增強KANO模型的設計與應用研究

摘要：增強模型的準確度，使其適用于復雜產品及服務的創(chuàng)新設計與開發(fā)。本文引入專家評價作為模型的價值可行性維度，提出增強Kano模型。將Kano模型原始的二維四象限圖拓展至三維需求優(yōu)先級平衡立方體，強調分段聚焦?jié)M足用戶需求。以博物館文創(chuàng)產品的開發(fā)為例，對增強Kano模型進行實踐應用。該方法可以為復雜產品及服務的創(chuàng)新設計與研發(fā)提供參考。

關鍵詞：Kano模型；熵權法；集成模型；博物館文創(chuàng)；創(chuàng)新策略

中圖分類號：TB472 文獻標識碼：A文章編號：1003-0069（2025）01-0084-04

Abstract：Enhance the accuracy of models for innovative design and development of complex products and services. This paper introduces expert evaluation as the value feasibility dimension of the model and proposes an enhanced Kano model. The original two-dimensional four-quadrant diagram of the Kano model is expanded to a three-dimensional demand prioritization balanced cube，emphasizing segmented focus on satisfying user needs. A practical application of the augmented Kano model to the development of cultural and creative products in museums as an example. The method can provide a reference for innovative design and development of complex products and services.

Keywords：Kano model；Entropy weight method；Integrated model；Museum culture and creative product；Innovation strategy

引言

Kano模型是由日本學者狩野紀昭提出的一種質量管理工具，該模型為用戶需求研究提供了新的方法。通過分析預設計產品及服務的用戶滿意度，排序不同屬性需求的優(yōu)先級，以指導產品及服務的設計與改進。Kano模型在識別用戶需求特征和指導產品及服務開發(fā)方面具有重要價值，能有效呈現(xiàn)需求屬性及趨勢，然而，其在設計創(chuàng)新決策的準確度仍有待提升。尤其是基于Kano模型傳統(tǒng)的Better-Worse滿意度指數(shù)分析法繪制四象限散點圖，進而對用戶需求排序時存在明顯的主觀性。本文旨在對該模型進行拓展，增強其在產品及服務設計、創(chuàng)新中應用的準確性。

一、增強Kano模型

（一）傳統(tǒng)KANO模型概述：Kano模型通過對用戶需求分析，研究用戶滿意度與產品及服務之間的非線性關系，如圖1所示。將用戶需求分為五種類型：必備需求（M）、期望需求（O）、興奮需求（A）、無差異需求（I）和反向需求（R）[1]。Kano模型的研究持續(xù)推進，學者對其進行了多項拓展和優(yōu)化研究。Qianli Xu等開發(fā)A-KANO模型，將用戶需求分析作為基礎，通過引入Kano指數(shù)、Kano分類器、配置指數(shù)和Kano評估器擴展了傳統(tǒng)的Kano模型。Yu-Cheng Lee等提出的模糊Kano模型，將模糊理論和計算方法進行組合研究并對傳統(tǒng)Kano問卷重新設置，有效解決了用戶需求模糊、不確定問題[2]。白濤等基于模糊Kano模型，引入顧客需求重要度調整函數(shù)，對不同屬性顧客需求項進行重要度調整計算，從而合理分配有限資源[3]。孟慶良等對Kano模型質量要素分類表進行改進，提高質量要素分類的精確度，提出整合改進的Kano模型與IPA分析方法[4]。可見，學者們不斷探索新的方法和形式，以增強模型的有效性及應用廣度。

（二）增強Kano模型的研究意義：Kano模型通過標準化問卷確定用戶需求特征及優(yōu)先級，在揭示用戶需求屬性方面具有一定的效用，但其結果易受問卷設計質量、樣本代表性及用戶認知偏差等因素影響，難以全面反映需求特征。同時，用戶需求與產品或服務開發(fā)可行性之間存在顯著差異，受技術、成本、市場接受度、開發(fā)周期等多重限制，部分需求難以轉化為實際產品及服務。此外，市場趨勢、技術進步及競爭環(huán)境的動態(tài)變化等，也可能削弱模型結果的長期有效性[5]。

為降低上述因素對Kano模型判斷需求優(yōu)先級的影響，本研究引入需求價值可行性維度，采用專家評價機制，從技術可行性、市場可接受度及商業(yè)可持續(xù)性等多維度對需求進行系統(tǒng)性、綜合性評估。引入專家評價的需求價值可行性維度具有以下3方面的意義：1.通過多維度指標評價，提升產品及服務開發(fā)的可行性與戰(zhàn)略價值的量化評估精度，增強了Kano模型的理論深度與決策適應性；2.連貫處理需求域與生產域之間的交互，解決產品及服務開發(fā)定義及決策評審階段中需求模糊的問題。3.揭示“高可行性-未滿足需求”中的創(chuàng)新機會，為產品及服務設計提供前瞻性依據(jù)，推動技術進步與設計創(chuàng)新生態(tài)的發(fā)展。

（三）增強Kano與傳統(tǒng)Kano的比較分析：對Kano模型、模糊Kano模型、增強Kano模型進行橫向比較，如表1所示?？梢?，增強Kano模型主要基于模糊Kano模型數(shù)據(jù)，引入需求價值可行性維度，通過專家評價權重值對需求進行空間劃分，將復雜而漫長的創(chuàng)新開發(fā)過程劃分為多個連續(xù)的階段，提高了創(chuàng)新開發(fā)活動的精準度和可控性。增強后的需求優(yōu)先級可視化形式與原模型進行類比，如表2所示。

由Kano模型四象限圖可知，一、二象限內的期望需求、興奮需求能夠推動創(chuàng)新，特別是在飽和的市場環(huán)境中，幫助開發(fā)獨特的產品功能或服務形式[6]，在增強Kano模型中對應第一、五、二、六象限。根據(jù)分階段聚焦法，應優(yōu)先考慮符合用戶期望且具有高價值可行性的需求要素（增強Kano模型的一、二象限），這類需求要素不僅能提升用戶滿意度，還賦予產品或服務顯著的差異化競爭優(yōu)勢，成為吸引用戶與市場接受的核心驅動力。因此，在創(chuàng)新初期，集中精力識別并實現(xiàn)這些高價值可行性的需求至關重要。此外，雖然增強Kano模型五、六象限內的需求要素被視為相對低價值可行，但并非不重要，只是在資源分配和優(yōu)先級設定中應處于次要位置。第三象限的無差異需求，對應增強Kano模型的三、七象限，這兩個象限內的需求無論是否滿足都不影響用戶滿意度，可考慮高價值可行性的無差異需求，以豐富用戶體驗。第四象限的必備需求對應增強Kano模型的四、八象限，這類需求為行業(yè)共識，構成產品及服務開發(fā)的基礎性保障。然而，盡管某些需求在理論上被視為核心需求，若價值可行性過低，持續(xù)深化實施可能會造成資源錯配，因此策略性減少對這些需求的投入是必要的。

二、增強Kano模型應用步驟

增強Kano模型應用步驟如下：

1.用戶需求獲取，通過KJ法、桌面調研、問卷調查等方式收集用戶需求，對收集到的需求信息進行去重整合，簡化需求詞條，設計并發(fā)放正反兩個方向的標準化模糊Kano問卷。

2.模糊Kano模型的數(shù)據(jù)分析，回收問卷，建立模糊評價矩陣。將評價矩陣對照Kano模型需求分類對照表，如表3所示，得出需求的隸屬度向量，引入置信水平α，確定需求類別[7]。

3.對每一份問卷重復計算，累計所有問卷結果。取出現(xiàn)次數(shù)高的設計要素進行類別定義，如累計次數(shù)等同則取重要度較高的要素類別（重要度排序依次為：M，O，A，I，R）[8]。根據(jù)式（1）（2）計算滿意度增加系數(shù)B和滿意度降低系數(shù)

三、以博物館文創(chuàng)產品開發(fā)為例的增強Kano模型實踐

信息時代下消費者自我價值認知提高，用戶訴求發(fā)生變化，作為文化事業(yè)重要組成部分的博物館服務職能從被動變?yōu)橹鲃?。博物館文創(chuàng)產品的呈現(xiàn)形式和相關服務的開發(fā)思路也應隨之革新[10]。通過情境化訪談和問卷調研，獲取用戶的初始描述，以馬斯洛需求層次理論作為分類依據(jù)，KJ法對用戶初始描述分類匯總，構建有序的需求層級模型，如表4所示。

由隸屬度向量T可知用戶需求被劃分為多個屬性，引入置信水平α對問卷調查統(tǒng)計結果數(shù)據(jù)進行篩選，取α=0.4，當Ti≥α時，該要素用1表示，否則用0表示[12]。則向量T=[0 0 1 0 0]。重復上述步驟對回收問卷信息逐個計算，將所有調查用戶的修正值Tij相加，以頻數(shù)最高的屬性類別作為該用戶需求屬性類型。由式（1）（2）得出各需求的滿意度系數(shù)值，如表6所示。

熵權法確定需求要素權重值。使用李克特7級量表收集需求的專家評價建議，邀請5位工業(yè)設計領域專家對博物館文創(chuàng)產品需求開發(fā)的可行性及重要度打分，部分結果見表7。根據(jù)式（4）對決策矩陣進行標準化處理，得到用戶需求重要度評價的標準化矩陣，由式（6）（7）計算用戶需求指標的熵值。在此基礎上，由式（8）得到每個需求要素的熵權值Wj，匯總結果見表8。

以滿意度降低系數(shù)|W|為X軸，滿意度增加系數(shù)B為Y軸，多位專家評價權重值為Z軸。以均值作為象限分界面，直觀將數(shù)據(jù)集分為不同部分，有助于理解數(shù)據(jù)點在各維度的相對位置和分布。建立博物館文創(chuàng)產品的需求優(yōu)先級平衡立方體，如圖2所示。

對需求優(yōu)先級平衡立方體剖析可知，第四、八象限內需求：美學價值A9、多元化的選擇A12、功能高效與實用性A5、購物體驗優(yōu)化A19、互動體驗A8，已成為博物館文創(chuàng)領域的基礎性標準，這些需求在市場中得到廣泛滿足。為有效應對市場競爭的激烈態(tài)勢并緊跟博物館文創(chuàng)產品及服務發(fā)展趨勢，為用戶提供超預期的價值與體驗，則研究重點應向第一、二象限的關鍵需求轉移，包括社交聯(lián)結A6、前沿科技賦能A13、信息可視化呈現(xiàn)A14、支持用戶共創(chuàng)及反饋A15、社區(qū)歸屬性A7及情感連接與記憶觸發(fā)A18，這些需求代表博物館文創(chuàng)產品開發(fā)的戰(zhàn)略前沿，為產品及服務的差異化定位提供重要切入點。同時，第五、六象限內需求應作為輔助因素加以考量，以優(yōu)化和完善產品及服務設計的功能配置和整體布局。為進一步提升用戶體驗的多維度性，可適當考慮開發(fā)第三象限的多感觀體驗A16。而第七象限的需求在用戶反饋和專家評價中均處于相對較低水平，故暫不納入開發(fā)范疇。

四、博物館文創(chuàng)產品及服務的創(chuàng)新設計與研發(fā)策略

以博物館文創(chuàng)產品開發(fā)為例的增強Kano模型實踐表明，用戶在基本需求被滿足后，逐漸轉向關注更高層次需求，符合馬斯洛需求層次模型的邏輯，反映了用戶從基礎功能滿足向情感體驗和自我實現(xiàn)需求過渡的趨勢。為提出博物館文創(chuàng)產品及相關服務開發(fā)的創(chuàng)新策略，本文將上述增強Kano模型一、二象限內需求進行歸類分析，提出以下設計策略：

（一）構建社交生態(tài)：通過情感聯(lián)結強化品牌認同

文旅融合背景下，博物館文創(chuàng)產品不僅應是文化內容和旅游紀念的載體，更應是用戶交流分享，進而獲得文化認同感的外在表現(xiàn)工具。通過對設計與服務的優(yōu)化，滿足用戶在社交互動與文化歸屬感維度的需求是博物館文創(chuàng)產品創(chuàng)新的重要目標。

1.搭建多維度交流平臺：多維度交流平臺的構建需要線上與線下渠道的有機結合。在線下，博物館可通過舉辦互動式文化展覽、文創(chuàng)工作坊等形式，提供互動機會，強化用戶的文化體驗與認同。在線上，博物館可以利用社交媒體、移動應用、虛擬展覽等數(shù)字技術構建虛擬文化空間，擴大用戶的參與度和文化交流范圍。通過線上線下的融合，為用戶創(chuàng)造連續(xù)的文化互動體驗，進而構建一個以博物館文創(chuàng)產品為核心的社交生態(tài)系統(tǒng)，增強用戶對博物館品牌的認同感與忠誠度。

2.建立情境重構平臺：通過文創(chuàng)產品觸發(fā)用戶對博物館文化及場景的回憶。情境重構平臺依托先進的數(shù)字技術，如增強現(xiàn)實（AR）、虛擬現(xiàn)實（VR）以及嵌入式多媒體技術，將博物館的場景、展覽和文化敘事等進行數(shù)字化處理，并集成于文創(chuàng)產品中。用戶在使用或接觸文創(chuàng)產品時，可以通過掃描二維碼、觸摸指定區(qū)域或激活嵌入式內容，觸發(fā)這些數(shù)字化場景的再現(xiàn)。例如，用戶可以通過文創(chuàng)產品“重返”某個展廳，重新觀賞展出的文物或回顧導覽講解。通過感知觸發(fā)與場景再現(xiàn)，進一步強化用戶的情感共鳴與文化認同。

（二）信息可視化集成：前沿技術賦能的高效信息獲取

技術驅動背景下，博物館通過引入如AR眼鏡、VR技術、智能導覽設備（二維碼掃描設備或NFC信息卡）等科技革新傳統(tǒng)展覽形式，以此滿足用戶對文物信息了解的需求。這種背景為文創(chuàng)產品的信息展示提供更多創(chuàng)新空間。

1.文創(chuàng)產品信息獲?。盒畔⒒尘跋?，用戶在文創(chuàng)產品的選購過程中對即時獲取多維信息的需求顯著提升。博物館可通過信息集成系統(tǒng)，持續(xù)提供文創(chuàng)產品的各類背景信息，如設計情感來源、設計理念、與特定文化元素的語義關聯(lián)、產品使用規(guī)范及維護建議、材料工藝流程解析等。例如：賦能于博物館AR眼鏡對上述信息進行可視化呈現(xiàn)，當用戶表現(xiàn)出對特定文化元素的興趣時，進一步推送與該文化主題相關的擴展信息，有利于深化用戶對產品文化價值的認知。

2.高效交互與個性化信息推薦：科技驅動背景下，用戶與文創(chuàng)產品的交互可通過多模態(tài)技術顯著簡化，購物體驗大幅提升。借助增強現(xiàn)實（AR）、手勢識別、語音識別等技術，用戶通過自然化輸入（如視覺、手勢、語音指令）實現(xiàn)高效信息檢索與交互，極大地提升了對文創(chuàng)產品信息獲取的時效性。同時，通過集成實時反饋機制，系統(tǒng)能夠基于眼動追蹤、面部表情分析等感知技術，精確捕捉用戶行為偏好、情感狀態(tài)及認知負荷，進而實現(xiàn)個性化、需求驅動的動態(tài)數(shù)字化信息推送。通過深度學習與行為預測的智能推薦系統(tǒng)優(yōu)化信息可視化內容，顯著提升用戶的購買決策效率。

（三）用戶共創(chuàng)：AIGC驅動的智能共創(chuàng)機制

博物館文創(chuàng)產品開發(fā)可以通過用戶交互數(shù)據(jù)與生成式人工智能（AIGC），實現(xiàn)智能共創(chuàng)機制的全面提升。用戶通過共創(chuàng)平臺以自然語言描述或圖像輸入（如簡筆畫）形式表達文創(chuàng)產品設計需求，系統(tǒng)依托AIGC技術進行語義解析和視覺生成，實時輸出符合用戶期望的設計方案。該過程基于大規(guī)模預訓練網(wǎng)絡，動態(tài)捕捉和理解用戶需求，從而生成多樣化產品原型圖。博物館文創(chuàng)設計師通過用戶反饋的產品原型圖和自然語言描述，深度挖掘用戶隱性需求與偏好，從中獲得創(chuàng)新靈感，形成了一種數(shù)據(jù)驅動創(chuàng)意流程。該過程不僅提高了文創(chuàng)產品設計的精準度，還加速了創(chuàng)意迭代周期，使產品更為契合用戶需求和市場動態(tài)，推動設計與市場的雙向互動。

結語

本文針對Kano模型在需求優(yōu)先級排序及設計決策中的局限性，提出優(yōu)化基于Better-Worse滿意度系數(shù)的四象限散點圖，引入專家評價作為需求價值可行性評估維度，構建需求優(yōu)先級平衡立方體，從而拓展了模型在復雜產品與服務創(chuàng)新、差異化開發(fā)中的適用性。該增強模型強調通過分段聚焦，優(yōu)先滿足符合用戶期望且高價值可行的需求，以提升對創(chuàng)新策略的指導效力。以博物館文創(chuàng)產品及相關服務開發(fā)為例，應用增強Kano模型提出其創(chuàng)新設計與研發(fā)策略。實踐結果與馬斯洛需求層次結構模型相印證，說明了增強Kano模型指導產品及服務設計、創(chuàng)新的執(zhí)行實用性。

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