基于模糊Kano-QFD 的農(nóng)產(chǎn)品團(tuán)購(gòu)服務(wù)設(shè)計(jì)優(yōu)化研究

張琦，高齊圣

（青島大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，青島 266061）

受到新冠疫情的影響，多地居民在農(nóng)產(chǎn)品生鮮購(gòu)買渠道的選擇上發(fā)生了變化。社區(qū)團(tuán)購(gòu)的這種“線上預(yù)定，次日自提”的模式成為了人們的重要采購(gòu)渠道。但由于模式處于初期探索階段，在服務(wù)質(zhì)量上存在多處短板，對(duì)于用戶的部分實(shí)際需求和體驗(yàn)不夠重視，平臺(tái)提供的產(chǎn)品服務(wù)并不能較好的契合用戶的需求期望?！靶挛锪鳌背霈F(xiàn)和初步發(fā)展過程中出現(xiàn)了諸多制約因素，制約限制了與原產(chǎn)地農(nóng)戶的合作，造成了客戶的流失[1]。當(dāng)前眾多研究集中在商業(yè)模式等的定性分析上，為了能夠更直觀地剖析該模式在服務(wù)質(zhì)量設(shè)計(jì)中存在的短板，提出了用Kano-QFD模型來識(shí)別農(nóng)產(chǎn)品團(tuán)購(gòu)用戶需求、整合服務(wù)設(shè)計(jì)要素，對(duì)于服務(wù)質(zhì)量的設(shè)計(jì)要素進(jìn)行定量分析，通過優(yōu)先級(jí)排序以及相對(duì)重要度探討服務(wù)設(shè)計(jì)的優(yōu)化方向[2-6]。已有論文運(yùn)用Kano-QFD 模型改進(jìn)各個(gè)行業(yè)的服務(wù)質(zhì)量，并且取得了不錯(cuò)的效果[7-11]。

1 Kano-QFD 模型介紹

1.1 Kano 模型

Kano 模型通過建立二維指標(biāo)將用戶需求項(xiàng)分類，并針對(duì)不同的需求類型給出了該需求與用戶滿意度之間的關(guān)系。Kano 模型將用戶需求分為五種類別：魅力需求、期望需求、基本需求、無關(guān)需求和相反需求。魅力需求指滿足這類需求則會(huì)顯著增加用戶滿意度，不滿足也不會(huì)引起用戶大量不滿。期望需求指滿足這些需求時(shí)提升用戶滿意度，不滿足會(huì)降低用戶滿意度的需求類型。基本需求指在滿足這些需求時(shí)并不會(huì)明顯增加用戶滿意度，但在不滿足時(shí)則會(huì)顯著降低用戶滿意度。除上述三種外的剩余兩種，無關(guān)需求表示用戶對(duì)此需求不感興趣，無論滿足與否都不影響用戶滿意度。相反需求表示用戶對(duì)此需求有著相反的期望，滿足反而會(huì)降低用戶滿意度。在對(duì)調(diào)查結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)時(shí)要去除這兩種需求。模型主要依靠問卷設(shè)計(jì)并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析得到需求項(xiàng)分類。在問卷設(shè)計(jì)階段對(duì)每個(gè)需求項(xiàng)設(shè)置正反兩個(gè)問題，每個(gè)問題對(duì)應(yīng)五個(gè)不同的選項(xiàng)，最終生成調(diào)查表，調(diào)查表如表1 所示。

表1 Kano 模型用戶需求調(diào)查表Table 1 Kano model user demand questionnaire

傳統(tǒng)的Kano 模型側(cè)重于一種基于定性描述的分類方法。Qianli Xu 等[12]則提出了一種分析Kano 模型，這種方法對(duì)用戶的回答進(jìn)行定量分析，以減少傳統(tǒng)Kano 模型定性描述的主觀因素。該模型將正反兩向的問題的反饋結(jié)果賦予了不同的分?jǐn)?shù)，并做了不對(duì)稱設(shè)計(jì)，如表2 所示，同時(shí)附加了用戶自身評(píng)判的需求項(xiàng)的重要性。該模型通過正反向問題的平均得分建立一個(gè)二維坐標(biāo)系，對(duì)于落在其中的點(diǎn)進(jìn)行區(qū)域的劃分，如圖1 所示，將Kano 模型的五種需求分類對(duì)應(yīng)到其中的五個(gè)區(qū)域中以實(shí)現(xiàn)對(duì)每個(gè)需求項(xiàng)的分類。

圖1 Kano 分類區(qū)域Fig.1 Kano classification area

表2 功能具備與否時(shí)用戶需求反饋得分Table 2 User demand feedback score when the function is available or not

將每位受訪者的需求反饋得分通過公式（1）（2）計(jì)算不具備該服務(wù)特性時(shí)用戶平均滿意度以及具備該服務(wù)特性的用戶平均滿意度。其中xij，yij，wij分別代表第j受訪者對(duì)不提供第i項(xiàng)用戶需求項(xiàng)的滿意度評(píng)價(jià)、第j受訪者對(duì)提供第i項(xiàng)用戶需求項(xiàng)的滿意度評(píng)價(jià)、第j受訪者對(duì)第i項(xiàng)用戶需求項(xiàng)的重要度評(píng)價(jià)。傳統(tǒng)Kano 模型分類建立在二維直角坐標(biāo)，上，通過公式（3）～（5）將其換算為向量極坐標(biāo)形式（ri，αi），則更加直觀方便。最終根據(jù)圖1 的分類標(biāo)準(zhǔn)對(duì)各個(gè)需求項(xiàng)進(jìn)行定量分析得出其分類結(jié)果。

1.2 質(zhì)量功能展開（QFD）

質(zhì)量功能展開是將用戶需求作為輸入信息，通過構(gòu)建質(zhì)量屋將用戶的需求轉(zhuǎn)化為服務(wù)質(zhì)量特性，確保服務(wù)設(shè)計(jì)能夠更好的滿足用戶需求和服務(wù)特性。以農(nóng)產(chǎn)品社區(qū)團(tuán)購(gòu)QFD 為例，其關(guān)鍵就是質(zhì)量屋的構(gòu)建，借助質(zhì)量屋計(jì)算可以將用戶需求轉(zhuǎn)換為服務(wù)質(zhì)量特性。質(zhì)量屋主要由左墻、天花板、屋頂、房間、地下室和右墻構(gòu)成。左墻代表提取到的用戶需求及其重要度；天花板代表針對(duì)具體的服務(wù)設(shè)計(jì)指定的服務(wù)設(shè)計(jì)特性；屋頂代表服務(wù)設(shè)計(jì)特性間的自相關(guān)矩陣，用于評(píng)估各項(xiàng)服務(wù)設(shè)計(jì)特性間的正負(fù)相關(guān)性；房間代表用戶需求與服務(wù)設(shè)計(jì)特性之間的關(guān)系矩陣，用于評(píng)估用戶需求與服務(wù)設(shè)計(jì)特性間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，服務(wù)設(shè)計(jì)特性可能對(duì)應(yīng)多個(gè)用戶需求且關(guān)系有強(qiáng)有弱；地下室代表服務(wù)設(shè)計(jì)質(zhì)量特性輸出矩陣，用于獲取各個(gè)服務(wù)設(shè)計(jì)要素的優(yōu)先級(jí)排序；右墻代表市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)估，用于獲取用戶角度的相應(yīng)品和自身產(chǎn)品服務(wù)的需求期望評(píng)估。具體形式如圖2 所示。

圖2 社區(qū)團(tuán)購(gòu)服務(wù)設(shè)計(jì)質(zhì)量屋Fig.2 Community group purchase service design quality house

2 模型整合

2.1 Kano-QFD 模型

QFD 在構(gòu)建質(zhì)量屋時(shí)對(duì)于左墻也即用戶需求重要度的輸入過于主觀，以往的研究多是通過Kano 模型與QFD 結(jié)合的方式，將Kano 模型的分析結(jié)果作為用戶需求項(xiàng)以及用戶需求重要度作為QFD 構(gòu)建質(zhì)量屋的左墻輸入并轉(zhuǎn)化到服務(wù)質(zhì)量特性中去。在完成QFD 質(zhì)量屋中服務(wù)質(zhì)量特性與用戶需求之間的關(guān)系矩陣的確定后，服務(wù)質(zhì)量特性的重要度確定需要將用戶需求重要度與關(guān)系矩陣進(jìn)行整合得到服務(wù)質(zhì)量特性的重要度。服務(wù)設(shè)計(jì)優(yōu)化的最終結(jié)果以服務(wù)質(zhì)量特性的重要度作為依據(jù)。

但是關(guān)系矩陣的確定得到的均是模糊語言表達(dá)，想要得到準(zhǔn)確的服務(wù)質(zhì)量特性重要度就需要對(duì)關(guān)系矩陣進(jìn)行模糊語言信息處理，引入二元語義將不同用戶的意見整合后得到用戶需求項(xiàng)權(quán)重，通過模糊理論中的三角模糊數(shù)將關(guān)系矩陣轉(zhuǎn)化成三角模糊數(shù)并運(yùn)用需求項(xiàng)權(quán)重進(jìn)行最終整合可以很好的解決這個(gè)問題。

2.2 二元語義集結(jié)多用戶意見

在利用kano 模型確定QFD 中用戶需求問卷調(diào)查過程中，讓用戶采用語言術(shù)語進(jìn)行選項(xiàng)回答是較為容易被接受的方法，且更能保證用戶在填寫調(diào)查問卷時(shí)不會(huì)過于隨意擾亂結(jié)果。但是在對(duì)語言術(shù)語等語義信息進(jìn)行運(yùn)算時(shí)會(huì)較為棘手。為此，Herrera 和Martinez[13-14]提出的二元語義就可以通過處理語言信息而不丟失額外信息。這是一種基于符號(hào)轉(zhuǎn)移理念的方法，這種方法構(gòu)建了一個(gè)二元組（si，α）i來表示語言學(xué)信息。其中si值是語言術(shù)語集S={s0，…，sg}中的元素，αi是符號(hào)轉(zhuǎn)換的數(shù)值，其實(shí)際含義是由計(jì)算而來的語言信息與預(yù)先定義的語言術(shù)語集S中最接近語言術(shù)語si的偏差，α∈[-0.5，0.5）。如果要在連續(xù)域中進(jìn)行合并運(yùn)算，則需要用到另一種表述形式β，而非二元組（si，α）i。β∈[0，T]是一個(gè)數(shù)值，β 與二元組的轉(zhuǎn)換可由公式（6）、（7）得到。其中Round 表示“四舍五入”的取整運(yùn)算。

同樣的，對(duì)于二元語義的語言術(shù)語集S={s0，…，sg}，存在一個(gè)逆函數(shù)Δ-1，使二元語義能夠轉(zhuǎn)化成對(duì)應(yīng)的數(shù)值β[∈0，T]，轉(zhuǎn)化方式如公式（8）所示。

若（sk，αk）和（sl，αl）為任意兩個(gè)二元語義，則有如下性質(zhì)：

①有序性，當(dāng)k≥l時(shí)，則（sk，αk）＞（sl，αl），這里“＞”表示“好于”。當(dāng)k=l時(shí)，如果αk=αl，則（sk，αk）=（sl，αl）；如果αk＞αl，則（sk，αk）＞（sl，αl）；如果αk＜αl，則（sk，αk）＜（sl，αl）。

②存在逆運(yùn)算“neg”，neg（si，αi）=Δ（g-Δ-1（si，αi）），這里g+1 是S 中元素的個(gè)數(shù)。

③最大、最小化運(yùn)算，max（（sk，αk），（sl，αl））=（sk，αk），min（（sk，αk），（sl，αl））=（sl，αl），其中（sk，αk）≥（sl，αl）。

對(duì)于研究的社區(qū)團(tuán)購(gòu)服務(wù)質(zhì)量存在多個(gè)指標(biāo)，涉及到多級(jí)評(píng)價(jià)問題，同時(shí)也是一個(gè)群決策的問題。為了匯總和集結(jié)多個(gè)不同用戶的需求意見，Herrera和Martinez 還提出了加權(quán)平均T-OWA （Two-tuple Ordered Weighted Averaging）算子，來綜合多用戶的語言信息意見，具體如公式（9）、（10）所示：

顯然，T-OWA 算子同樣遵循二元組的性質(zhì)，即。針對(duì)每個(gè)用戶給予相同的權(quán)重，通過T-OWA 算子將多個(gè)用戶對(duì)同一用戶需求項(xiàng)的語言意見信息綜合得到相應(yīng)用戶需求項(xiàng)的重要度二元組，實(shí)現(xiàn)了多指標(biāo)的綜合，能更為有效的。

2.3 模糊集理論處理關(guān)系矩陣和自相關(guān)關(guān)系

上述Kano-QFD 整合模型中，其關(guān)鍵和難點(diǎn)在于如何確定用戶需求和服務(wù)質(zhì)量特性之間的關(guān)系矩陣及服務(wù)質(zhì)量特性之間的相關(guān)關(guān)系。關(guān)系矩陣能夠更直觀地反映服務(wù)質(zhì)量特性對(duì)滿足客戶要求的相關(guān)程度，傳統(tǒng)方法是采用諸如1-3-5-7-9 等確定數(shù)值表示，鑒于用于社區(qū)團(tuán)購(gòu)服務(wù)設(shè)計(jì)初始階段的信息大多是模糊和不確定的，即大多是語義信息，采用確定數(shù)值必然造成信息的損失。對(duì)關(guān)系矩陣的語言信息進(jìn)行定量化處理可以借助模糊集理論與三角模糊數(shù)等[15-16]。QFD 存在內(nèi)在模糊性的前提下，通過三角模糊數(shù)表示相關(guān)程度可以充分的利用質(zhì)量屋的全部信息，確定用戶需求和服務(wù)質(zhì)量特性之間的關(guān)聯(lián)函數(shù)。

鑒于上述分析，可以將傳統(tǒng)QFD 中關(guān)系矩陣和自相關(guān)矩陣擴(kuò)展為模糊QFD 處理。一是在反映用戶需求與服務(wù)質(zhì)量特性之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系程度上，采用類似“很弱”“弱”“中”“強(qiáng)”“很強(qiáng)”等語言變量評(píng)價(jià)，二是在揭示服務(wù)質(zhì)量特性之間自相關(guān)程度也采用“顯著負(fù)相關(guān)”“負(fù)相關(guān)”“不相關(guān)”“正相關(guān)”“顯著正相關(guān)”等語言變量評(píng)價(jià)。這樣關(guān)系矩陣和自相關(guān)矩陣的元素取值可選用三角模糊數(shù)A?=（l，m，u）表示，對(duì)應(yīng)隸屬度函數(shù)如下：

記語言變量取值為S={s0，s1，…，sT}，T 稱為標(biāo)度且取值一般為偶數(shù)，語言變量中某一等級(jí)可用上述三角模糊數(shù)表示為si=（ai，bi，ci），其中a0=0，cT=1，ai+1=bi，bi+1=ci，i=0，1，…，T。

設(shè)T為服務(wù)質(zhì)量特性的優(yōu)先級(jí)排序指標(biāo)，，其中W為由T-OWA 算子得到的整合后的用戶需求重要度，為用自相關(guān)矩陣修正后的關(guān)系矩陣。

根據(jù)三角模糊數(shù)運(yùn)算規(guī)則，服務(wù)質(zhì)量特性優(yōu)先級(jí)排序的計(jì)算方式如公式（12）所示：

3 整合模型在社區(qū)團(tuán)購(gòu)平臺(tái)優(yōu)化上的應(yīng)用

3.1 問卷設(shè)計(jì)

在對(duì)消費(fèi)者需求的提取過程中，參考了Parasuraman、Zeithaml 和Berry 設(shè)計(jì)的SERVQUAL 量表，從有形性、可靠性、響應(yīng)性、保證性和移情性等角度，結(jié)合相關(guān)領(lǐng)域的文獻(xiàn)以及線下采訪得到的需求項(xiàng)進(jìn)行初步的Kano 模型問卷的設(shè)計(jì)[17-21]。為了對(duì)初步設(shè)計(jì)問卷中的有效部分進(jìn)行驗(yàn)證，同時(shí)發(fā)現(xiàn)問卷設(shè)計(jì)中冗余或不足的問題，將初步Kano 模型問卷進(jìn)行了預(yù)發(fā)放。在收集30 份問卷后根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果將無關(guān)需求以及相反需求項(xiàng)從問卷的考察中去除，同時(shí)結(jié)合咨詢相關(guān)專家的意見對(duì)各需求項(xiàng)的考察角度進(jìn)行豐富和優(yōu)化，將用戶需求項(xiàng)確定為：商品詳細(xì)介紹、快速登陸途徑、良好的界面布局與設(shè)計(jì)、豐富的商品類目、相對(duì)實(shí)惠的價(jià)格、較高的商品質(zhì)量、健全的售后服務(wù)、較多的自提點(diǎn)數(shù)目、良好的配送時(shí)效、良好的服務(wù)態(tài)度、安全的支付環(huán)境、多樣的付款方式、下單流程便捷通暢。分別用CR1、CR2、CR3、CR4、CR5、CR6、CR7、CR8、CR9、CR10、CR11、CR12、CR13 表示。在確定了問卷以后，對(duì)當(dāng)前的社區(qū)團(tuán)購(gòu)平臺(tái)進(jìn)行了對(duì)比和考察發(fā)現(xiàn)“多多買菜”這一社區(qū)團(tuán)購(gòu)平臺(tái)起步較晚，整體的服務(wù)質(zhì)量落后于市場(chǎng)平均水平?？疾斓健岸喽噘I菜”作為市場(chǎng)后來者的落后處境以及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中的劣勢(shì)地位，決定以“多多買菜”社區(qū)團(tuán)購(gòu)平臺(tái)作為實(shí)例進(jìn)行服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化研究。針對(duì)“多多買菜”社區(qū)團(tuán)購(gòu)平臺(tái)用戶進(jìn)行問卷發(fā)放，最終問卷累計(jì)回收165 份。為了確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可靠性，對(duì)問卷進(jìn)行了篩選，主要針對(duì)問卷填寫時(shí)間短、大量問題結(jié)果同質(zhì)化嚴(yán)重以及填寫結(jié)果不符合規(guī)范的問卷進(jìn)行剔除，剔除不符合要求的問卷后得到有效問卷138份，問卷有效率83.6%。在運(yùn)用SPSS 對(duì)問卷的有效性進(jìn)行了信度檢驗(yàn)，克朗巴哈系數(shù)為0.82，認(rèn)為問卷有較為不錯(cuò)的信度，可以進(jìn)行后續(xù)分析。

3.2 數(shù)據(jù)處理

首先按照kano 模型公式（1）（2）（4）（5）對(duì)問卷收集結(jié)果進(jìn)行量化處理，得到需求項(xiàng)的正反向得分以及向量的大小與夾角，用戶需求分類結(jié)果如表3 所示。模糊QFD 模型中語言變量均采用標(biāo)度為4 的語言等級(jí)進(jìn)行劃分[22]，關(guān)聯(lián)矩陣采用的是“很弱”“弱”“中”“強(qiáng)”和“很強(qiáng)”等，自相關(guān)矩陣采用的是“顯著負(fù)相關(guān)”“負(fù)相關(guān)”“不相關(guān)”“正相關(guān)”“顯著正相關(guān)”等。標(biāo)度為4 的語言變量各等級(jí)術(shù)語對(duì)應(yīng)模糊數(shù)為s0=（0，0，0.25），s1=（0，0.25，0.5），s2=（0.25，0.5，0.75），s3=（0.5，0.75，1），s4=（0.75，1，1），隸屬函數(shù)如圖3 所示。

圖3 標(biāo)度4 的語言變量隸屬函數(shù)Fig.3 Membership function of language variables on scale 4

表3 Kano 問卷結(jié)果Table 3 Kano questionnaire results

3.3 需求重要度確定

通過二元語義的算術(shù)平均算子整合問卷中多個(gè)用戶對(duì)需求特性的偏好，得到各個(gè)用戶需求項(xiàng)重要程度。服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化需要以當(dāng)前的服務(wù)質(zhì)量水平作為前提，設(shè)定需要實(shí)現(xiàn)的改進(jìn)目標(biāo)水平。通過用戶的意見決定各項(xiàng)服務(wù)質(zhì)量特性的改進(jìn)幅度更能契合用戶的使用意愿，也能更好地達(dá)到提升用戶滿意度的目的?；谶@一考慮，在問卷中增加了相應(yīng)需求優(yōu)化意愿的問題，通過定義“需大幅改進(jìn)”，“小幅改進(jìn)即可”，“無需改進(jìn)”對(duì)應(yīng)相應(yīng)的改進(jìn)系數(shù)1.5，1.2，1.0。計(jì)算得到各個(gè)用戶需求項(xiàng)的改進(jìn)系數(shù)IR0。

但因?yàn)槊糠N用戶需求的需求類別不同，其優(yōu)化改進(jìn)后對(duì)用戶滿意度提升帶來的貢獻(xiàn)也不同，所以在對(duì)需求重要度的確定時(shí)往往會(huì)引入修正因子。修正因子通常采用Tan 和Shen 對(duì)不同的需求類型定義的調(diào)整系數(shù)，將初始的改進(jìn)系數(shù)在調(diào)整系數(shù)的處理后得到最終的改進(jìn)系數(shù)，計(jì)算方式如公式（13）所示[23]。

其中，IR0是初始改進(jìn)系數(shù)，IRadj是調(diào)整的改進(jìn)系數(shù)，k是調(diào)整系數(shù)，對(duì)于基本需求、期望需求、魅力需求k分別取值為0.5，1，2。通過最終改進(jìn)系數(shù)對(duì)原始需求重要度修正得到調(diào)整后的需求重要度。運(yùn)用公式（14）進(jìn)一步對(duì)調(diào)整后的需求重要度進(jìn)行歸一化處理，將需求重要度作為權(quán)重整合到QFD 中。其中（si，αi）為第i項(xiàng)用戶需求重要度的二元語義表達(dá)。

Kano 模型收集結(jié)果中的需求向量的大小以及夾角作為判斷需求項(xiàng)所屬類型的依據(jù)，其中向量的大小決定了需求項(xiàng)的類型為無關(guān)需求或其他類型，向量與X 軸的夾角則用來進(jìn)一步確定需求項(xiàng)類型為基本需求、期望需求還是魅力需求。在確定了需求項(xiàng)類型后即可由上述得到每個(gè)需求項(xiàng)對(duì)應(yīng)的調(diào)整系數(shù)，需求項(xiàng)的重要程度以及改進(jìn)系數(shù)則通過問卷中的用戶自述的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為二元組并且以二元語義算子的形式通過公式（9）（10）在MATLAB 中進(jìn)行計(jì)算獲得初始重要度的值。在運(yùn)用公式（13）對(duì)初始重要程度進(jìn)行調(diào)整后得到最終重要程度并通過公式（14）進(jìn)行歸一化處理得到相對(duì)重要程度，用于后續(xù)階段的模型整合，如表4 所示。

表4 A-Kano 模型整合結(jié)果Table 4 A-kano model integration results

3.4 服務(wù)要素優(yōu)先級(jí)確定

在整合階段QFD 的質(zhì)量屋中關(guān)系矩陣的構(gòu)建過程中，通過咨詢專家來確定社區(qū)團(tuán)購(gòu)平臺(tái)的質(zhì)量要素和關(guān)系系數(shù)矩陣，關(guān)系矩陣同樣的使用標(biāo)度為4的語言術(shù)語來描述顧客需求與質(zhì)量要素的關(guān)聯(lián)程度，語言術(shù)語集S={s1:極弱，s2：弱，s3：中，s4：強(qiáng)，s5：極強(qiáng)}，使用三角模糊數(shù)來表示語言術(shù)語，基于質(zhì)量屋的構(gòu)建信息，關(guān)系系數(shù)矩陣通過確定的語言術(shù)語及模糊數(shù)表示如下：

運(yùn)用公式（12）對(duì)關(guān)系矩陣對(duì)應(yīng)的三角模糊數(shù)進(jìn)行整合運(yùn)算，將需求項(xiàng)重要程度（wi）和關(guān)系矩陣整合得到的結(jié)果去模糊化轉(zhuǎn)換成二元組（β）表示，最終得到服務(wù)質(zhì)量特性的優(yōu)先級(jí)排序。表5 顯示了QFD 質(zhì)量屋的構(gòu)建與服務(wù)質(zhì)量特性的優(yōu)先級(jí)排序，表中VL、L、M、H、VH 代表了語言術(shù)語集S={s1: 極弱，s2：弱，s3：中，s4：強(qiáng)，s5：極強(qiáng)}中的極弱、弱、中、強(qiáng)、極強(qiáng)。此表底部的質(zhì)量要素重要度指數(shù)（β）表示在連續(xù)域中運(yùn)用Kano 模型與QFD 整合的結(jié)果，得分越高的質(zhì)量要素的優(yōu)化更能大幅度提升用戶的滿意度。社區(qū)團(tuán)購(gòu)服務(wù)要素的優(yōu)先級(jí)排序?yàn)椋浩脚_(tái)APP 研發(fā)、前置倉(cāng)管理、自提點(diǎn)管理、供應(yīng)鏈管理、物流管理、流程監(jiān)控、補(bǔ)救服務(wù)、客服綜合素質(zhì)。

表5 QFD 關(guān)系矩陣對(duì)服務(wù)設(shè)計(jì)要素的排序Table 5 Ordering of service design elements by QFD relationship matrix

3.5 結(jié)果分析討論

根據(jù)服務(wù)設(shè)計(jì)要素的優(yōu)先級(jí)排序結(jié)果可以將服務(wù)設(shè)計(jì)要素大致分為三類：關(guān)鍵要素、必要要素以及邊緣要素。由平臺(tái)APP 研發(fā)、前置倉(cāng)管理和自提點(diǎn)管理構(gòu)成的關(guān)鍵要素，能夠在優(yōu)化后顯著提升用戶各方面滿意度；由供應(yīng)鏈管理、流程監(jiān)控和物流管理組成的必要要素，在優(yōu)化后能夠在一定程度上影響用戶多方面滿意度；由客服綜合素質(zhì)、補(bǔ)救服務(wù)組成的邊緣要素，在優(yōu)化后對(duì)用戶整體滿意度的提升上幫助較小。

（1）社區(qū)團(tuán)購(gòu)平臺(tái)需要在以后的優(yōu)化中著重提升關(guān)鍵要素。其一，平臺(tái)APP 作為社區(qū)團(tuán)購(gòu)這種線上采購(gòu)形式的載體，其優(yōu)劣關(guān)系到眾多用戶需求的滿意度。與傳統(tǒng)線下生鮮選購(gòu)不同，線上選購(gòu)無法提前接觸到實(shí)物，也就讓APP 中商品詳情頁面的商品介紹成為用戶了解生鮮農(nóng)產(chǎn)品的主要途徑。同時(shí)，線上消費(fèi)的形式也需要滿足足夠安全以及更加便捷的特點(diǎn)。平臺(tái)APP 研發(fā)應(yīng)該作為首要質(zhì)量要素進(jìn)行改進(jìn)，重點(diǎn)加強(qiáng)用戶的支付安全、APP 流暢程度、多方支付接口、更詳細(xì)的商品介紹以及售后系統(tǒng)的搭建上面，如果能夠做好快捷登錄等較為便利的新穎功能，將能大幅度提升用戶的體驗(yàn)進(jìn)而增加對(duì)于多數(shù)需求的滿意度。其二，作為一種生鮮農(nóng)產(chǎn)品獨(dú)有的倉(cāng)儲(chǔ)形式的前置倉(cāng)同樣也是滿足用戶需求，提升用戶滿意度的關(guān)鍵。前置倉(cāng)的選址關(guān)系到自提點(diǎn)的覆蓋范圍，關(guān)系到配送的時(shí)效以及商品的成本問題。此外，前置倉(cāng)的倉(cāng)儲(chǔ)管理同樣關(guān)系到商品的成本；更重要的是生鮮農(nóng)產(chǎn)品的存儲(chǔ)條件較為苛刻，需要平衡存儲(chǔ)成本與商品品質(zhì)，以相對(duì)少的成本投入前提下保證商品的質(zhì)量不會(huì)受存儲(chǔ)影響，商品質(zhì)量為基本需求，如果與線下周邊產(chǎn)地的生鮮農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量差距過大則會(huì)顯著影響用戶滿意度，所以在優(yōu)化改進(jìn)過程中應(yīng)該重點(diǎn)強(qiáng)化前置倉(cāng)的管理。其三，自提點(diǎn)作為社區(qū)團(tuán)購(gòu)的最后一環(huán)，對(duì)用戶滿意度的提升也是至關(guān)重要的。自提點(diǎn)的選取一般以社區(qū)的超市等店面作為合作方，將這些店面作為連接平臺(tái)與用戶的橋梁，方便用戶的商品獲取，同時(shí)為這些店面帶來更大的流量，但也導(dǎo)致了這種模式的諸多詬病。自提點(diǎn)并非平臺(tái)一手搭建，這種合作的方式使得自提點(diǎn)并沒有較為統(tǒng)一的商品存放標(biāo)準(zhǔn)，不同的店面所擁有的商品存放條件不同，部分存放條件較差的自提點(diǎn)就影響了商品的品質(zhì)。同時(shí)，店面負(fù)責(zé)人（團(tuán)長(zhǎng)）并非平臺(tái)內(nèi)部人員，在態(tài)度以及售后保障上并沒有建立一個(gè)較為統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。在對(duì)于平臺(tái)優(yōu)化改進(jìn)上，可以更多的關(guān)注自提點(diǎn)的管理，拓寬合作店面的類型，建立自提點(diǎn)評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)，在訂單商品配送至自提點(diǎn)時(shí)對(duì)自提點(diǎn)存放情況進(jìn)行定期考察，同時(shí)考慮建立獎(jiǎng)懲機(jī)制更為主動(dòng)地保障存放于自提點(diǎn)商品的品質(zhì)。

（2）農(nóng)產(chǎn)品團(tuán)購(gòu)平臺(tái)需保障必要要素在現(xiàn)有基礎(chǔ)上穩(wěn)步提升，確保用戶滿意度穩(wěn)中向好。供應(yīng)商決定了產(chǎn)品的供貨品質(zhì)，供應(yīng)商的地理位置與規(guī)模也決定了物流運(yùn)輸?shù)乃俣扰c成本。平臺(tái)可以根據(jù)以往的產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)推斷用戶的產(chǎn)品偏好，有針對(duì)性地改善供應(yīng)商的選擇與合作，在優(yōu)化方向上可以擴(kuò)大合作供應(yīng)商范圍，針對(duì)不同產(chǎn)區(qū)的農(nóng)戶考察提高與農(nóng)戶直接合作的渠道比例，節(jié)省中間成本，爭(zhēng)取農(nóng)產(chǎn)品的倉(cāng)儲(chǔ)條件?？梢愿鶕?jù)自身平臺(tái)的定位確定產(chǎn)品的層級(jí)占比，對(duì)于帶來較高成本負(fù)擔(dān)的農(nóng)產(chǎn)品可以在平臺(tái)內(nèi)部做差異化，建立“臻品專欄”，確保平臺(tái)在價(jià)格上保有的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)用戶需求多樣化的同時(shí)。物流是保障產(chǎn)品品質(zhì)的關(guān)鍵一環(huán)，關(guān)系到產(chǎn)品后續(xù)存儲(chǔ)的成本以及存儲(chǔ)時(shí)間。在物流管理方面，加強(qiáng)與冷鏈物流服務(wù)商的合作，建立屬于關(guān)鍵環(huán)節(jié)的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，處理好現(xiàn)有物流體系中的運(yùn)輸調(diào)度、路徑優(yōu)化、入庫(kù)流程簡(jiǎn)化、不同生命周期產(chǎn)品分類存儲(chǔ)、產(chǎn)品溯源以及全程監(jiān)控預(yù)警等方面的服務(wù)工作，同時(shí)不斷補(bǔ)全優(yōu)化各個(gè)流程間的補(bǔ)救措施，保障自身產(chǎn)品及服務(wù)的質(zhì)量穩(wěn)定性。

（3）對(duì)于補(bǔ)救服務(wù)和客服綜合素質(zhì)這兩個(gè)邊緣要素，農(nóng)產(chǎn)品團(tuán)購(gòu)平臺(tái)也應(yīng)保持一定的關(guān)注。補(bǔ)救服務(wù)能夠彌補(bǔ)部分環(huán)節(jié)導(dǎo)致的用戶滿意度不足的情況，也能以此建立品牌形象，有利于在與競(jìng)品相的競(jìng)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì)。針對(duì)出現(xiàn)特殊狀況的平臺(tái)訂單，如果平臺(tái)具有較為成熟的補(bǔ)救措施，不僅能夠提升用戶粘性，還能通過用戶的口碑幫助平臺(tái)達(dá)到搶占競(jìng)爭(zhēng)者的市場(chǎng)份額的作用，從側(cè)面降低了品牌宣傳拉新的成本，促進(jìn)企業(yè)將節(jié)省的成本投入產(chǎn)品的保存以及物流的運(yùn)輸上，實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部的良性循環(huán)。客服綜合素質(zhì)雖然在優(yōu)先級(jí)排序中位列最后，但其要素水平也影響著如服務(wù)態(tài)度、健全的售后等基本需求類型的用戶需求。如果完全不考慮此要素的質(zhì)量水平可能會(huì)影響到由其他要素建立起的高水平用戶滿意度。雖然這兩個(gè)邊緣要素的提升并不能為企業(yè)帶來顯著的用戶滿意度的提升，但是一旦出現(xiàn)這二者的缺失，很容易造成群體的負(fù)面響應(yīng)和輿論的發(fā)酵，這是平臺(tái)不愿看到的。因此，社區(qū)團(tuán)購(gòu)平臺(tái)應(yīng)對(duì)此服務(wù)質(zhì)量要素保有持續(xù)的關(guān)注，保持這兩個(gè)要素的水平趨于穩(wěn)定，謹(jǐn)防二者的缺失所引起的連鎖反應(yīng)。

4 結(jié)論

為城鄉(xiāng)統(tǒng)籌背景下大力發(fā)展和完善社區(qū)農(nóng)產(chǎn)品團(tuán)購(gòu)平臺(tái)服務(wù)機(jī)制，提出模糊Kano-QFD 應(yīng)用于團(tuán)購(gòu)平臺(tái)服務(wù)設(shè)計(jì)優(yōu)化，提升用戶滿意度，促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品交易渠道新脈絡(luò)的鞏固拓展。運(yùn)用二元語義集結(jié)多用戶需求項(xiàng)指標(biāo)、三角模糊數(shù)整合用戶需求項(xiàng)與服務(wù)設(shè)計(jì)要素，得到鮮明的服務(wù)設(shè)計(jì)要素重要度層級(jí)。方式有利于服務(wù)設(shè)計(jì)人員多方面考慮設(shè)計(jì)優(yōu)化方案，直觀的定位服務(wù)設(shè)計(jì)要素所對(duì)應(yīng)的用戶需求項(xiàng)，提升用戶滿意度，進(jìn)一步鞏固拓展農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易的新渠道。并未引入行業(yè)其他競(jìng)爭(zhēng)者的經(jīng)營(yíng)狀況來構(gòu)建競(jìng)品間差距的優(yōu)化改進(jìn)系數(shù)進(jìn)行研究，存在一定的不足與局限性，后續(xù)研究可在競(jìng)品間展開更全面豐富的研究。