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标题 基于模糊Kano模型的连锁配送服务质量需求属性判定及重要度调整
范文 林小芳+王海船+程林



摘 要：针对传统Kano模型应用过程中遇到的顾客需求模糊不确定的问题，提出将模糊数学方法引入，设计模糊Kano问卷并对数据进行模糊化处理。另外，利用熵值法进行需求初始权重的确定。结合学者对不同质量属性类别需求重要度调整的经验方法，对改进因子进行修正，利用修正后的改进因子确定最终质量需求重要度，并利用该方法对连锁配送服务质量属性进行了研究。结果表明，模糊Kano模型能够弱化顾客需求的不确定性，较好地解决传统Kano问卷中出现的混合需求属性问题。
关键词：传统Kano模型；模糊Kano模型；熵值法；连锁配送服务质量
中图分类号：F253.4 文献标识码：A
Abstract： Based on the problems occurring in the implementation process of traditional Kano model that customers' requirements is fuzzy and uncertain， this paper presented to introduce fuzzy mathematical method in the process， designed fuzzy Kano questionnaire and handled the data fuzzily. In addition， the original weights of customers' requirements were determined by entropy method. Based on the experience and methods of attributes adjusting for different quality demands， this paper modified the improved factor and calculated the final importance of quality requirement， and studied the quality requirements of chain distribution service in that way. The results showed that fuzzy Kano model could weaken the uncertainty of customer demand， and also could solve mixed demand attribute problems occurring in traditional Kano questionnaire.
Key words： traditional Kano model； fuzzy Kano model； entropy method； quality of chain distribution service
0 引 言
用户需求对产品设计、客户满意度的提高有着不可忽视的作用，QFD是一种能够很好地将用户需求转换成产品（服务）设计的工具。在进行需求重要度评判时，通常会采用用户询问调查法、需求重要度评判法及AHP法等，但这些方法会存在明显不足，主要表现在过于主观，容易受人为因素的作用而造成误判。Kano模型是一种能够很好地识别顾客需求、将定性需求定量化的工具，自质量管理专家狩野纪昭提出以来，已在很多领域得到了应用，国内外学者也对此展开了深入的理论及应用研究。
由于顾客需求的模糊性，Kano方法虽然采用结构式问卷调研，并形成了一套数据处理方法，但该方法存在很多不足，如问卷调研时反复的询问会引起被调者厌倦、隶属度接近时会造成质量属性类别的误判、质量属性初始权重不能反映其对顾客满意度的实际贡献大小等问题。本论文通过梳理国内外研究中对以上诸多不足之处的改进方法，权衡利弊，并将传统Kano方法与改进方法在连锁配送服务质量改进中进行实证研究，进一步验证传统方法的不足之处，同时提出下一步改进思路。
1 Kano模型
1.1 Kano原理
Kano理论认为：不同客户需求之间的界限模糊，且随着时间的变化需求种类会发生变化；不同用户由于认知差异及喜好不同，对需求也会有着不同的理解。Kano模型是一种定量方法，用以协助确认产品/服务质量需求要素的Kano质量类别，实现对顾客需求的定量分类并赋予不同的需求权重，借以消除顾客调查中的模糊性。
做法：通过设计正反向调查问卷（表1）对顾客需求进行询问，并将获取的数据利用二维Kano质量属性分类表（表2）进行归类，以识别每个属性类别。将质量属性分为魅力质量A、一元质量O、必备质量M、漠然质量I与逆反质量R共五类。此外，问卷数据处理时还会有可疑的问题质量Q。不同的质量属性对于顾客满意度的贡献不一，魅力质量充足时顾客满意度会大幅度提升，但不充足时顾客不会因此表现出明显不满；一元质量的充足程度与顾客满意度呈正线性相关；必备质量不充足时会导致顾客满意度急剧下降，充足时却不会增加顾客的满意度。
在应用Kano方法时，难点在于对需求的定量归类以及对不同的质量需求类型赋予权重大小的确定。
1.2 Kano方法的不足
传统Kano方法存在以下不足：①利用传统Kano问卷进行调研时需要被调查者进行繁琐的正反向问题的回答，极易引起用户厌烦，使问卷调研结果有效性受到一定程度的影响；顾客心理复杂多变导致需求不确定；样本数量不足或覆盖不够均匀时结果会产生偏差。以上这些均会影响分类结果的准确性。②单纯依靠重复频度判定需求重要度不够科学合理，表现在：对于重复频度高，重要度高是合理的，但重复频度低并不代表重要度低，如Kano分类中的魅力需求由于尚未被顾客发现，调查结果重复频度会偏低。
1.3 学者对Kano模型的改进研究综述
由于Kano模型能够有效识别不同类型的顾客需求，以利于进一步在产品开发、市场营销等领域对不同的需求（基本需求、期望需求、魅力需求等）采取差异化的处理方式。因此，理论界对此展开了深入的研究，关于Kano模型的理论研究主要集中在Kano分类、不同Kano类别对满意度的影响及需求重要度的改进等方面。
1.3.1 关于质量属性分类的改进研究。Berger（1993）[1]针对Kano分类时质量属性隶属度存在最大值与次大值接近时，归属类别无法判别或误判的问题，提出了“相对顾客满意系数比值”。Matzler和Hinterhuber（1996）[2]提出在QFD中可加入该比值，认为产品开发需要满足必备质量，期望质量要具备竞争力，在魅力质量上超越竞争对手。陈波波（2007）[3]提出基于质量要素的时间特性和统计概率特性并利用最大领先度概念推导出质量要素评价倾向的指标—质量要素评价倾向归属度，对Kano类别判定进行改进。Q.L.Xu（2007，2008）[4-5]针对Kano模型定性且缺乏需求分类标准，提出了分析型Kano模型，设计出一组量化的分析指标实现顾客需求的定量化分析。段黎明和黄欢（2008）[6]对Matzler的方法进行改进，并特别分析了当两个需求权重接近时的区分方法（采用统计测试法处理）。Yu-Chen Lee等（2009）[7]构建模糊Kano模型来解决质量属性分类的不确定性。姚海（2009）等[8]提出利用模糊聚类法进行Kano分类。实践证明，模糊聚类法是较有效的分类方法，特别是当某质量需求对于两个或两个以上的类别隶属度较接近时，采用模糊聚类法可有效避免误判[9]。孟庆良等（2012）[10]构建了一种定量化Kano模型并改进重要度函数进行需求分类。
除了以上学者研究之外，还有很多学者对Kano模型与QFD整合使用进行了研究，研究重点均集中在两者的衔接上。学者统一认为，基本重要度需要作出调整，但如何调整则说法不一。结合以上研究的特点，以下利用模糊Kano模型对连锁配送服务质量进行深入研究。
2 Kano模型的改进——模糊Kano模型
Kano问卷调查存在的模糊性问题主要是由于人的主观判断被量化了的统计活动取代，引入模糊数学方法主要在需求筛选、需求分类两个阶段。通过对每个需求指标与研究对象的贴近程度进行测量、比较，筛选出优良指标，在此基础上进行权重的测度；利用模糊聚类分析，掌握类内与类间距离，把握需求总体的实际分类情况，避免误判。
2.1 引入模糊方法后的Kano模型实现过程
2.1.1 指标的建立。从服务者角度建立的质量指标项目是不完善的，还需要从顾客的角度出发，因此本研究综合模型、前人研究成果及对顾客、销售服务人员及技术人员的访谈，整理出服务质量需求项目，共计33项。在调研过程中，特别注意了对魅力型需求的挖掘。随后，根据获得的需求项目设计问卷试调，确定最终服务质量需求项目。采用KJ法进行需求的归类，理清各需求项目之间的初步关系，此阶段可进一步剔除重复需求项目。
以上阶段与传统方法同。
传统Kano方法根据调研结果进行数据分析时需要利用二维属性归类表（表2），并统计每个质量属性对属性分类的隶属度，按照隶属度最大原则确定属性归类。但实际数据会存在最大值与次大值较接近，故可利用Lee和Newcomb提出的混合分类判断标准进行判别，若判定结果为混合类，则无法判断。
此外，在问卷设计中集成对顾客需求重要度的问项，有利于后续对重要度进行进一步研究，以便与QFD方法相结合。
2.2 模糊Kano问卷的数据处理
2.2.1 Kano属性的确定过程。根据顾客对模糊Kano问卷的填写数据结果，按以下步骤确定Kano类别：
（4）重复1～3步，得到每个客户的判定结果，再统计该项属性对各需求类别的频率。需求属性频率最高的即为该需求的属性类别；若出现两种需求类型频率相同的情况，需求类别优先级按以下方式确定：基本型>期望型>兴奋型>无关型；
（5）重复1～4步，得到每种质量需求的属性类别。
2.2.2 需求重要度的集成及初始权重的确定。问卷设计时，将需求重要度调查集成至Kano问卷中，对需求重要度进行调查，并采用熵值法计算初始权重：
2.3 需求重要度的调整
3 传统Kano模型与模糊Kano模型的对比研究
3.1 服务质量需求项目的确定
首先获取顾客对产品（服务）的质量需求项目，考虑到项目的全面合理性，该阶段不仅要顾客参与，也需要公司销售人员及管理人员的参与。连锁零售企业目前主要采用自营配送、第三方配送、厂商直供等方式。本研究以第三方配送为主，结合SERVQUAL模型、前人的研究成果[1-12]与问卷访谈调研（主要针对顾客、销售人员及管理人员），共整理出33项服务质量需求项目（具体需求项目可见表4），并以此设置模糊Kano问卷。按初始需求设计好问卷进行小样本试用，对回收问卷进行进一步分析，以剔除不合理的问项并增加可能遗漏的质量需求项目。按修正后的问题设计Kano问卷，分别设计正向及反向问题，对被调查者进行调查。
3.2 问卷及回收情况
本研究设计2套问卷——传统Kano问卷及模糊Kano问卷，将重要度问项集成在传统Kano问卷中。被访对象主要是连锁零售企业的管理人员、配送企业的工作人员等，要求被调查者分别填写两种问卷。共发放问卷50份，回收有效问卷41份，有效问卷回收率为82%。
3.3 两种Kano问卷的数据处理结果
根据3.3.1中提到的混合分类判断准则进行判断，33项配送质量属性中，无混合类属性，即传统Kano方法得出的结论中，u1和u3 2个混合类属性在利用模糊Kano模型问卷调查并经数据处理后，有了较为明确的属性分类结果。由此可见，模糊Kano模型能够较好地解决顾客需求调查中由于顾客心理复杂多变等所造成的不确定性。而模糊Kano模型与传统Kano模型对于非混合类质量属性的判定结果并无太大的区别。
4 质量属性需求重要度的调整
5 结 论
Kano模型的决策准则要求企业满足必备质量，提升一元质量，挖掘魅力质量，这种表述是含糊的，且没有涉及各需求的优先度。在企业资源一定的情况下，如何利用有限资源提升顾客满意度，需要更加客观的方法。模糊Kano模型能够将不确定的顾客需求以定量的方法反映出来。
注：①改进率，是QFD工具中一项重要指标，即设定的质量目标值与顾客对公司满意度的现有评价值的比值，可以反映质量属性需要改进的程度。
参考文献：
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更新时间：2025/3/21 10:47:25