郑皎 章恒全 焦俊

摘 要：顾客满意度是评价产品设计成败的重要指标。考虑到受访者评价过程以及KANO问卷信息量化过程中的不确定性，采用云模型对满意度评价语义变量进行量化，并采用云相似度算法确定各功能需求的类型。基于KANO问卷分析的结果建立了产品功能需求实现程度与顾客满意度之间的S-FR函数，实现了顾客满意度的量化，进而构建了满意度矩阵。将熵值法用于计算各功能需求权重，并采用TOPSIS法计算各备选方案的相对贴进度，从而实现方案的最终排序。最后以实例验证了所提方法的可行性和有效性。

关键词：云模型；KANO模型；熵值法；TOPSIS

中图分类号：TB 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.35.095

0 引言

随着消费市场由企业主导型向顾客主导型的转变，如何更好地满足顾客多样化的需求，提升顾客满意度，成为企业产品设计以及产品设计方案评价过程中最为关键的出发点和落脚点。针对顾客需求分析以及顾客需求与顾客满意度间的相互关系，日本学者狩野纪昭（NoriakiKano）提出了KANO模型。产品功能需求是顾客需求的直接体现，文献[2]运用KANO模型的基本理论，结合在线问卷调查，对微信功能需求进行了分析，最后提供了微信差异化服务的优化改进建议。然而以往研究中KANO模型常常只是用于需求类型的定性分析，如何更好地实现需求与满意度的定量化是KANO模型研究的重点。文献[3]考虑到产品/服务属性绩效与顾客满意之间的非线性关系，构建了一种定量化KANO模型，实现了顾客需求分类的客观化。……