量化自我中的消费者行为改变促进：基于质量功能展开的服务设计

贾培培 张宇东 李东进

摘要：量化自我设备的服务设计直接影响着用户的行为改变和持续使用意愿，为推动消费者使用相关工具参与量化自我提供了有效的途径。文章基于质量功能展开理论，针对当前量化自我设备服务实施中的现实问题，提出更具个体参与行为驱动性和持续性的量化自我设备服务设计方案，通过合理的服务设计优化消费者的量化自我体验以推动其持续参与和积极行为改变。立足于追踪测量自我数据的基本需求，量化自我设备的基本服务设计围绕设计属性，侧重探究了数据信息记录方式、界面呈现内容、数据信息提醒时间以及呈现的类型方式，并在质量控制阶段深入阐释了最优的呈递内容、最佳的提醒时机和最佳的内容呈递形式。

关键词：量化自我;质量功能展开;服务设计;行为改变

一、 问题提出

智能手机和可穿戴式传感器技术的快速发展使消费者接触、收集和获取到了相较以往更为丰富的自我日常活动和生活方式数据。伴随着消费产品和量化技术市场的发展，量化自我概念被提出并得到广泛运用（Almalki， 2016）。在量化自我的过程中，消费者对自我数据进行收集，并经由数据获得自我知识、反思和改变自我行为。但是，量化自我在被越来越多的人所接受的同时，也面临着诸多挑战。当下量化自我参与者多为有较强改善自我生活方式欲望或健康问题的消费者，大多数公众因量化自我如何帮助其获得长期健康状态的意识较低，仍不完全确信量化自我的有效性。虽然量化自我技术为知识发现提供了更多的直观方案，但受时间、生活成本、社会责任、已形成不健康习惯等约束，这些知识能多大程度地被恰当理解，消费者为从中受益又将采取何种行动仍是有待解决的问题。为应对上述挑战，探明驱动消费者主动和持续参与量化自我并据此采取必要行动的有效途径是相关研究亟待解决的问题。现有关于量化自我的研究强调数据可视化设计的适当性，认为有效的服务设计是决定消费者持续参与量化自我以优化自我的根本途径（Ruckenstein，2015），却鲜有学者对量化自我设备服务设计策略与优化机制进行探讨（Shin，2017）。为了确保消费者能够接受产品和服务，企业应该仔细研究和分析客户需求，并将客户需求转化为可以执行和实施的产品和服务设计的质量特征。质量功能开发是一种系统的，用户驱动的质量保证和改进方法，旨在产品开发过程中最大化客户需求。因此，本文基于质量功能展开理论，针对当前量化自我设备服务实施中的现实问题，提出更具个体参与行为驱动性和持续性效力的量化自我设备服务设计方案，通过合理的服务设计优化消费者的量化自我体验以推动其持续参与和积极行为改变。

二、 理论基础

1. 量化自我。量化自我被定义为消费者监测自己活动的行为过程（例如步数和阅读量），以及用于自我反思和自我知识获取的相关工具（Shin，2017）。在这个过程中，消费者使用量化工具收集、管理和反思自我的相关数据，以便更好地了解他们的健康状况和行为，并与周围环境互动（Almalki，2016）。通过准确监控生活中以前未知的方面，量化自我驱动的消费者重新审视和思考自我，使他们在自我控制方面更有效率;它可以帮助个人更客观，更自信地认识自己的活动，从而使他们的行为更加理性。通过重建消费者的自我知识，改变了消费者的原始行为框架（Ruckenstein，2015）。尽管相关研究已经认识到量化自我的积极效果，但许多因素的局限性使得消费者基于非理性（启发式，经验性）思维而非理性基础做出行为决策。消费者的持续参与是消费习惯形成、消费活动可持续发展的根本，如何让消费者持续参与、促进消费者积极行为改变是量化自我设备商需要考虑的关键问题。

2. 服务设计与质量功能展开。现有研究认为，产品服务设计将影响其使用者行为习惯的形成、改变行为的方式，达到对使用者行为的引导与控制。量化自我情境中，消费者在感知有效性和转换不同类型的反馈和呈现的定量数据的意愿方面存在差异。 设计有效的用户界面或方法来呈现消费者适当类型和形式的定量数据，以促进消费者消费行为的改善（Shin，2017）。量化自我设备的服务设计直接影响着用户的行为改变和持续使用意愿。服务具有无形性，生产与消费同时性和多变性等特点。目前在服务设计中应用较为广泛的方法是质量功能展开（QFD），它是基于质量屋的原理将顾客需求通过层级展开体现于设计的整体过程（谢泗薪等，2001）。质量功能展开提供了一种方法，通过这种方法，以在服务设计属性、具体细节、服务过程和质量计划的四个阶段把顾客需求转变为适当的技术要求。

质量功能展开（QFD）是将“客户的声音”引入从概念设计到制造的产品开发过程的工具，旨在帮助制造商或企业在整个并行工程过程中实现质量规划（Prasad，1998）。QFD方法为并行工程提供了一个结构化框架，它从一个矩阵开始，该矩阵将客户需求与产品工程需求联系起来，使其具有竟争力的基准信息，并且可以使用其他矩阵最终将其与制造系统的设计联系起来。QFD方法的开发受到两个问题的启发：如何设计满足客户需求的新产品，以及是否希望在初始生产之前为制造商提供QC流程图（控制计划）（Akao， 1990）。与美国最初开发的其他质量方法不同，QFD方法最早源于20世纪60年代日本的全面质量控制（TQC）活动，最早是由Akao和Kogure在1983年10月的质量进展中发表的一篇名为“日本质量功能展开和全公司质量控制”的文章引起美国公司的关注。美国最广为人知的关于QFD的文章于1988年在“哈佛商业评论”上发表，并将质量屋引入主流商业世界，最重要的培训材料来自两个最大的QFD培训机构，即美国供应商协会（ASI）和GOAL/QPC （Prasad， 1998）。这些文献注意到所提出方法的多样性，ASI四阶段方法成为美国和国际上采用的更为常用的方法，在日本更受欢迎。据报道，QFD的实施导致了产品设计和开发过程的许多重大改进（Curtis，1998），从客户需求开始，以及这些与工程特性的关系如何。QFD最常使用跨职能团队进行，最常涉及设计，规划，工程和质量控制功能。据日本相关公司报告，QFD需要大量时间（平均六年）才能渗透整个组织。实施的主要障碍被确定为捕捉，理解和组织客户需求和矩阵大小的能力。然而，这项研究侧重于描述性统计，并没有报告关于QFD有效性的任何信息。日本最近关注的焦点是开发新技术，以加强新产品开的的QFD方法（如从技术种子或产品图像开始）（Akao，1990）。目前正在对成本部署的更健全的QFD模型进行研究，并侧重于开发用于捕获和分析客户数据的综合方法，称为“七种产品计划工具”，包括团体访谈、问卷调查、定位、创意清单、概念图、联合分析和质量表（谢泗薪等，2001）。美国公司报告了更高程度的使用，管理支持，跨职能参与，使用QFD驱动的数据源以及使用QFD带来的益处。在大多数情况下，QFD在美国的主要用途仅限于第一个矩陣（“质量屋”），该矩阵将客户要求与产品工程要求联系起来，并且很少将其推广到后面的矩阵中（Hauser，1988）。美国公司更倾向于使用新收集的客户数据来源（例如焦点小组）和分析客户需求的方法。与日本公司相比，美国公司更可能报告QFD在改善跨职能整合和更好的决策制定流程方面的收益。

三、 问题分析与设计原理

人们行为的改变是一个复杂的长期过程，短期和设计欠佳的量化自我难以驱动个体的习惯形成和积极行为改变（Shin，2017）。正如单纯地通过智能手机软件记录个体的卡路里摄入量是不足以使用户产生多做运动的欲望、立即执行饮食控制行为的。同样的，获知近日的睡眠时间难以驱动个体形成早睡的习惯或是改变其不规律的作息行为。显而易见，单纯地通过量化自我设备呈现自我追踪测量数据或是唤起消费者对其所处境况的意识并不足以驱动其调整行为习惯，消费者甚至会因短期内难以确知参与量化自我所具效用而质疑乃至放弃使用量化自我设备（Almalki，2016）。虽然自我追踪工具被用来增进自我意识和自我动机，但往往难以直接推动消费者收集数据并据此改变行为。为推动消费者使用追踪工具参与量化自我，量化自我工具的服务设计应尽可能降低消费者的脑力工作负荷，向其展现更高的追踪数据精准性（Shin，2017）。由QFD服务设计方法可知，调查和分析顾客需求是QFD的最初输入，而服务是最终的输出。因此，在QFD的实施过程中，正确理解和获取顾客诉求，并将其分解到服务形成过程，最终将顾客诉求转化为服务开发流程的特定技术要求和质量控制要求。换言之，QFD是一种质量跟进保证的服务管理开发理念，通过运用质量屋进行实施扩展。瀑布分解模型，在每个服务开发过程中逐步分解和配置客户需求，对QFD的展开方式进行整体描述。消费者使用相关工具参与量化自我的基本需求是追踪测量自我数据，据此，本研究构建了如下研究模型（见图1）。

依据研究模型可知，立足于追踪测量自我数据的基本需求，量化自我设备的基本服务设计属性包括数据记录、数据提醒和数据呈现功能。围绕设计属性，量化自我工具的服务设计应注重数据信息记录方式、界面呈现内容、数据信息提醒时间以及呈现的类型方式等具体细节。针对这些具体细节，量化自我工具的服務开发与提供需关注的重点问题是通过设备向用户提供何种内容的数据信息，即用户认为有用和愿意接受的反馈内容是什么？何时对用户进行提醒，即什么时候是给用户推送相关数据信息的最佳时，以便这些数据信息能更好地使用户付诸行动？如何向用户呈现和传递这些数据信息，即这些数据信息的最佳呈递形式是什么，这是否将有助于驱动用户的行为改变与持续参与？在明确服务过程中需要解决的问题之后，为推动用户高效地参与量化自我并积极改变自我行为，量化自我设备服务设计的质量控制阶段则要依据服务过程确定量化自我设备最优的呈递内容、最佳的提醒时机和最佳的内容呈递形式。需要强调的是，基于质量功能展开的量化自我设备服务设计所采用的是一种间接的（推进性的）服务设计模式，在这种服务设计模式下，用户无需花费时间和精力来理解自我（如果他们不想），或是有意识地改变他们的行为和习惯。用户仅需要依照量化自我工具所提供的具体建议采取行动，从而逐渐改变其行为。本研究对量化自我设备服务设计的基本原理是尝试使量化自我应用对用户而言“不费力”，消费者在参与量化自我的过程中无需意识到他们正在使用相关设备进行量化自我，只需要接收设备发出的建议并做出反应。在这种模式下，量化自我应用或设备成为一种前摄性服务，不断建议用户该做什么。

四、 服务设计要点

依据质量功能展开的服务设计方法和逻辑，量化自我设备的服务设计应具体从以下三个方面展开：

1. 何种内容的建议是用户认为有益且愿意接受的？个体解决问题的基本逻辑过程往往是发现问题——理解问题——探寻解决方案——依据解决方案采取行动。而这一过程也正是现今众多量化自我设备服务设计所遵从的基本逻辑，即使用数据追踪帮助用户发现问题，通过数据可视化和统计分析方法帮助用户更好地理解，运用社群或专家经历来发掘解决方案来引导用户采取相应的行动。由于量化自我原本就是一个耗时费力的过程，量化自我设备的服务设计其实无需让消费者经历发现、理解问题和探寻解决方案这三个阶段，除非他们想要或是有足够的时间精力去这么做，通常情况下他们只需要知道自己需要采取何种行动以及如何执行，他们真正关心的是参与量化自我的最终结果，即更健康或是更快乐。因此，量化自我设备的服务内容设计应是向用户提供其可直接据此采取行动的建议。例如，替代向用户呈现他们在过去一周的睡眠时间以期用户改变原有的睡眠模式，直接向用户提供“或许你现在应该在床上继续你的阅读”的建议对其行为改变可能更加有效。

2. 为使这些建议更有效地变成用户的实际行动，向用户推送这些建议的最佳时机是什么时候？传统的量化自我设备提醒服务通常需要追踪测量特定活动数据前人工预先设置警戒提醒临界值，当个体活动指标达到临界值时将接收到设备发出的提醒。而后用户再依据其预先设定的提醒内容作出反应，采取相应的行动。在这种提醒服务设计模式下，个体的行动基本与其预先设置的提醒内容相一致。而本研究欲开发的提醒服务是一种“不费力”的前摄性服务，这就要求量化自我设备需要在用户需要且容易将相关建议转换成实际行动的正确时刻发出提醒。否则，相关提醒不仅会缺乏效力，甚至可能因不切时宜的提醒造成用户的抵触心理（Almalki，2016）。这些提醒不能够被认为预先设定，而应依据用户行为的动态变化启动相应功能。例如，为使用户得到更好的午休，量化自我设备在中午提醒用户“现在喝一杯牛奶”，但目标用户少有甚至没有午休的习惯或是恰巧正在商场购物等，这样的提醒将适得其反。

3. 能够帮助用户更好地参与量化自我的最佳建议呈递形式是什么？消费者对量化数据的内容、反馈类型和呈现方式的接受程度、感知效力和行动转化意愿方面都存在较大差异。建议的呈现形式同样是影响接收建议后用户后续行动的重要因素（Shin，2017）。就建议的呈递形式而言，相较于对对话框、文字短信、声音警报等用以吸引用户注意而非根本性地推动用户行动的服务设计机制，本研究更关注如何通过呈递形式的设计提升用户对建议的可接受程度。例如，向用户发送一张装有牛奶的杯子的图片并发出铃声仅仅只是提醒了用户应当做什么，如果通过游戏化设计在适当的时间提醒他们对将要饮用的牛奶拍照并在社群中给予部分奖励，效果可能会更佳。

参考文献：

[1] 谢泗薪，张金成，周尚志.QFD与航空运输服务设计[J].管理科学，2001，14（5）：40-48.

[2] Akao， Y.The History of Quality Function Deployment in Japan. The Best on Quality： Targets， Improvement， Systems， Hanser Publishers， Munchen， Germany，1990.

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[4] Curtis， C. C. and Ellis， L. W. Satisfy customers whereas speeding R&D and staying profitable. Research Technology Management 41（5）： 23-7 （September-October 1998）.

[5] Hauser， J. R. and Clausing， D. The House of Quality， Harvard Business Review，1988.

[6] Prasad， B. Review of Q. F. D. and related deployment techniques. Journal of Manufacturing Systems，1998，17（3）：221-234.

[7] Ruckenstein M， Pantzar M. Beyond the quantified self： Thematic exploration of a dataistic paradigm[J].New Media & Society，2015.

[8] Shin D H， Biocca F. Health experience model of personal informatics： The case of a quantified self[J].Computers in Human Behavior，2017，（69）：62-74.

基金項目：国家自然科学基金面上项目“消费者食品安全风险认知与决策行为研究”（项目号：71772092）;国家自然科学基金青年项目，协同消费习惯研究（项目号：71702127）。

作者简介：李东进（1957-），男，朝鲜族，吉林省和龙市人，南开大学商学院教授、博士生导师，研究方向为消费者行为;贾培培（1986-），女，汉族，河南省洛阳市人，南开大学商学院博士生，研究方向为消费者行为;张宇东（1991-）（通讯作者），男，汉族，江西省赣州市人，南开大学商学院博士生，研究方向为消费者行为。

收稿日期：2018-12-11。