Better-Worse系数是KANO模型中用于评估用户需求优先级的关键指标,通过量化产品功能对用户满意度和不满意度的影响程度,帮助团队优
worse-不增加某功能用户的不满意系数：worse=-1*（O占比+M占比）/(A占比+O占比+M占比+I占比)，越接近 -1，则表示对用户不满意度的影响最大，满意度降低的影响效果越强，下降的越快。根据以上灰字中的better、worse 的公式，新建计算字段「better」「worse绝对值」，如下图所示：（4）选择「散点图」，...
Better-Worse 系数的计算：(1)增加后的满意系数(Better 系数)=(A+O)/(A+O+M+I)，Better 的数值通常为正，正值越大 / 越接近 1，也就是 100%，则表示用户满意度提升的效果会越强，满意度上升的越快。(2)消除后的不满意系数(Worse 系数) =- (O+M)/(A+O+M+I)，Worse 的数值通常为负，其负值越...
Better/SI = (30% + 12%) / (30% + 12% + 18% + 31%) = 46% Worse/DSI = -1 * ( 12% + 18% ) / (30% + 12% + 18% + 31%) = -32% 3.2 绘制Better-Worse图表 我们用这个方法,对多个需求计算Better-Worse系数,然后将其放到同一个图标上面,如下: 画Better-Worse系数图的时候,在实...
根据问卷结果,参照KANO模型的分类标准,对问卷的选项进行汇总,确定质量属性(占比最大的为KANO定位属性),再计算Better系数和Worse系数。Kano 模型定位,比如在问卷中正向问题选择了B.正因如此,反向问题选择了E.不喜欢,查表应为第二行第第五个M(必备属性)。
如果您只判断这一个需求,那么进行到这一步就可以到此为止了。如果涉及到多个需求的排序分级,你还需进行计算 better-worse系数。 3.2 Better-worse系数 表示某功能可以增加满意或者消除不喜欢的影响程度。 Better,可以解读为增加后的满意系数。Better的数值通常为正,代表如果产品提供某种功能或服务,用户满意度会提升。正...
Worse/DSI = -(O+I)/(A+O+M+I) 其中,各需求的拟合函数为y=af(x)+b,具体的 (1)魅力需求属性拟合函数为: (2)基本需求属性拟合函数为: (3)期望需求属性拟合函数为: 2、 Better/Worse系数 better/worse系数除用于拟合函数外,其本身也被用于满意度调研。通过计算Better系数和Worse系数,我们将每个属性归类...
根据下面两个表的调研数据,要求:(1)整理出KANO分类评价结果对照表。(2)计算better-worse系数。(3)画出四分位图,进行需求类型分析。
如果说表格法能清楚的针对某一个需求真伪进行判断,那如果面对多个需求,如何识别需求真伪、判断需求优先级,这个时候则需要引入更具体的数据计算:Better-Worse系数, 它更适合面对多需求时如何排定需求优先级。 公式如下: 增加后的满意系数 Better/SI=(A+O)/(A+O+M+I) ...
areplace CURRENT FILES 替换当前文件[translate] aloop-in characteristic 圈在特征[translate] acorporate shareholder 公司股东[translate] awhats worse 什么是更坏的[translate] abetter diffusivity of the analyte gases 分析物气体的更好的扩散性能[translate]...