產品規劃中顧客需求分析的集成方法

呂 鋒，楊印生，湯 晉

（1.吉林大學 工程仿生教育部重點實驗室，長春130022；2.河南科技大學 機電工程學院，河南 洛陽471023）

0 引 言

質量功能展開（Quality function deployment，QFD）是一種顧客需求驅動的產品規劃和改進方法［1］，其實質是用矩陣展開方法來分析和處理目的和手段的二維關系。質量屋（HOQ）是驅動整個QFD過程的核心，而質量屋構建過程中，獲取顧客需求重要度是其關鍵的步驟［2］。顧客需求重要度反映了顧客對產品屬性的重視程度和偏好，是QFD規劃過程中有效進行資源分配和科學決策的重要依據。

針對QFD 中顧客需求重要度的確定方法，國內外眾多學者展開了相應的研究。Ho 和Raharjo等［3－4］建立了基于AHP的顧客需求重要度分析模型，將顧客需求按層次分解，進而進行了需求重要度評判。但其準確度過于依賴專家經驗。張樹山等［5］在應用群組決策特征根法（GEM）確定顧客需求權重的基礎上，對物流服務能力進行了設計、仿真與優化。但GEM 法考慮問題時過于籠統，結構模糊。車阿大等［6］應用人工神經網絡，研究了如何從學習后的網絡權重中提取顧客需求的重要度信息，并應用統計方法消除網絡學習初始權重對最終評估結果的影響。但人工神經網絡存在網絡結構確定困難的缺點。Zhang等［7］為準確刻畫QFD 的內在模糊性，探討了用模糊理論來確定多粒度多語義的顧客需求重要度，但模糊理論中隸屬函數的確定是困難且不精確的。鐘曉芳等［8］應用熵權重法對客戶需求信息進行賦權，找出了某新型電機開發設計階段應首先滿足的關鍵功能需求項目，但信息熵中應用的對數函數存在誤差較大的缺點。Chen等［9］提出了基于Kano 模型的顧客需求重要度調整方法，但引入Kano模型進行的修正沒有合理體現需求間的差別。上述方法缺乏對顧客需求分類的科學處理，忽略了顧客需求之間的自相關關系等，因此獲取的顧客需求重要度存在較大誤差。

基于以上分析，本文將處理不精確、不確定、不完全的離散數字信息功能強大的粗糙集理論，能夠客觀揭示因素之間綜合影響程度的DEMATEL法和能夠對顧客的不同需求進行區分處理的改進Kano模型相集成，改進評判顧客需求重要度，以期更科學客觀地進行產品規劃，達到以合理的資源投向獲得顧客滿意度最大的目的。

1 應用粗糙集理論確定顧客需求基本重要度

1.1 粗糙集理論

粗糙集［10］理論通過對數據進行近似分類，推理數據間的關系，找出隱含知識，不需要其他先驗信息（除所需處理的數據集合外），客觀性強［11］。

在粗糙集中，四元數組S ＝（U，A，V，f）是一個信息表達系統，其中，U 是非空的對象有限集，稱為論域；A ＝C ∪D（C ∩D ＝?）是非空的屬性有限集，其中C 是條件屬性，D 為決策屬性；V 是屬性取值的集合；f：U×A →V 是一個信息函數，它指定了U 中每一個對象的屬性值。

1.2 顧客需求基本重要度確定

如果刪除某條件屬性會引起相應分類變化較大，則說明其重要性較高；反之，則較低。

（1）決策表構建

收集評價樣本組成論域，構建屬性集。將評價對象的原始數據經離散化處理，構建二維決策表，將顧客需求視為決策表中的條件屬性C ＝｛C1，C2，…，Cn｝，顧客滿意度y 視為決策屬性，則決策屬性集D ＝｛y｝。

（2）單個屬性重要度確定

決策屬性D 對條件屬性C 的依賴度為：

剔除某一屬性Ci后，決策屬性D 對條件屬性的依賴度為：

則第i個條件屬性Ci對決策屬性D 的重要度為：

式中：i＝1，2，…，n。

（3）歸一化處理

通過歸一化計算第i個條件屬性的權重系數，即對應顧客需求的基本重要度：

2 考慮顧客需求自相關關系的重要度修正

2.1 DEMATEL方法

DEMATEL是一種運用圖論與矩陣工具進行系統因素分析的方法，可以改進對特定相互關聯的問題群和復雜簇問題的理解，可以通過因果關系圖確定系統各因素的相互關聯性，判斷各因素之間關系的有無及強弱［12］。

2.2 顧客需求基本重要度修正

顧客需求之間通常是相互影響的，并且影響和被影響之間的強弱可能不同。因而，本文應用DEMATEL法確定顧客需求之間的相互影響關系，基于這種相互影響關系作為交叉矩陣，再利用交叉增援矩陣法對由粗糙集方法得到的顧客需求基本重要度向量進行修正。

基本重要度修正計算步驟如下［13］：

（1）直接影響矩陣建立

通過對顧客需求間的比較，設定相應的標度，建立顧客需求相互影響有向圖，確定顧客需求間的直接影響程度。記直接影響矩陣為：式中：元素Cij表示顧客需求Ci對顧客需求Cj的直接影響程度。

（2）直接影響矩陣標準化

即xij＝scij；i，j＝1，2，…，n。

（3）總影響矩陣確定

（4）顧客需求基本重要度修正

將總影響矩陣T 作為交叉增援矩陣，對顧客需求基本重要度進行修正，則：

3 基于競爭性分析Kano模型的最終重要度確定

Kano模型以顧客滿意度為依據，把顧客需求分為基本需求、期望型需求和興奮型需求等3個層次。為更好地識別顧客需求的類型，Matzler等給出了修正的Kano模型需求分類評估表［14］，如表1所示。

表1 Kano模型需求分類評估表Table 1 Customer requirements category evaluation based on Kano＇s model

表1中，M、O、A、I、R 和Q 分別表示基本需求、期望型需求、興奮型需求、無關需求、相反需求以及問題型需求。

Berger定義了質量改善的指標公式［15］。即對于某顧客需求Ci，確定顧客選擇M、O、A、I 的比例，分別為Mi、Oi、Ai、Ii。

式中：SIi表示具備此屬性顧客滿意度的提升率；DIi表示不具備此屬性顧客滿意度的下降率。

顧客需求Ci的卡諾因子aji由式（10）得出［16］：

式中：ki為卡諾分類系數；aj0為考慮競爭的改進系數。

如果Ci屬于基本需求，則ki＝0.5；期望型需求，魅力型需求和無關需求的ki分別取1，1.5和0。

由此，可得顧客需求的卡諾因子：

通過集結顧客需求的重要度修正向量和相應的卡諾因子，得到顧客需求重要度的最終向量：

將顧客需求的最終重要度進行規范化：

依據規范化重要度對各項顧客需求進行排序，以確定資源的合理投向。

4 應用實例

某農機生產企業應用QFD 法開發新型農用拖拉機，以更好地滿足顧客需求。QFD 團隊利用顧客問卷調查、研究競爭者產品、深度訪談等方法，確定了顧客需求：易于維護（C1）、穩定性和可靠性高（C2）、工作效率高（C3）、適應性強（C4）、人因工程設計合理（C5）和運營費用低（C6）。

運用模糊聚類法對目標市場和目標顧客群進行適當分類，篩選有代表性的10名顧客（農機合作社，農機大戶，個體消費者）作為調查樣本，通過問卷調查獲取顧客需求信息的表達，如表2所示。

表2 顧客需求信息表達系統Table 2 Information expression system of customer requirements

根據等價類劃分規則，由表2可知：

剔除客戶需求C1后，有：

計算顧客需求C1的重要度：

同理：k2＝0.4，k3＝0.2，k4＝0.4，k5＝0.3，k6＝0.2。

由式（4）得顧客需求的基本重要度：

采用Delphi法構造標度，如表3所示。

表3 顧客需求的自相關關系標度Table 3 Correlations scale of customer requirements

應用DEMANTEL 法分析顧客需求之間的自相關程度，確定顧客需求間直接影響矩陣，如表4所示。

表4 顧客需求間直接影響矩陣Table 4 Direct influence matrix between customer requirements

取尺度因子s＝1／7，計算出綜合影響的總影響關系矩陣：

由T作為交叉增援矩陣，利用式（7）求得顧客需求影響權重值為：

調查人員通過獲取和統計顧客對該產品屬性分類的頻率，可得顧客需求的Kano分類，如表5所示。

表5 顧客需求的Kano分類Table 5 Kano category of customer requirements

根據式（10），可得基于競爭性分析Kano模型的顧客需求重要度調整，如表6 所示。從表6可以看出，顧客需求重要度的最終向量為：

將顧客需求的最終重要度進行規范化：

由圖1可知，考慮顧客需求的自相關關系和卡諾屬性后的顧客需求基本重要度變化較大。優先次序為：C6＞C4＞C3＞C5＞C2＞C1。C6對提高顧客滿意度的貢獻最大，其重要度有較大的提高，因此如何降低運營費用，應成為首要的關注點和資源支持方向。C4、C3和C5的重要度較大，因此提高適應性、工作效率以及使得人因工程設計更加合理需給予較高的關注。C1和C2的重要度較低，給予一定的關注即可。

表6 基于競爭性分析Kano模型的客戶需求重要度調整Table 6 Adjustment based on competitive analysis of Kano model

圖1 顧客需求重要度的變化Fig.1 Variation of importance rating of customer requirements

5 結束語

顧客需求重要度是HOQ 構建中的關鍵問題。本文構建了粗糙集、DEMATEL 法和基于競爭性Kano模型的集成方法，對顧客需求基本重要度進行了合理調整。該方法充分挖掘了QFD團隊的知識和經驗，綜合考慮了顧客需求之間的自相關關系和顧客需求屬性的準確分類，使得結果更加客觀合理。應用實例證明，該方法具有良好的系統性和可操作性，能在一定程度上修正顧客需求重要度，從而使產品的開發效率和經濟性得以改善。

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