基于Kano模型的旗袍定制服务满意度研究

宋莹 张宁 刘漪婷 吴彤

Kano model-based research on the satisfaction of Qipao customization service

摘要：为提升用户在旗袍定制服务过程中的满意度，本文以旗袍为例，对定制用户的需求要素进行提炼，利用Kano模型设计调研问卷，对用户需求要素进行归类，计算出相同属性中各需求要素的敏感度，并对各需求要素的Kano属性进行优化和改进排序。研究可知：旗袍定制用户对定制初期的介绍、推荐及基础服务较为关注，对应需求必须被满足;用户分类方面，不同分类用户对定制服务的关注点有所差异，但定制过程中的专业介绍与推荐服务，线下门店试穿、预付定金及邮寄到家等服务需求，均是提高用户满意度的必备要素，在优化改进旗袍定制服务质量过程中要优先考虑，并得到满足。

关键词：Kano模型;旗袍;定制服务;Better-Worse系数;满意度;需求要素;需求属性

中图分类号：TS941.1    文献标志码：A   文章编号： 10017003（2023）090062

引用页码：091108    DOI： 10.3969/j.issn.1001-7003.2023.09.008（篇序）

随着新形势下中国服装产业的转型升级与消费结构的日益变革［1］，传统的模仿型、同质化消费模式已经难以满足消费者对着装个性化和多样化日益增长的消费需求，驱动人们服装消费的因素已经从单一的实用性转向注重自身价值、体现自身个性、展现多元审美等多因素的共同驱动［2］。从而使服装个性化定制服务迅速受到服装消费市场的青睐，形成了一种新的服装消费趋势，并在服装消费市场中占据了重要地位［3］。由于服装定制根据定制个体及定制需求的不同而具有一定的差异性，因此定制过程中为消费者提供的服务内容、服务流程、服务时间及服务质量等均会对消费者最终的定制满意度起到直接影响［4］。因此，服装企业在提供定制服务的过程中，必须精准掌握消费者的个性需求，并以此为出发点不断完善定制服务，才能为消费者提供最佳的定制服务，最终提升消费者定制体验的满意度［5］。

目前，针对服装定制诸多学者已经展开具体研究，穆芸等［6］将KJ法与Kano模型原理相结合，从风衣的实用性及用户功能需求出发，结合消费者实际需求凝练出风衣设计的优化方法;谢惠灵等［7］以西服为研究对象，以Kano模型原理为研究手段，对西服定制服务过程中消费者的需求权重进行分类研究，并提出提升西服定制服务满意度的具体建议;刘红文等［8］以Kano模型中的魅力属性为侧重点，针对国潮T恤的

不同背景与受众进行研究，对国潮T恤的改良模式提出新的观点;陈姝霖等［9］以女性针织衫为研究对象，利用层次分析法对不同款式要素进行分层设计，通过指标计算及要素影响权重量化，总结出不同的款式设计要素在服装定制过程中的影响程度;朱伟明等［2］从提升消费者个性定制体验等度出发，针对不同情景下消费者的定制体验差异进行影响因素提炼，通过对各影响因素之间进行维度分析后，梳理出优化消费者定制满意度进而提升服装品牌市场竞争力的有效策略。通过已有的研究成果进行总结可发现，较多的研究成果并未对所研究的服装种类进行有针对性的细化，而是研究得相对宽泛，且研究对象往往集中在男装或西式服装方面。然而，一方面，女装以其多变的款式造型，多元化的服装风格及庞大的消费群体在服装市场中占有着极其重要的地位［10］;另一方面，习近平总书记在党的十九大報告中强调“文化是一个国家、一个民族的灵魂。文化兴国运兴，文化强民族强。没有高度的文化自信，没有文化的繁荣兴盛，就没有中华民族伟大复兴”。服装作为一种文化的传承与载体，在其未来的产业发展中必须以民族特色文化作为个性标签，对中华传统文化元素进行深度挖掘与转化，进一步提升中华传统服装的国际影响力［1］。

基于上述研究与产业现状，本文以中国传统女装旗袍为研究对象，利用Kano模型通过问卷调查的形式得出旗袍用户的定制需求对最终定制服务满意度所产生的影响，并结合Better-Worse系数对用户的定制需求进行分类及优先排序。分析不同背景变量下旗袍定制用户对各项要素的需求差异，从而快速准确地归纳出用户在旗袍定制过程中的需求要素，并在此基础上对如何提高旗袍定制服务的用户满意度提出优化建议。

1 Kano模型的理论研究

1.1 Kano模型概述

Kano模型由东京理工大学教授狩野纪昭（Noriaki Kano）发明，主要用于研究用户需求，对用户需求进行层次划分，协助企业正确分析和判断出影响用户满意度关键因素，在产品设计领域得到广泛应用［11］。根据不同的产品质量特性与用户满意度之间的关系，Kano模型将影响用户满意度的因素划分为5种需求属性［12］，分别是：

1） 必备型需求（Must-be-Quality）：也称为基本型需求。表示产品具备该属性或能够满足用户该需求的时候对用户的满意度不产生影响；反之，当不具备该属性而未满足用户该需求的时候，则会降低用户的满意度。

2） 期望型需求（One-dimensional Quality）：也称为意愿型需求。这类需求用来反映用户希望在产品中得到什么，该需求得到满足的话会提升用户满意度;反之，则会降低用户满意度。

3） 魅力型需求（Attractive Quality）：也称为兴奋型需求。是指用户原本没有过多期望的需求，该需求得到满足，即使效果不完善，用户满意度依然会得到提升;反之，该需求不被满足也不会降低用户的满意度。

4） 无差异型需求（Indifferent Quality）：该项需求无论在产品中是否被提供，都不会影响用户体验，不会对用户满意度产生影响。

5） 逆向型需求（Reverse Quality）：也称为反向型需求。该需求一旦在产品中体现会引起用户不满，降低用户满意度;反之，当产品不具备该需求的时候反而会提高消费者满意度［13］。

Kano模型用户需求与满意度的非线性关系如图1所示［14］。

1.2 Kano模型研究流程

1.2.1 划分用户需求层次

通过Kano模型分析产品功能的需求属性，可以了解用户对产品功能的需求层次［15］。首先，根据用户的所需功能设计Kano调研问卷，问卷中所有的功能属性均设计正反两个方向的问题选项，即产品具备该功能时用户的态度和不具备该功能时用户的态度。问卷设置为满意、理应如此、无所谓、勉强接受和不喜欢5个选项，并分别按照1～5分进行赋分。接下来对问卷数据进行收集和分析，剔除无效问卷后，根据Kano评价分类对照表对用户功能需求属性进行分类。Kano评价分类对照如表1所示。

1.2.2 用户满意度分析

Berger等［16］提出利用Better-Worse系数计算功能需求属性归类的百分比，得出某一功能对提高用户满意度或降低不满意度的影响。其中Better的数值为正，数值范围通常在0～1，即产品具备该功能的时候用户满意度会提高，数值越大满意度越高;Worse的数值为负，数值范围通常在-1～0，即产品不具备该功能的时候用户满意度会降低，负值越大用户不满意度越高，同时满意度也下降得越大［17］。根据Better-Worse系数计算结果，对系数绝对值高的功能需求要优先设计并实施。具体Better-Worse系数计算公式为：

Better=（A+O）/（A+O+M+I）（1）

Worse=-1×（O+M）/（A+O+M+I）（2）

随后，依据Better-Worse系数值绘制四象限分位图，将各功能属性的系数得分以散点形式分布于对应相限，获得用户对功能需求的优先排序。

Kano模型研究流程如图2所示。

2 用户需求调研与问卷设计

2.1 旗袍定制用户需求调研

目前，旗袍的定制形式主要分为传统的线下门店定制和基于互联网技术的线上定制两种形式。在旗袍定制服务的过程中，需将用户需求分析作为提供定制服务的依据。基于此，本文利用Kano模型分析用户在旗袍定制服务流程中的需求层次，制定出合理的定制服务策略。

首先，通过文献收集、专家访谈、用户走访等形式，对2种旗袍定制服务模式进行信息收集、记录和整合，遴选10名具有丰富旗袍定制服务经验的设计师和营销人员与本文课题组成员一起对用户在旗袍定制过程中的行为习惯、多样需求及意见反馈进行归纳总结，凝练出用户在旗袍定制不同阶段中的主要需求，将其划分为26个功能需求要素。最后，根据功能要素类型将其整合为7个需求类别，具体旗袍定制服务需求要素如表2所示。

2.2 Kano问卷设计

结合表2中用户在旗袍定制服务中的需求要素，设计Kano问卷。问卷目标用户为20～70岁有过服装定制经历的女性。问卷内容包括受调者基本信息和对26个需求要素的评价，需求要素部分根据表1进行问卷设计，赋分标准分别为：满意（5分）、理应如此（4分）、无所谓（3分）、勉强接受（2分）、不喜欢（1分）。

问卷调研以问卷星的形式进行线上发放，共发放问卷180份，全部回收，剔除和清洗不合逻辑的无效问卷（例如全部选择同一分数的问卷），得到有效问卷共176份，符合调研样本有效建议［18］。问卷中受调者基本信息包括年龄、月收入和定制经验3个方面，具体受调者的基本信息分类与人数如表3所示。

3 调研结果分析

3.1 需求属性归类分析

采用Cronbach a系数对问卷结果进行信度分析，问卷整体系数均介于0.7～0.9的合理范围，说明问卷具有较好的信度［2］。采用KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）统计和球形检验对问卷进行效度检验，问卷KMO均值为0.918，高于0.800，且p<0.050，说明问卷效度良好［2］，适合后续研究分析。

通过Kano模型对旗袍定制用户的26个功能需求要素进行属性归类，并根据式（1）（2）计算Better系数和Worse系数，具体分类结果如表4所示。通过表4可看出，26个功能需求要素中，共有必備属性（M）7个，期望属性（O）8个，魅力属性（A）6个，无差异属性（I）3个，逆向属性（R）2个和可疑属性（Q）0个。

3.2 Better-Worse系数分析

利用Better-Worse系数计算表4同一属性分类中各需求要素的敏感度，实现对Kano模型属性分类的优化，借以得出同一需求属性中的需求要素优先排序，计算方法如式（3）所示。优化后的需求要素属性分类如表5所示。根据Kano模型原理，需求要素的优先排序通常顺序为：必备型需求>期望型需求>魅力型需求>无差异型需求［19］。

以Better系数值为纵坐标，Worse系数绝对值为横坐标，Better系数值和Worse系数绝对值的平均数为象限分界线，绘制Better-Worse系数四象限图，明确各需求要素所属象限及需求改进优先等级［20］。其中，第一象限为期望属性，该象限内的需求被满足的话会提高旗袍定制用户满意度;反之，用户的满意度会降低，因而该象限的需求在旗袍定制服务中应优先满足。第二象限为魅力属性，提供该象限内的需求，旗袍定制用户满意度会有很大提升，不提供也不会影响用户的满意度。第三象限为无差异属性，该象限内的需求，无论提供或是不提供都不会影响到旗袍定制用户的满意度，即用户对该象限的功能需求并不是很在意。第四象限为必备属性，该象限内的需求被满足的时候，旗袍定制用户满意度不会改变，但是不被满足的时候，用户满意度会极大降低，即该象限的需求是被用户认为理所当然，必须要被满足且要首先考虑的。具体Better-Worse系数象限图如图3所示。

由图3可知，F1（定制服务咨询）、F4（定制流程介绍）、F5（定制价位介绍）、F14（线下门店试穿）、F17（预付定金）和F21（邮寄到家）6个用户需求位于第四象限，属于必备型需求属性，在旗袍定制服务的过程中要首先且必须满足用户的这些需求。F2（以往案例展示）、F3（线上用户评价）、F6（线下门店量体）、F9（固定客服服务）、F10（款式风格介绍）、F11（定制内容推荐）、F12（提出个性要求）、F22（免费修改）和F24（赠送备用配件）9个用户需求位于第一象限，属于期望型需求属性，满足旗袍用户的这些需求会对提高旗袍用户定制服务的满意度具有重要作用。F7（上门服务量体）、F13（定期反馈定制进度）、F15（线上虚拟试穿）、F16（送货上门试穿）、F20（送货上门）、F23（赠送免费洗护一次）和F25（包装精美）7个用户需求位于第二象限，属于魅力型需求属性，这些用户需求如果不被满足虽然不会影响用户在旗袍定制服务过程中的满意度，但是一旦被满足，会给用户带来意想不到的惊喜，并极大提升用户满意度，因此在优化服务的过程中也应该受到优先考虑。F8（用户自主量体）、F18（一次性付全款）、F19（门店自取）和F26（电话回访用户意见）4个用户需求位于第三象限，属于无差异型需求属性，对这些服务需求可根据实际情况进行改进或直接取消该项需求。

根据各项需求敏感度排序可知，在旗袍定制服务过程中用户各项需求改进的优先排序为：必备属性F1>F21>F4>F14>F5>F17;期望属性F22>F24>F3>F2>F9>F10>F12>F6>F11;魅力属性F15>F23>F20>F16>F7>F25>F13;无差异属性F26>F8>F19>F18。

在同一需求类别中，各需求要素的改进优先排序为：

咨询需求：F1>F4>F5>F3>F2。其中，F1（定制服务咨询）、F4（定制流程介绍）、F5（定制价位介绍）敏感度较高，且属于必备属性需求，因此这3项服务在旗袍定制过程中必须为消费者提供;F3（线上用户评价）和F2（以往案例展示）属于期望型属性需求，说明如果满足用户这2方面需求的话，会提高旗袍定制用户的满意度，反之则会引起用户的失望。

量体需求：F6>F7>F8。这一需求类别中，F6（线下门店量体）敏感度最高且属于期望属性，说明用户希望在旗袍定制过程中能够有专业人员为其提供量体方面的技术帮助或支持，如该需求不被满足会降低用户的满意度;F7（上门服务量体）属于魅力属性需求，说明用户不是一定要求有该项服务，但是如果提供该服务的时候，用户的满意度则会极大提升;F8（用户自主量体）的敏感度最低，且属于无差异属性，说明用户

对该项服务的关注度最低，主要原因应该是由于量体技术专业性较强，很多用户不够了解或不能掌握，因此对该项服务没有需求性。

定制流程需求：F9>F10>F12>F11>F13。这一需求类别中，各需求敏感度均较高，均属于期望属性，说明用户对该类别中的需求普遍特别重视，因此这些需求在服务改进过程中应该重点且优先考虑。其中，用户对能够满足F9（固定客服服务）的需求度最高，对F13（定期反馈定制进度）的需求度相对较低。

样衣试穿需求：F14>F15>F16。其中，F14（线下门店试穿）为必备属性，说明该项需求或服务必须为用户提供或满足，在定制服务过程中必须首先考虑并改进;F15（线上虚拟试穿）和F16（送货上门试穿）为魅力型属性，商家可以通过改进或满足这2个功能需求来触及用户的兴奋点，从而提高用户满意度。

付款方式需求：F17>F18。在这一需求類别中，旗袍定制用户能够接受F17（预付定金）这一付款方式，且认为该需求必须得到满足;而对F18（一次性付全款）这一付款方式认可度最低，说明该付款方式在旗袍定制服务中应该得到改善和优化。

成衣收货需求：F21>F20>F19。这一需求类别中，F21（邮寄到家）为必备属性，这一属性主要体现在线上旗袍定制服务中，说明线上旗袍定制的用户要求这一需求必须被满足，

否则会极大降低用户满意度;F20（送货上门）为魅力属性需求，该项服务超出用户预期，一旦需求得到满足会给用户带来意想不到的惊喜;F19（门店自取）属于无差异属性需求，说明用户对这种成衣收货形式关注度较低，不会因为这种收货形式而影响对旗袍定制服务的满意度。

售后服务需求：F22>F24>F23>F25>F26。其中，F22（免费修改）和F24（赠送备用配件）属于期望属性，在旗袍定制服务过程中同样应该优先考虑并满足用户需求，借以提高用户满意度;F23（赠送免费洗护一次）和F25（包装精美）的需求要素虽然属于魅力型属性，但敏感度同样较高，因此在定制服务改进的过程中也应重点考虑;F26（电话回访用户意见）敏感度较低，属无差异属性，说明用户对该项服务不是很重视，该项服务对用户满意度的影响很低。

3.3 不同用户分类的需求属性分析

根据Kano问卷结果可知，在旗袍定制过程中，同一需求要素会因为用户年龄、收入及定制经验的不同而产生不同的满意度。基于此，本文根据用户分类，对其在旗袍定制过程中的服务需求要素差异，分别创建Better-Worse系数象限图，借以对不同用户分类的旗袍定制服务的改进与优化提出策略。

3.3.1 不同年龄用户需求属性分析

根据旗袍定制用户不同的年龄分类，对用户定制过程中的需求属性进行归类分析，并创建Better-Worse系数象限图，如图4所示。

由图4可知，不同年龄用户的需求属性分布较图3有所变化。其中，20～30岁旗袍定制用户变化最大，主要表现在第一象限期望属性中的F3（线上用户评价）、F10（款式风格介绍）和F11（定制内容推荐）改变为第三象限的无差异需求属性，F9（固定客服服务）和F12（提出个性要求）改变为第四象限的必备需求属性。主要因为该年龄段用户年轻，思维活跃，有独特的潮流认知和明确的定制目标，因此对其他用户的评价与相关推荐的关注度较低，同时对能够提出和满足自身个性需求的服务内容则要求相对较高。

31～40岁和41～50岁两个年龄段的用户变化较小，其中共同的变化表现在F22（免费修改）和F24（赠送备用配件）由第一象限的期望属性改变为必备属性;41～50岁旗袍定制用户F26（电话回访用户意见）的需求要素由第三象限的无差异属性转变为必备属性，这说明这2个年龄段的消费用户对旗袍定制的售后服务更加注重。

其他2个年龄段的旗袍定制用户的需求属性变化相对一致，变化主要体现在F2（以往案例展示）由期望属性改变为必备属性，F25（包装精美）的需求要素由魅力属性转变为无差异属性，说明这2个年龄段的用户由于年龄原因更需要专业的参考与建议，同时更注重旗袍内在的定制服务质量，对外在包装关注度相对较低。此外，F15（线上虚拟试穿）由第二象限的魅力属性转变为第三象限的无差异属性，说明这2个年龄段的用户对虚拟试衣技术了解相对较少，因此对该项需求要素关注度较低。

3.3.2 不同定制经验需求属性分析

根据旗袍定制用户定制经验的不同，对用户定制过程中的需求属性进行归类分析，并创建Better-Worse系数象限图，如图5所示。

由图5可知，旗袍定制用户之间虽然定制经验不同，但是需求要素属性归类差距不大，且与图3相比较变化较小，说明用户的定制经验是否丰富对旗袍定制服务各需求要素的属性分类影响不大。具体变化表现在：偶尔定制的用户F2（以往案例展示）由第一象限的期望属性转变为第四象限的必备属性，说明这部分用户因为缺少定制经验因此在定制过程中会更加注重对已有定制案例的参考与借鉴;经常定制的用户F9（固定客服服务）和F22（免费修改）由之前的期望属性转变为必备属性，说明这一部分用户由于经常进行服装定制，因此经验丰富，也对定制服务的质量具有较高的标准和要求。

3.3.3 不同月收入需求属性分析

根据旗袍定制用户月收入的不同，对用户定制过程中的需求属性进行归类分析，并创建Better-Worse系数象限图，如图6所示。

由图6可知，月收入3 000～5 000元的用户F9（固定客服服务）、F12（提出个性要求）、F24（赠送备用配件）和F23（赠送免费洗护一次）分别由期望属性和魅力属性进入到无差异属性，主要原因是这一消费群体对提高服务质量的一些附加服务并不是很关注，以避免增加定制服务的额外费用。月收入5 000元～8 000元的用户F6（线下门店量体）、F10（款式风格介绍）和F11（定制内容推荐）由期望属性转变为必备属性，说明该类定制用户对定制初期的专业服务非常依赖，要求在定制服务过程中必须被提供。月收入8 001元～10 000元和高于10 000元的用户F9（固定客服服务）、F10（款式风格介绍）、F11（定制内容推荐）、F12（提出个性要求）和F22（提出个性要求）由期望属性进入必备属性;F16（送货上门试穿）、F23（赠送免费洗护一次）和F25（包装精美）由魅力属性

转变为期望属性，由此可分析出该类用户对旗袍定制服务流程及售后服务方面具有很高的标准和要求，关注度极高，在定制过程中要满足或优化这些需求要素才会提升用户满意度。

4 结 论

本文采用Kano模型通过调研分析，对旗袍定制过程中用户的需求要素属性进行分类，并采用Better-Worse系数对用户需求要素进行属性划分并优先排序。在此基础上，对不同类别的旗袍定制用户的定制需求进行进一步属性归类分析，归纳总结出在旗袍定制服务中用户各项需求的敏感度与优先改进顺序，为优化旗袍定制服务质量、提升用户满意度提出建议与策略。

1） 从总体分析结果表明，旗袍定制用户的26个功能需求要素属性通过优化分析可归类为，必备属性包含定制服务咨询、定制流程介绍、定制价位介绍、线下门店试穿、预付定金及邮寄到家6个需求要素，这些需求要素属于用户对旗袍定制服务的基本需求，在定制服务中必须提供才能满足用户的定制需求，因此在提供或改进定制服务质量的时候必须首先考虑并实现。期望属性包含以往案例展示、线上用户评价、线下门店量体、固定客服服务、款式风格介绍、定制内容推荐、提出个性要求、免费修改和赠送备用配件9个需求要素，这些需求能否被满足对用户满意度的结果起到重要的影响作用，在提供旗袍定制服务的过程中要被优先考虑或满足。魅力属性包括上门服务量体、定期反馈定制进度、线上虚拟试穿、送货上门试穿、成衣送货上门、赠送免费洗护一次和包装精美7个需求要素，这些要素一旦被满足会给旗袍定制用户带来意外惊喜，从而极大提升用户满意度，而不被满足也不会对用户满意度产生影响。用户自主量体、一次性付全款、门店自取和电话回访用户意见4个用户需求要素，属于无差异属性，表明用户对这些服务并不认可或者不关注，在旗袍的定制服务中，要根据用户的实际要求对这些服务要素进行优化或完善。

2） 从用户分类的角度分析可知，在用户年龄分类方面，20～30岁的旗袍定制用户更注重定制过程中的个性化服务，在整个定制过程中具有独立的认知和判断，对外在的评价与推荐不是很关注。31～40岁和41～50岁的旗袍定制用户在需求要素分类变化较小，共同表现为对定制服务的售后质量较为重视;51～60岁和61～70岁的用户对旗袍定制服务的实用性关注度较高，对一些外在的、表面的需求要素不是很重视。在用户定制经验分类方面，定制经验的不同对定制需求要素分类的影响差异不大，但是经常定制的用户会对客服服务和售后服务有较高的要求，实现用户的相关需求会极大提升用户满意度;偶尔定制的用户受到定制经验不足的影响，则对定制细节服务的提供及已有定制成果的借鑒较为注重，针对这一类用户应该更注重相关服务的提供，满足用户定制需求。在用户不同月收入分类方面，月收入3 000～5 000元的用户更注重服务的经济实惠性，对有可能提高定制附加值的一些需求要素不是很关注，针对这类人群，这一类型的服务可不必提供或者进行优化;月收入5 001～8 000元的用户对一些专业性较强的定制需求要素具有更高的期待，这类需求被满足会提升该类用户的满意度。月收入8 001～10 000元和高于10 000元的用户则对服务流程及售后服务方面提出了更高的标准和要求。

旗袍定制用户所在地域、用户体型及性格等因素的不同，也会对旗袍定制服务过程中需求类别所对应的需求属性产生影响，由于篇幅原因本文未能对上述因素进行更细致的研究;此外，包括旗袍在内的服装定制形式、服务内容与过程等会随着服装消费市场的发展及用户的实际需求而发生变化，结合这一现状，在后续的研究中，可继续拓宽研究手段与范围，通过细化用户群体、丰富调研样本数量与服装类别等形式，使研究内容更加细致、全面，从而确保研究结论的科学性与准确性。

参考文献：

［1］熊兴， 王婧倩， 陈文晖. 新形势下我国纺织服装产业转型升级研究［J］. 理论探索， 2020（6）： 97-101.

XIONG Xing， WANG Jingqian， CHEN Wenhui. Research on the transformation and upgrading of China’s textile and garment industry under the new circumstances［J］. Theoretical Exploration， 2020（6）： 97-101.

［2］朱伟明， 卫杨红. 不同情景下服装个性化定制体验价值差异研究［J］. 纺织学报， 2018， 39（10）： 115-119.

ZHU Weiming， WEI Yanghong. Experiential value differences of clothing personalized customization under different situations［J］. Journal of Textile Research， 2018， 39（10）： 115-119.

［3］陈子豪. 网络定制模式下骑行服的图案及色彩设计［J］. 针织工业， 2020（6）： 77-81.

CHEN Zihao. Pattern and color design of cycling outdoor jerseys based on network customization［J］. Knitting Industries， 2020（6）： 77-81.

［4］李浩， 朱伟明. O2O服装定制品牌顾客感知价值的差异研究［J］. 丝绸， 2015， 52（11）： 36-41.

LI Hao， ZHU Weiming. Research on differences of customer perceived value about O2O apparel customization brand［J］. Journal of Silk， 2015， 52（11）： 36-41.

［5］董笑妍. 定向时代到来， 行业盛宴开启2021年度中国服装定制行业9.9定制周推动新消费浪潮［J］. 纺织服装周刊， 2021（34）： 21.

DONG Xiaoyan. The coming of the era of customization， industry feast opens 2021 China’s clothing customization industry 9.9 customization week to promote a new weave of consumption［J］. Textile & Apparel Weekly， 2021（34）： 21.

［6］穆芸， 张佳欣， 王安琪， 等. 基于KJ法和Kano模型的风衣产品设计研究［J］. 毛纺科技， 2020， 48（5）： 42-48.

MU Yun， ZHANG Jiaxin， WANG Anqi， et al. Design research on trench coat product based on KJ-Technique and Kano analysis［J］. Wool Textile Journal， 2020， 48（5）： 42-48.

［7］谢惠灵， 陈子豪， 郭伟淇. 基于Kano模型的西服定制服务研究［J］. 丝绸， 2022， 59（11）： 89-99.

XIE Huiling， CHEN Zihao， GUO Weiqi. Research on suit customization services based on the Kano model［J］. Journal of Silk， 2022， 59（11）： 89-99.

［8］刘红文， 王圆圆， 黄智高， 等. 基于消费者情感体验的国潮T恤产品魅力属性研究［J］. 丝绸， 2022， 59（2）： 55-67.

LIU Hongwen， WANG Yuanyuan， HUANG Zhigao， et al. A study on the attractive quality of Guochao T-shirt products based on consumer emotional experience［J］. Journal of Silk， 2022， 59（2）： 55-67.

［9］陳姝霖， 宋莹， 刘长江. 基于层次分析法的针织衫线上定制影响因素分析［J］. 毛纺科技， 2022， 50（4）： 73-77.

CHEN Shulin， SONG Ying， LIU Changjiang. Analysis of factors affecting the online customization of knitwear under the AHP method［J］. Wool Textile Journal， 2022， 50（4）： 73-77.

［10］毛升. 浅析女装零售店营销策略［J］. 中国集体经济， 2017（24）： 45-46.

MAO Sheng. Analysis of women’s clothing retail store marketing strategy［J］. China Collective Economy， 2017（24）： 45-46.

［11］李树， 蒋鹏. 基于模糊KANO-SEM模型的用户需求识别方法研究［J］. 包装工程， 2022， 43（4）： 156-162.

LI Shu， JIANG Peng. User requirements identification method based on fuzzy KANO-SEM model［J］. Packaging Engineering， 2022， 43（4）： 156-162.

［12］KANO N， SERAKU N， TAKAHASHI F， et al. Attractive quality and must-be quality［J］. The Journal Society for Quality Control， 1984， 14（2）： 39-48.

［13］郑林欣， 沃晨雯， 王思奇， 等. 基于Kano模型的蜡染技艺体验设计［J］. 丝绸， 2022， 59（1）： 102-108.

ZHENG Linxin， WO Chenwen， WANG Siqi， et al. Experience design of batik art based on Kano model［J］. Journal of Silk， 2022， 59（1）： 102-108.

［14］王贤， 胡伟峰. 基于Kano模型的戶外净水器改进设计研究［J］. 包装工程， 2019， 46（16）： 239-243.

WANG Xian， HU Weifeng. Improved design of out-door water filter based on Kano model［J］. Packaging Engineering， 2019， 46（16）： 239-243.

［15］张振刚， 罗泰晔. 基于在线评论数据挖掘和Kano模型的产品需求分析［J］. 管理评论， 2022， 34（11）： 109-117.

ZHANG Zhengang， LUO Taiye. Product demand analysis based on online review data mining and Kano model［J］. Management Review， 2022， 34（11）： 109-117.

［16］BERGER C， BLAUTH R， BOGER D. Kano’s methods for understanding customer-defined quality［J］. Center for Quality Management Journal， 1993（4）： 3-36.

［17］赵宇晴， 阮平南， 刘晓燕， 等. 基于在线评论的用户满意度评价研究［J］. 管理评论， 2022， 32（3）： 179-189.

ZHAO Yuqing， RUAN Pingnan， LIU Xiaoyan， et al. Study on user satisfaction evaluation based on online comment［J］. Management Review， 2022， 32（3）： 179-189.

［18］宋莹， 阮胜坤. 基于数量化理论I的男衬衫设计要素感性评价［J］. 丝绸， 2023， 60（3）： 105-112.

SONG Ying， RUAN Shengkun. Perceptual evaluation of men’s shirt design based on quantitative theory I［J］. Journal of Silk， 2023， 60（3）： 105-112.

［19］COSTELLO A B， OSBORNE J W. Best practices in exploratory factor analysis： Four recommendations for getting the most from your analysis［J］. Practical Assessment Research & Evaluation， 2009， 10（7）： 1-9.

［20］YOUNG A G， PRARCE S. A beginner’s guide to factor analysis： Focusing on exploratory factor analysis［J］. Tutorials in Quantitative Methods for Psychology， 2013， 9（2）： 79-94.

Kano model-based research on the satisfaction of Qipao customization service

SONG Ying， ZHANG Ning， LIU Yiting， WU Tong

（School of Clothing and Textile， Eastern Liaoning University， Dandong 118000， China）

Abstract：To fully explore and study the cultural elements of Chinese traditional clothing and realize the creative transformation and innovative development of Chinese traditional clothing， we took the traditional Chinese clothing Qipao （cheongsam） as the research object， and summarized the behavior habits and diverse needs of Qipao users in different customization stages according to the two common customization methods of Qipao： offline store customization and online remote customization. We extracted 26 customized functional requirements of Qipao， and divided the demand into seven categories according to different types of refined functional elements， namely： consultation demand， volume demand， regular process demand， sample fitting demand， payment method demand， garment delivery demand and after-sales service demand. Based on this result， we designed the questionnaire using the Kano model， and investigated and classified the Qipao customization users through the form of online distribution， with the age， income and customization experiences as the starting point. Then， we summarized and analyzed the demand attributes of Qipao customization users. According to the comprehensive evaluation of the users of different categories， we classified the demand attributes of Qipao customization users， then calculated the sensitivity of the demand elements in the same attribute classification， plotted the quadrant plot of the Better-Worse coefficient， and prioritized the improvement according to the optimization results after optimizing the Kano attribute of each requirement element. Then， in the process of Qipao customization service， we put forward suggestions and strategies to improve customer satisfaction.

Through research， it can be seen that Qipao customization users pay high attention to the basic services such as service consultation， introduction and recommendation of process and price， payment and receiving methods， which belong to the necessary attributes. The corresponding service needs must be provided in the process of Qipao customization service to improve consumer satisfaction; the specific related methods of customized service and the quality of after-sales service are the desired attributes， playing a decisive role in improving consumer customization satisfaction; door-to-door measurement， virtual fitting， door-to-door delivery， exquisite packaging and other further quality services have become the charm attribute. These needs that are not met will not affect the customized satisfaction of consumers， but once they are met， they will bring unexpected surprises to consumers. However， such needs as consumers measuring the body by themselves， taking goods by themselves， making the full payment and telephone return visit， are not recognized or concerned by consumers in the process of customization service， and become no difference attribute， so whether they are provided in the Qipao customization process will not have an impact on consumers’ customization satisfaction. According to the classification of users， in terms of age， users aged 20-30 pay the most attention to personalized services in the customization process， and have their own independent cognition and judgment of the service needs provided; users aged 31-40 and 41-50 have the common characteristics of paying more attention to the after-sales quality in terms of service demand， while users aged 51-60 and 61-70 pay more attention to whether practical demand elements can be provided. In terms of customization experience， users with different customization experiences have little difference in demand for customization services， but frequent customization users pay more attention to the quality of customer service and after-sales service; occasionally customization users affected by insufficient customization experience pay more attention to some detailed services in the customization process， and learn from the existing customization results and experience. In terms of income， users with a monthly income of 3 000-5 000 yuan hope to enjoy services with high cost performance， and do not recognize the customization price， and for this group of people， the basic customization service elements can be mainly improved; users with a monthly income of 5 001-8 000 yuan are expected to enjoy some professional customization demand elements， so as to improve the satisfaction of the customization process; users with a monthly income of over 8 000 yuan have put forward higher standards and requirements in terms of service process and after-sales service.

In summary， Qipao customization users of different ages， different customization experiences and different monthly incomes have quite different concerns on Qipao customization services. However， in the process of customization， the basic service needs such as professional introduction and recommendation for customization users， offline store fitting， deposit and mailing home are all necessary elements to improve user satisfaction. In the process of optimizing and improving the customization service quality of cheongsam， such needs must be considered first， and be satisfied.

Key words：Kano model; Qipao; customization services; Better-Worse coefficient; satisfaction; demand elements; demand attributes