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。©...
（3）使用 better-worse 系数，如下图所示：better-增加某功能后提升的满意系数：better=（A占比+O占比）/(A占比+O占比+M占比+I占比)，越接近 1，则表示用户满意度提升的效果会越强，满意度上升的越快。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...
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。 根据better-worse系数...
因此,根据better-worse系数,对系数绝对分值较高的功能/服务需求应当优先实施。 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...
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: ...
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) ...
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,在实际操作中有两个点要注意: Worse系数是负数,为了方便显示,在制图过程中,我们对Worse系数取绝对值进行绘制。 因为需求的优先级是相对的,所以,在绘制过程中我们可能不是严格按照50%的系数对需求进行划...
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，这是质量的竞争性属性，应尽力去满足用户的期望型需求。提供用户喜爱的...
为拟合出每个属性的函数,这里引入better-worse系数,better系数代表需求属性被实现后用户的满意情况;worse系数代表需求属性未被实现用户的不满意情况。这个系数计算公式的含义为:当需求属性被实现后,不管是魅力属性还是期望属性,都将对满意度造成正面影响;当需求属性未被实现,期望属性和基本属性都将对满意度造成负面影响。
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 ...