2.4.3 基于KANO-QFD的客户需求竞争优先级计算方法
质量屋的构建是连接客户需求与产品属性的经典工具，质量屋的基本输入是市场客户需求，而确定客户需求的优先重要度是产品和服务开发成功与否的关键步骤。当前关于质量屋中客户需求信息的处理及重要度方面的研究相对完善，而有关客户需求竞争性分析的系统化研究较少。本章提出基于QFD和KANO模型相结合集成的优化模型，根据客户需求评价的概率分布，引入偏好稳定法及竞争标杆分析法来获取该企业产品的客户需求满意度及不确定值。以两者为基础获得客户需求的相对满意度，并与KANO模型中修正原始改进率的变化函数相结合，得出更加具有核心竞争力的客户需求，以确定客户需求的竞争优先级。
2.4.3.1 客户需求相对满意度优化模型
QFD调研组通过网络、学术期刊及各种杂志尽可能全面地搜集产品图片，根据产品外观相似性及复杂性对采集到的样本进行初步筛选，并对初步筛选样本的客户群体评价信息进行分析，确定产品规划质量屋中的M项客户需求，记为CRm（m=1，2，……，M）；为确保评价样本的客观性，利用K-means聚类分析法，在多维空间中将聚类相近的样本聚成一类，选取该类中的代表样本，记为CPn（n=1，2，……，N）；从目标客户群中选出一定规模的潜在客户，运用打分法对评价样本进行评判，获得客户需求评价信息，选定K名客户，记为CTk（k=1，2，……，K）；运用一定的数字标度，对每个样本的客户需求进行客观准确的评价，可建立K名客户对N个产品样本的M项需求的竞争性评价矩阵（见表2-2）。
表2-2 客户对产品样本的需求评价矩阵
资料来源：作者整理。
客户需求相对满意度值获取步骤如下：
（1）客户需求满意度值获取。根据客户需求评价信息，利用竞争标杆分析法，可知
分别表示客户需求评分的最低值、较低值、较高值与最高值，则客户需求满意度函数p（um）为：
客户需求满意度值为：
式中，
为客户需求评分的平均值；umk为第k名客户对第m项客户需求的评分；M项客户需求满意度值用向量表示为：
（2）客户需求不确定值获取。偏好稳定法（PS）是一种量化客户需求评价信息不确定性的方法。根据客户评价信息中的概率分布，通过式（2-25）计算客户需求评价信息中的不确定值。
式中，q（um）为客户需求分布概率；α为校正因子；q为客户需求评分的差异值；area（q（um））为客户需求的概率分布区域。M项客户需求不确定值用向量表示为：
（3）客户需求相对满意度值获取。通过以上分析可知，客户需求评价信息中满意度值越大，客户需求满意度越高；反之，不确定值越小，客户需求不满意就越少。基于上述数据分析，客户需求的相对满意度可表示为：
M项客户需求相对满意度用向量表示为：
标准化的客户需求相对满意度表示为：
M项标准化客户需求相对满意度表示为：
2.4.3.2 与KANO模型相结合的客户需求竞争优先级确定
在KANO模型中，通过对目标客户群进行双向KANO问卷调查，依据KANO评价结果分类对照表，可将客户需求分为兴奋型需求A、基本型需求M、期望型需求O和无差异型需求I。根据A、M、I、O中出现频率的大小确定客户需求的分类结果。结合KANO问卷调查结果分布频率，可得到客户需求满意度S和不满意度D的计算模型为：
为更好地识别客户的需求，乔达（Chaudha）等基于谭（Tan）等的研究，提出了一个新的用于修正原始改进率的变换函数，该变换函数为：
式中，IRadj为修正改进率；IR0为初始改进率；β=max（|S‖D|）；γ为KANO因子（客户需求分类参数）。
客户需求相对满意度与式（2-37）相结合，在KANO因子的帮助下，获得竞争优先级计算式：
M项客户需求竞争优先级用向量表示为：
采用式（2-39），对其进行标准化处理，计算公式为：
M项客户需求竞争优先级用向量表示为：
依据客户需求竞争优先级获得客户需求优先顺序，以此作为产品创新设计方向。