1 引言

住宅产业化是采用社会化大生产的方式进行住宅生产和经营的组织形式, 强调产业发展以市场需求为导向, 坚持“用户至上”。住宅企业是产业发展的直接推动者, 用户则是产业发展的间接推动者, 企业依靠产业化住宅的质量、性能和价值来赢得市场与用户。研究用户需求有利于企业确定住宅产品开发方向, 提高住宅产品的用户满意度, 优化资源配置。然而技术最先进的产品并不一定是用户最满意的, 用户需求也并非单一产品可以满足的。企业若只注重住宅产品的技术研发而忽视用户需求, 容易使住宅产品之间出现功能不配套、不协调的问题乃至住宅产品完全脱离或不能满足用户实际需要。 国外对于用户影响住宅产业化与工业化发展的研究较多, 但国外研究中木结构、钢结构的住宅形式以及用户身兼开发者与使用者的角色定位并不符合我国国情。而国内有关住宅用户需求的研究多从房地产营销等角度分析企业服务、住宅区位等因素的影响, 多将用户需求与住宅的生产建设相割裂, 没有体现用户对住宅产业化发展应起到的作用。鉴于此, 对住宅产业化用户的需求的研究显得尤为迫切。 Kano模型是一种识别与分析需求的重要工具, 广泛应用于产品开发、用户需求研究等领域。综上所述, 本文采用Kano模型对住宅产业化用户的需求进行识别与重要度分析, 流程如图1所示。 图1 住宅产业化用户需求识别与重要度分析流程 下载原图

2 住宅产业化用户需求的识别

2.1 Kano模型简述

K a no模型是由日本东京理工大学教授狩野纪昭 (Noriaki Kano) 和他的同事提出的, 通过Kano模型可将多达几十项的用户需求划分为不同类别, 还可在分类基础上进行需求的重要度排序。经过长期的研究发展, Kano模型已经形成了一套较为成熟的范式, 在住宅开发方面也有应用。 Kano模型描述了需求实现程度与用户满意度间的关系 (图2) , 并将用户需求分为以下五种类型。 (1) 基本型需求 (Must-be Quality) 指用户认为产品必须具有的功能属性, 功能属性缺失会导致用户拒绝购买该产品。 (2) 期望型需求 (One-dimensional Quality) 指用户期望产品具有的功能属性, 用户满意度的增减与此类需求实现程度的增减成正比关系。 (3) 魅力型需求 (Attractive Quality) 指产品具备的超出用户预期的功能属性, 功能具有时能非线性地大幅度提升用户的满意度。 (4) 无差异型需求 (Indifferent Quality) 指无论产品提供或不提供此功能属性, 用户满意度都不改变。 (5) 反向型需求 (Reverse Quality) 指产品提供此项需求功能后反而会引起用户满意度下降, 这种需求并不符合住宅产品的实际情况。 图2 Kano模型需求实现程度与用户满意度关系 下载原图 住宅产品的功能特性突出, 用户需求变化不频繁, 采用Kano模型能将需求明确分类, 并可在此基础上分析需求重要度排序, 因此Kano模型适用于住宅产业化用户需求的研究。

2.2 初步识别用户需求

本文所研究的是与住宅产业化支撑相关的包括质量、功能、经济、安全、设计等方面的用户需求, 是用户对住宅最本质功能的要求, 这些需求对住宅产品的开发设计有重要影响;对于区位、企业服务、文化等与住宅生产建设无关的需求属性则不作考虑。本文通过文献阅读, 结合需求层次理论进行提炼分析, 识别得到与住宅产业化相关的用户需求如表1所示。

2.3 Kano问卷设计与处理规则

考虑到住宅及部品的功能特性突出, 能带给用户明显易察觉的使用感观, 本文采用传统Kano问卷进行需求调查。Kano问卷在解释了问卷选项后, 要求被调查者在正反两个问题的备选项里给出确定答案 (如表2) , 然后利用Kano需求分类表 (表3) 处理问卷结果。例如表2所示某受访者对某需求问题的回答, 正向问题回答是“必须这样”, 反向问题回答是“不满意”, 该回答对应了表3第四行第一列的“M”, 即此受访者认为该需求是基本型的。本文采用“A”表示魅力型需求, “O”表示期望型需求, “M”表示基本型需求, “I”表示无差异型需求, “R”表示反向型需求, “Q”表示回答无效。 依据问卷结果可计算住宅产品的Better-Worse系数, 公式如下: 其中, BS_i表示住宅产品具有该需求属性后增加的用户满意度, 一般为正值;WS_i表示住宅产品不具有该需求后所降低的用户满意度, 一般为负值;A_i、O_i、M_i、I_i表示需求D_i在表4中各种需求分类倾向的频率;RS_i为相对满意系数比。 表1 住宅产业化用户需求识别 下载原表 表2 住宅产业化用户需求Kano问卷示例 下载原表 本文采用Berger提出的规则处理Kano问卷:第一, 处理时先将A、O、M的频率分为一组, 记为A_i、O_i、M_i, 将I、R、Q的频率分为一组, 记为I_i、R_i、Q_i, 若 (A_i+O_i+M_i) > (I_i+R_i+Q_i) , 则选取max (A_i, O_i, M_i) 即该组频率最大的类型作为该需求对应分类, 否则选取max (I_i, R_i, Q_i) ;第二, 对于某需求可能会出现两类需求分类频率极为接近或相等的情形, 利用RS_i调整需求的类别归属。

3 住宅产业化用户需求的重要度分析

3.1 获取初始重要度

需求的初始重要度描述了用户对需求重要程度的感知判别, 表示用户主观上认为该需求的重要程度。初始重要度可通过向用户发放重要度调查问卷来获取, 问卷采用里克特5点量表, 评分从1到5分别代表“很不重要”、“不重要”、“一般”、“重要”、“十分重要”。 表3 基于Kano模型的用户需求要素分类 下载原表 表4 需求实现程度与用户满意度间关系的分类拟合函数参数 下载原表 设第i个需求的初始重要度为w_i, 即: g_k为问卷中第i个需求的第k级评分, 即g_k∈{1, 2, 3, 4, 5};p_k对应为评分g_k出现的频率;评分级别k∈{1, 2, 3, 4, 5}。

3.2 基于调整重要度的总排序

初始重要度排序反映的是用户认为的需求重要度排名, 然而在实际调查中发现用户在评价需求重要度时, 潜意识中会忽视需求对满意度的提升效果, 如超出用户期望并引起用户满意度明显提高的A型需求, 其初始重要度较低, 而对于用户容易感知到的M型需求则初始重要度较高。对此, 本文基于Kano模型来调整需求的初始重要度, 得到调整重要度w_i′, 通过w_i′可进行总体需求的重要度总排序以实现需求功能属性的比选。一般地, 需求实现程度y_i与用户满意度s_i间关系可近似描述为: 其中, c为常数;m_i为对应Kano模型各分类调整参数, 与A、O、M、I相对应的m_i分别取经验值1.5、1、0.5、0。 基于y_i与s_i间的近似函数关系, 本文采用优先指标即P_i得到调整重要度w_i′即: 其中调整因子f_i取BS_i与WS_i两者绝对值中的最大值;分类调整参数m_i取值同上。 由w_i′得到的总排序考虑了满意度的影响, 总排序可作为企业开发决策的依据。在实际中, 住宅企业会采用不同的产品开发战略, 在总体需求的集成优选时也可根据实际情况调整P_i的大小, 例如采用差异化战略时应适当提高A、O型需求的P_i。

3.3 基于改进重要度的子需求排序

尽管w_i′考量了用户满意度的影响, 但对于不同类别的需求, 其需求实现程度y_i与满意度s_i间的函数关系是不同类型的 (如图2所示函数图象) , 直接采用 (5) 式的近似关系将总体需求置于同一水平比较, 会模糊每一分类型中子需求间的差异, 导致基于w_i′的总排序出现误差, 所以还需对分类型的子需求进行排序。表4列出了准确刻画A、O、M三类需求变化的分类拟合函数: 本文提出利用分类拟合函数的斜率 (导数) 值a得到用于子需求排序的改进重要度w_i^*。分类拟合函数的a描述满意度增减与BS_i、WS_i的关系, 相比P_i采用经验值m_i并且只考虑BS_i与WS_i两者中之一, a对y_i与s_i间关系的描述更准确, 并使同一类型的子需求间差异更明显。 改进重要度w_i^*的计算为: 其中, a_i指需求i对应函数的斜率值;w_i为基本重要度;q为需求i所属Kano类型中子需求的个数。依据w_i^*的结果可得到A、O、M三类需求的子需求重要度排序。

4 调查分析

4.1 问卷调查

通过网络采用随机发放与有针对性发放相结合的方式进行Kano问卷调查, 问卷中明确介绍了各项需求的内容及问题选项的含义。问卷发放时间为2017年12月13日至2018年2月13日, 共计回收答卷222份, 剔除无效问卷, 有效答卷共计183份, 有效回收率为82.43%。如表5所示, 受访者以有一定收入并对住房需求有所考量的中青年为主, 本问卷调查是有意义的。其中, 约70.5%的受访者家庭有过购房经历;约有52.5%的受访者了解过住宅产业化, 而未曾接触过住宅产业化的受访者中约有64.4%表示希望了解住宅产业化。在分析数据前使用SPSS 19.0软件检验Kano问卷的信度与效度, 结果如表6所示, Kano问卷具有较高的信度与结构效度。 表5 Kano问卷受访人群描述性统计 下载原表 表6 Kano问卷信度与效度分析表 下载原表 本文在进行Kano问卷调查的同时, 向相同受访者发放需求重要度调查问卷, 共计回收答卷222份, 其中有效答卷196份, 有效回收率为88.29%。经检验, 重要度问卷也具有较高的信度与效度。

4.2 问卷处理及分析

Kano问卷处理及重要度问卷的处理结果如表7所示, 分析得:1) D₄、D₇、D₁₃、D₁₅、D₁₆、D₁₇、D₁₈属于魅力型需求, 能明显提升用户满意度, 是住宅企业应当注重的产品发展点与用户增长点, 一定程度上代表了用户关注的住宅产品未来发展方向;2) D₆、D₁₄、D₁₉属于期望型需求, 反映了用户当前强烈关注的功能, 是住宅企业市场竞争的关注点;3) D₁、D₂、D₃、D₅、D₈、D₉、D₁₀、D₁₁、D₁₂属于基本型需求, 是住宅企业维系用户的基础点, 对住宅产业化的发展起基石作用, 但并不能指明最令用户满意的住宅产品发展方向。 比较w_i′、w_i^*数值, 可看出w_i^*使需求分类下的各子需求之间重要度的差异更清晰, 提高了子需求比选的准确性, 也验证了采用分类拟合函数修正初始重要度是有效果的。 依据w_i′得到的总排序如图3所示, 总体需求排序按w_i′从大到小依次排列, 分类大致按魅力型、期望型、基本型的顺序排列, 魅力型需求排名靠前, 而初始重要度排序中则是基本型需求位于前列, 这体现了满意度对初始重要度的修正作用。 在总排序中, 排名前五位的依次为D₁₆—住宅产品节能、D₁₇—开放性与多样化选择、D₄—空间灵活与改造、D₁₈—可发展性、D₁₅—住宅产品智能化, 这与当前社会环境相符合, 随着生活水平提升、家庭人口结构变化、低碳环保意识提升, 用户增加了对使用能耗、部品选择、居住空间、可持续发展、智能化等功能属性的要求, 而这些功能属性正是发展住宅产业化的优势之处, 能代表住宅产业化的发展方向, 也在近年来的项目实践中得到体现, 如SI体系住宅通过支撑体与填充体分离实现空间的灵活改造, 装配式住宅通过预制装配实现建设过程与使用过程中的节能节材和环保等。总排序中位居末位的是D₁—耐久性提高, 一般而言, 住宅耐久性提高有利于社会层面的资源节约与环境保护, 更强调社会效益而非个体利益, 住宅产品耐久性提高作为基本型需求, 对于用户满意度的提升作用不明显, 故最终排在末尾。 表7 住宅产业化用户需求Kano分类及重要度结果 下载原表 依据w_i^*得到的子需求排序如图4所示, 需求编号前的序号表示子需求在该类型中的重要度排名, 排名越靠前, 代表该子需求在所处类别中提升用户满意度的能力越强, 住宅企业应当给予该子需求更高的重视程度。另外, 对比图3与图4发现分类的子需求排序结果与总排序结果存在差异, 这反映了改进重要度的修正效果, 子需求排序对分类内子需求间的差异描述得更精确, 也验证了子需求排序是必要的。 图3 总排序结果 下载原图 图4 子需求排序结果 下载原图

5 结语

本文采用基于Kano模型的需求识别与重要度分析方法, 应用Kano模型识别住宅产业化用户需求并确定需求的重要度排序, 有利于住宅企业确定产品的开发方向, 提高用户对住宅产品的满意度, 优化住宅企业资源配置, 实现住宅产品的大规模定制, 最终促进住宅产业的良性发展。 在住宅产业化发展中, 对住宅产品开发与设计应考虑向魅力型与期望型需求倾斜资源。同时, 住宅产业化的发展与用户需求紧密相关, 用户需求是住宅产业化发展根本意义上的推动者。 本文提出的需求识别与重要度分析方法的创新之处在于增加了子需求排序这一步骤, 该需求识别与重要度分析方法也可推广应用于其他行业中。受样本收集过程的各项条件所限, 本文所得到的需求重要度排序还可以进一步提高计算精度, 这是本研究需要进一步实施的工作。