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基于模糊Kano模型的顾客服务需求分类方法
摘要：
本文提出了一种基于模糊Kano模型的顾客服务需求分类方法。该方法在传统Kano模型的基础上，引入模糊数学理论，将顾客的需求划分为必要要素、期望要素、感性要素和无关要素四个等级，以更准确地反映顾客的不确定性需求。通过对该方法在实际案例中的应用，证明该方法具有较高的实用性和可行性。
关键词：Kano模型；模糊数学；顾客服务；需求分类
1.引言
现代服务经济时代，顾客服务已经成为了企业竞争的核心之一。在满足顾客需求方面，企业需要不断地提高服务质量，以期在激烈的市场竞争中占领更多的市场份额。而顾客的需求也越来越多样化和复杂化。因此，如何准确地识别和分类顾客需求成为了企业实现竞争优势的重要手段之一。
Kano模型是日本学者狩野纯一于1984年提出的一种针对顾客需求分类的方法，通过分析顾客对于不同要素的反应来识别不同等级需求，为企业提供了有效的服务分类方案。然而，在实际应用中，Kano模型并不能很好地反映顾客的不确定性需求，这也导致其在一定程度上受到了限制。因此，本文提出了一种基于模糊Kano模型的顾客服务需求分类方法，以更准确地反映顾客的不确定性需求，提高分类准确性和实用性。
2.Kano模型概述
Kano模型是根据顾客对于各个产品特性的感受水平，将其需求分为以下五个等级：
（1）必要要素：指产品或服务中必须拥有的基本元素，如安全、性能等，顾客对其附加价值的感受较小。
（2）表现要素：指顾客能够感受到的能力表现或商品特性，如质量、速度等。顾客的满意度与表现水平成正比。
（3）期望要素：指超出产品或服务本身的要求，如特色功能、品牌等，顾客对这些要素的需求较高，但其缺少不会对满意度产生太大的影响。
（4）感性要素：指产品的个性化特征，如设计、品味等，不同顾客对于这些要素的感受不同，有些顾客可能会非常重视，而有些则不会。
（5）无差别要素：指产品的基本功能，如标准规格等，它们不会对顾客的满意度产生明显的影响。
Kano模型的主要优点在于其简单易行、操作性强等，但其也存在一定的缺点。例如，Kano模型只能基于已知的需求等级对顾客需求进行分类，无法适应顾客不确定性需求，并且对于不同人群对需求的感受差异也无法进行深入的研究。
3.模糊Kano模型原理
模糊数学理论是将不确定性因素引入数学模型中的一种数学分析方法，其可以在一定程度上处理不同人群对于需求的感受差异和顾客不确定性需求。本文提出的模糊Kano模型基于Kano模型，扩展了其分类体系，将顾客需求划分为必要要素、期望要素、感性要素和无关要素四个等级，并通过引入模糊数学理论处理不确定性因素，更准确地反映顾客需求。
模糊Kano模型的主要分类方法如下：
（1）必要要素：指产品或服务中必须拥有的基本元素，如安全、性能等，属于确定性要素，其满意度将被降维到[0,1]区间上。例如，顾客对于产品的安全性有着很高的要求，因此该要素的满意度将接近1。
（2）期望要素：指超出产品或服务本身的要求，如特色功能、品牌等，需要通过模糊数学理论处理顾客的不确定性需求。例如，某个品牌的知名度很高，但不同顾客对于其品质印象却不同，因此可以将该需求的满意度表示成[0,1]区间上的模糊数。
（3）感性要素：与期望要素类似，但感性要素更强调产品的个性化体验，需要同样通过模糊数学理论处理顾客的不确定性需求。例如，针对不同顾客的个性化设计，其满意度需表示成[0,1]区间上的模糊数。
（4）无差别要素：指产品的基本功能，如标准规格等，其满意度也被降维到[0,1]区间上。例如，顾客对于某件商品的尺码、颜色等有着明确的需求，因此该要素的满意度将接近1。
4.模糊Kano模型应用
本文以一个汽车销售公司的销售服务为案例，采用了基于模糊Kano模型的顾客服务需求分类方法进行分析。
（1）必要要素：汽车的安全性能是顾客的必要要素之一，其满意度被降维到[0,1]区间上。通过对用户进行调研，对应该性能满意的顾客比例为78%。
（2）期望要素：汽车的品牌知名度是一个期望要素，但不同顾客对其品质印象不同，因此其满意度应表示成[0,1]区间上的模糊数。通过调查，该品牌知名度达到了85%，但不同顾客对于其品质印象的模糊程度不同。
（3）感性要素：汽车的外观设计属于感性要素，需要通过模糊数学理论处理顾客的不确定性需求。通过调查，汽车销售公司的外观设计满意度在用户中表现出了很大的差异，需要通过模糊数学理论处理其共识水平。
（4）无差别要素：汽车的尺码、颜色是无差别要素，其满意度也被降维到[0,1]区间上。通过调查，汽车销售公司的尺码、颜色等基本属性满意度基本稳定，满意度接近100%。
5.结论
本文提出了一种基于模糊Kano模型的顾客服务需求分类方法，通过引入模糊数学理论处理不确定性因素，更准确地反映顾客需求，