指标ri作为顾客需求的初始重要性，鉴于修正改进率IRadj的实际含义，采用其倒数与初始重要性ri相乘，于是可以得到顾客需求的最终权重：

其中，Ii表示产品/服务属性fi对应的顾客需求最终权重。

4 实证

以一家快递企业的实证研究来验证所提出方法的可行性和有效性。表3描述了快递服务的各个服务属性及这些属性为顾客提供的利益。

表3 快递服务属性及其提供的利益

4.1 问卷设计

问卷的第一部分是与顾客人口统计特征相关的信息，如年龄（小于18岁、18～25岁、25～45岁、大于45岁）、性别（男或女）、职业（10类）、使用快递的频率和平均快递交易量。问卷的第二部分是Kano问卷主体部分，是对快递服务相关属性的调查，共10个条目，每个条目按表1和表2所示的形式进行设计。问卷的第三部分是关于顾客对本企业和标杆企业的服务质量感知的调查，针对每个快递服务属性，调查顾客的服务质量感知，标度为：（很好、较好、一般、较差、很差）=（5、4、3、2、1），其中标杆企业是本行业内最优秀的快递公司。

4.2 数据的收集

从该快递公司的顾客群中随机抽取被访对象，以E-mail和面对面两种形式发放问卷250份，时间是2010年10月至11月，收回问卷235份，根据Kano顾客需求因素分类表（见表4）剔除存在问题回答的问卷4份，共回收有效问卷231份，有效问卷回收率为92.4%。统计结果见表5。其中Xˉi、Yˉi分别采用公式（1）、（2）计算得出，顾客感知的本企业和标杆企业平均服务质量的计算公式如下：

其中，是顾客感知的本企业服务属性fi的平均服务质量，是顾客感知的标杆企业服务属性fi的平均服务质量，mij是j顾客感知的本企业服务属性fi的服务质量，nij是j顾客感知的标杆企业服务属性fi的服务质量，wij是j顾客对服务属性fi的重要性评价。

表4 Kano顾客需求因素分类表

表4是Kano质量属性分类表，其中“A”表示魅力质量属性；“O”表示一元质量属性；“R”表示逆向质量属性；“M”表示必备质量属性；“I”表示无差异质量属性；“Q”表示有问题的回答。

表5 顾客对快递服务属性的感知评价

4.3 定量化Kano模型分类结果

根据表5所示的顾客平均满意水平，可以得到顾客对各快递服务属性平均满意度的散点图，如图2所示。其中，Kano重要度指标ri和Kano满意度指标ai见表5。

4.4 顾客需求最终重要度的确定

基于定量化Kano模型原理，可以确定顾客需求的最终权重，具体步骤如下：

（1）依据表5的相关数据，计算Kano满意度指标的正切值，并以服务属性fi的Kano重要度指标ri作为初始重要性；

（2）依据表5的相关数据，以顾客感知的标杆企业服务属性fi的平均服务质量作为改进的目标值，计算服务属性fi的初始改进率

图2 快递服务属性的Kano分类图

（3）依据式（4）修正服务属性fi的初始改进率IR0，得到修正改进率IRadj；

（4）根据式（5），将修正改进率IRadj的倒数与初始重要度ri相乘，得到顾客需求fi的最终权重。具体结果如表6所示。

表6 基于定量化Kano模型的顾客需求最终重要度

从结果可以看出，该快递企业服务属性的顾客需求最终重要度从大到小依次是 f8、f1、f7、f5、f3、f4、f10、f9、f6、f2。从表6可以比较一下重要度最高的前三个服务属性f8、f1、f7：虽然服务属性f1的初始重要度最高，且改进后该属性的顾客满意提升程度也是最高的，但由于其Kano满意度指标的正切值较低，其顾客满意的提升效率也较低，因而需要付出很大的投入才能获得满意度的提升，这就在一定程度上降低了其重要性，其最终权重反而降低。服务属性f8在这三个属性当中的初始重要度最低，且改进后该属性的顾客满意提升程度也是最低的，但由于其Kano满意度指标在这三个要素中最高，其顾客满意的提升效率也最高，因而无需付出很大的投入即可获得顾客满意度较大的提升，这使其最终权重反而得到提高。对于服务属性f5，虽然其顾客重要度和初始改进率低于f4、f10，但由于其Kano满意度指标的正切值要高于f4和f10，因而其顾客满意度的提升效率要高于二者，其重要度也相应提高。

如果按照传统方法，f8、f1和f7往往会被赋以同一个Kano分类值，则无法体现它们之间的差异，这就使得属于同一Kano分类的各质量属性的最终权重最后完全取决于其初始重要度的大小；而服务属性f5则通常在服务质量提升决策中会不予考虑，因为由图5可知，f5属于无差异质量因素。但基于本文所提出的方法，服务属性f5的顾客需求最终重要度却较高，在服务质量提升决策过程中需重点关注。

5 结束语

本文构建的定量化Kano模型，不但实现了其定量化和顾客需求分类的客观化，而且其与QFD能进行有效集成，避免了传统集成方法的缺陷。与以往的类似研究相比，本文的研究成果具有如下的特点：（1）通过构建定量化Kano模型，可以实现Kano模型与QFD的有效集成；（2）克服了以往研究无法解决同一Kano模型分类的顾客需求因素之间的差异问题。

本文的不足之处体现在：（1）只考虑了修正改进率和顾客重要度评价两个影响顾客需求最终重要度的因素，并未进一步考虑其它影响顾客需求的相关因素；（2）研究还局限于顾客需求最终重要度的确定阶段，进一步的研究可以从整个QFD实施的视角，去考察定量化Kano模型与QFD实施过程的集成问题。

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