Better系数=（期望数+魅力数）/（期望数+魅力数+必备数+无差异数）Worse系数= -1*（期望数+必备数）/（期望数+魅力数+必备数+无差异数）Better系数越接近1，表示该具备度越高该需求对用户满意度提升的影响效果越大。Worse系数越接近-1，表示具备度越低该需求对用户满意度造成的负面影响越大。KANO分析实战 某...
横轴代表worse系数,纵轴代表better系数,属性点在图中的位置代表了其满意度被影响的趋势,到原点的距离越远代表其越重要,这个图以另一种方式表征了需求实现程度对满意度的影响。 图2 better/worse系数分析图 四、求解满意度 拟合出每个属性的函数之后,通过满意度实现情况就可以对满意度进行测评了,这里也不再赘述。
1) 确定Better-worse系数 Better系数和worse系数分别代表具备/不具备该功能时,用户的满意程度。 Better系数越接近1,表示具备该功能,对用户满意度的提升越明显;worse系数越接近-1,表示不具备该功能,对用户满意度的降低越明显。 计算各功能的better系数及worse系数: 2)统计图确定功能分区 以worse系数绝对值为横坐标,be...
Better-Worse系数公式为:BW = (B - W) / (B + W) 其中,B代表被测对象在“更好”的水平上使用的变量,而W代表被测对象在“更差”的水平上使用的变量。该系数的取值范围从-1到1之间:当上述两个参数的差异明显时,系数越接近1;当两个参数相差不大时,系数越接近0;当两个参数相反时,系数接近-1。©...
1）Kano 模型分析结果 2）Better-Worse 矩阵分析图 根据 Better-Worse 系数值（其中 Worse 是取绝对值）将散点图划分为四个象限。1、第一象限（期望特性）表示：better 系数值高，worse 系数绝对值也很高的情况。即表示产品提供此功能，用户满意度会提升，当不提供此功能，用户满意度就会降低，这是质量的竞争性...
Better-Worse系数分析 对功能的属性进行归类后,我们要利用Better-Worse系数增加判断影响程度。 Better是增加后的满意系数。其数值通常为正,数值越大,用户满意度会提升越快。 Worse是消除后的不满意系数。其数值通常为负,数值越小,用户满意度会下降越快。
KANO 模型是东京理工大学教授狩野纪昭(Noriaki Kano)发明的对用户需求分类和优先排序的有用工具,以分析用户需求对用户满意的影响为基础,体现了产品性能和用户满意之间的非线性关系。 KANO将需求分成了五种类型: 魅力需求 也称兴奋型需求,是指那些出乎用户意料之外的需求。正因为是出乎用户意料的,所以当缺少此类需求时,...
根据better-worse系数值,将散点图划分为四个象限。 第一象限表示:better系数值高,worse系数绝对值也很高的情况。落入这一象限的属性,称之为是期望属性,即表示产品提供此功能,用户满意度会提升,当不提供此功能,用户满意度就会降低,这是质量的竞争性属性,应尽力去满足用户的期望型需求。提供用户喜爱的额外服务或产品...
利用SPSSAU怎样得到better-worse系数图？简介 利用SPSSAU可以得到KANO模型的better-worse系数图 工具/原料 戴尔optiplax 7080 windows10 SPSSAU21.0 方法/步骤 1 首先，在‘问卷研究’版块中点击‘KANO模型’按钮 2 然后，将数据拖拽到右侧分析框中，点击开始分析 3 最后，可以得到KANO模型的better-worse系数图 ...
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) ...