楊怡蓓　王向陽

摘 要：汽車消費者對于高質量的追求促進著汽車工程師們不斷鉆研，旨在設計出滿足客戶需求的汽車產品，但是在研發(fā)過程中存在著供求雙方理解上的誤區(qū)。本文從定性，定量兩個方面介紹了若干中搜集客戶需求的分析方法，一方面縮小供求雙方在理解上的差距，另一方面將需求轉換成便于開發(fā)的工程語言。

關鍵詞：靜態(tài)感知 卡諾模型 眼動儀 客戶滿意度函數

Methods of User Demand Analysis Suitable for Automobile Static Perception

Yang Yibei，Wang Xiangyang

Abstract：The pursuit of high quality of automobile consumers promotes the automotive engineers to constantly study and design automobile products to meet the needs of customers.? But there still exists misunderstanding between consumers and engineers. So， the paper shows some collecting ways of customers voice from qualitative and quantity analysis in order to reduce the misunderstanding gap and be convenient for development.

Key words：perceptual quality， Kano， eye-tracker， customer satisfied function

1 引言

消費者在正常使用汽車時能夠看到得所有部分被稱之為汽車的外觀，包括車門和行李箱蓋等打開時所看到的發(fā)動機艙和飾板。這些外觀零件的匹配關系，和諧性，一致性，做工等就是我們所謂的汽車靜態(tài)感知質量[1]。

經過三十多年的發(fā)展，中國的消費者對于汽車越來越懂行，購買經驗也越來越豐富。汽車消費者愿意花更多錢追求“更高質量”，因此如何把握消費者對于“高質量”的需求，這是至關重要的。

以往在靜態(tài)感知質量的客戶需求搜集方面，往往采用問卷調研的形式，羅列出團隊所關心的問題讓客戶回答，且問題都偏向于主觀提問，例如“您覺得這輛車的做工如何？”，“您喜歡這樣的設計嗎？”。長此以往，我們發(fā)現其中存在了兩大類的問題：（1）由于問卷都是在客戶有意識的前提下進行填寫，所以所得數據無法反映客戶的潛意識。然而在客戶實際的體驗過程中，潛意識的觀察占有非常重要的比重，也是影響購買的重要因素。（2）主觀評價雖然能夠反應客戶的喜好，例如在對于做工的評價中，客戶往往會用“粗糙，精致”來形容，但是無法給開發(fā)團隊帶來實質的幫助，在研發(fā)過程中最需要的是用“數據說話”，因此如何將客戶的主觀評價轉化成客觀的數據呢？

本文將針對以上存在的兩大類問題，基于多年的實際工作經驗， 總結了三種適用于在研發(fā)過程中的汽車靜態(tài)感知用戶需求分析方法，幫助研發(fā)團隊真實地了解客戶需求，并且將客戶主觀地想法轉換成客觀地量化數據，便于工程團隊地開發(fā)。

2 適用于汽車靜態(tài)感知的用戶需求分析的方法

2.1 基于卡諾模型的定性分析法

卡諾模型（KANO模型，圖1所示）是對用戶需求分類和優(yōu)先排序的有用工具，以分析用戶需求對用戶滿意的影響為基礎，體現了產品性能和用戶滿意之間的非線性關系。在卡諾模型中，將產品和服務的質量特性分為四種類型：⑴必備屬性;⑵期望屬性;⑶魅力屬性;⑷無差異屬性。

基于卡諾模型的分析，可告知研發(fā)團隊首先應關注客戶的必備屬性，重視顧客認為有義務做到的事情，保證顧客提出的問題得到認真的解決，為顧客提供方便，以滿足客戶最基本的需求。在此基礎上盡力去滿足顧客的期望屬性，這是質量的競爭性因素，提供顧客喜歡的額外服務或產品功能，使其與競爭對手相比有所不同，引導顧客加強對本企業(yè)產品的良好質量，使顧客達到滿意。最后爭取實現顧客的魅力屬性，為企業(yè)建立最忠實的顧客群[2]。

以后備箱的平整度度為例，針對后備箱不同型面的平整度表現，設置卡諾問卷，收集客戶反饋如下，如圖2所示。

根據卡諾模型分類對照表可以判斷其質量屬性，結果顯示后備箱的平整度為期望質量，一個平整的后備箱外觀給客戶賞心悅目地感覺，提升產品的競爭力。

同時卡諾模型還提供了敏感度計算公式，可得到客戶對于不同類型的問題因素的敏感程度。圖3表示的是敏感度分析的公式及各類感知質量問題的敏感度分布圖。每個點代表了不同的感知質量問題，離遠點越遠的因素，敏感度越大，在實際工作中應重點關注。

2.2 基于眼動儀研究的定性分析方法

眼動儀是心理學基礎研究的重要儀器，用于記錄人在處理視覺信息時的眼動軌跡特征，廣泛用于注意、視知覺、閱讀等領域的研究。本文中采用的實驗是通過讓用戶在觀察車輛的時候佩戴眼動儀，可清楚地了解客戶對于整輛車的關注度，從而幫助研發(fā)團隊在前期設計時向客戶高關注的區(qū)域傾斜，滿足客戶的需求。

本實驗采用動態(tài)眼動儀，區(qū)別于靜態(tài)眼動儀通過2D的屏幕捕捉信息，動態(tài)眼動儀可以由客戶隨身攜帶，并時時分析客戶雙眼瞳孔的參數，計算出雙眼焦點位置，并通過前置攝像頭記錄客戶觀察到的影像數據。最終通過軟件，對視頻進行半自動分析和處理，最終獲取對觀測對象的視覺熱點，如圖4所示。

實驗中，根據所開發(fā)車型的定位選定目標客戶群體以及目標市場的幾款車型后，還原客戶購車時的情景，在限定時間內讓客戶圍繞著實車做自由體驗，更加真實的貼近客戶的購車過程。在預實驗時，大量調研客戶觀察車輛的時間，在正式實驗時規(guī)定客戶觀察特定區(qū)域的時間，避免出現例如“發(fā)呆”等現象產生的實驗偏差。最終獲得整車客戶關注熱點圖，其中顏色越深表明客戶的觀察時間越長。隨后將圖片灰度化，灰度圖像的每個像素用一個字節(jié)存放灰度值。通過處理將這些灰度值轉化成權重值，得出客戶的重點關注區(qū)域。

針對緊湊級市場的兩款車型進行了數據采集，經對比可以發(fā)現客戶關注點基本一致。同時從熱點圖5中可以看出對于內飾，客戶重點關注的區(qū)域多集中在中控，排擋，儀表板，方向盤，內門把手及開關等區(qū)域，這些區(qū)域多為駕駛時的操作區(qū)域?？勺C明內飾的高關注區(qū)域與客戶的使用習慣有關。

同理，可對整車的外觀，發(fā)動機艙和后備箱做相同的實驗，得出整車的關注度，并分析出高關注區(qū)域和客戶使用體驗之間的關系，更好地了解客戶需求。

2.3 基于客戶滿意度函數的定量分析方法

以上兩種方式更多地是定性分析，然后如何幫助開發(fā)團隊得到有效的工程參數下面來介紹一種基于客戶滿意度函數的定量分析方法。以座在車內評價雨刮的可見高度為例，首先模擬幾種不同的雨刮外露高度，讓客戶座在車內進行評價，客戶用1～10分的形式分別表示對于對于雨刮外露高度的看法，分數越高表明滿意度越高。隨后建立起XY坐標系，X軸表示雨刮外露的高度，Y軸表示客戶的滿意度打分，形成離散點，用三階曲線擬合出最貼近離散點的曲線，從而模擬出滿意函數曲線（圖6），可幫助團隊成員根據客戶的不同的滿意度提出明確的標準。例如如果定義客戶的滿意度為8分，那么就可以通過擬合曲線找到對應的工程指標為8mm。這樣即可輕松地將客戶地主觀描述轉換成客觀地數據，提供給布置工程師進行工程方案地開發(fā)。

在此基礎上，創(chuàng)新性的引入了多維客戶滿意函數的概念。多維是人們觀察事物的角度，同樣的數據從不同的維度進行觀察可能會得到不同的結果，同時也使人們更加全面和清楚地認識事物的本質。當數據有了維的概念之后，便可對數據進行多維分析操作，團隊常用的多維分析操作主要有：切片、切塊。下面以尺寸多維度客戶多維度來舉例說明。

例如對于某區(qū)域鼓包的大小的滿意度調研中，就需要引入多維客戶滿意函數的概念，因為長寬高這三個尺寸決定了形狀，是互為影響的，不能僅考慮單個尺寸的滿意度來代替整個鼓包大小的滿意度。因此團隊成員引入了立體客戶滿意函數見圖7（a），XYZ坐標分別表示長寬高，用顏色來區(qū)分客戶的滿意度，落在不同顏色區(qū)域表示不同的滿意度。試驗設計時，根據零件本身的工程定義和周邊間隙要求，決定了三個尺寸方向上的水平值，通過正交列表得出試驗所需的具體工況，并針對每個工況得出客戶滿意值（1～5分，分數越高表示滿意度越高），形成不同顏色的離散點，將相同顏色的離散點合并在一起，即可形成客戶滿意區(qū)域。該方法綜合考慮了長寬高三個方向的滿意度，相互牽扯，不會出現某個方向的尺寸過大，而另一個尺寸多小的情況。在分析數據時，如要鎖定一個方向的數值而考慮兩個因素的影響時，即可對該立方體進行“切片”處理見圖7（b），得到一個兩維的平面數據。如果對多個維度進行限定，每個維度限定為一組取值范圍，則稱為對原有分析的一個“切塊”，見圖7（c）。

3 總結

本文從定性和定量兩個方面介紹了適用于汽車靜態(tài)感知的用戶需求分析的三種方法，在實際項目開發(fā)過程中可穿插使用，其中卡諾模型更加適用于了解客戶對于整車配置，材料的需求;可先利用眼動儀了解客戶的重點關注區(qū)域，隨后再利用客戶滿意度函數了解客戶的“數據”需求。相信通過文本的介紹可以幫助大家對研究用戶需求有所啟發(fā)。

參考文獻：

[1]汽車外觀靜態(tài)感知質量控制方法[J].輕型汽車技術.2007.02：58～59.

[2]汽車感知質量問題的卡諾模型應用研究[J].汽車工程師.2016.12.