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user: 3. 手机购物满意度的关键影响因素分析 3.1. 基于模糊Kano的手机购物顾客满意度调查 不同于传统Kano模型要求被试对各因素的正反问题在五级量表中给出唯一选择的做法，模糊Kano模型允许被试对正反问题在五级量表的不同选项下赋予[0，1]的程度值，每个问题五个不同选项的程度之和为1。 针对优化模型中的20个因素进行量表设计，调研对象为有利用手机进行购物经历的用户。通过第三方调研平台-问卷星进行调查，共收回问卷253份，196份有效，平均有效率为77.5%。采用Cronbach’s Alpha系数对问卷数据的可靠性进行检验，标准化后的α系数为0.944 > 0.9，可以认为研究变量具有较高的内在一致性，问卷结构具有较高的可信度。数据有效性检验KMO值为0.847 > 0.7，适宜进行因子分析。利用主成分分析法配合最大方差法进行正交旋转，萃取出因子的累计解释方差为64.99%，可以解释大部分变量差异。 3.2. 手机购物满意度影响因素的Kano属性归类 根据模糊Kano问卷调查得到的数据，对手机购物顾客满意度影响因素进行属性分类，以了解顾客对各影响因素不同需求水平，为下文考虑不同属性对顾客满意度的影响程度、因素重要度调整及关键因素的抽取提供依据。Matzler和Hinterhuber对Kano模型需求分类评估表进行了修正 [ 17 ] ，见表2，其中，A、O、M、I、R、Q分别代表魅力属性、期望属性、必备属性、无差异属性和反向属性及有问题回答。 Table 1 The influential factor model of consumer satisfaction in mobile commerc 一级指标 二级指标 三级指标 手机购物顾客满意度 顾虑因素 优惠因素 情感因素 种类及销量因素 定制化服务 便捷性 评价因素 支付安全 手机下单优惠力度 愉悦性 商品销量 WIFI环境 物流更新及查询 商品评价 账户安全 手机优惠券或红包 图片展示 商品种类 本地化服务 利用碎片化时间 晒单信息 个人隐私 二维码扫购 商品介绍 强大的搜索功能 关注功能 售后服务 表1. 手机购物顾客满意度影响因素模型 Table 2 The attribute types of Kano Mode 正向问题 反向问题 满意 理应如此 无所谓 能忍受 不满意 满意 理应如此 无所谓 能忍受 不满意 Q R R R R A I I I R A I I I R A I I I R O M M M Q 表2. Kano模型属性类别 传统Kano模型直接根据各因素的频数进行属性分类，主观性较强，而基于隶属度的属性类别判定做法有利于消除主观性，实现混合类指标的精确归类 [ 18 ] [ 19 ] 。首先，根据问卷中的正反两个问题的程度值构建模糊交互矩阵，对照属性类别表得到每个影响因素的隶属度向量： T = ( M t m ， O t o ， I t i ， A t a ， R t r ， Q t q ) (1) 其中， t a 、 t o 、 t m 、 t i 、 t r 和 t q 依次代表相关属性的隶属度，其取值区间为 [ 0 ， 1 ] 。其次，引入 α = 0.4 的阀值对隶属度向量T中数据进行筛选，若t值大于0.4，则该类别的属性向量用1表示，否则用0表示。当 α = 0.4 时，既可以保证信息不失真，又可确保较少交叉 [ 20 ] 。最后，统计各因素所有样本在各类别中的出现次数，对20个影响因素进行类别归属，并按照属性类别的优先级排序，结果见表3。 从影响因素的分类情况来看，归入魅力属性中的因素大多是顾客不易直接感知到的，如晒单信息、本地化服务、WIFI环境、二维码扫购、关注功能、利用碎片化时间等；而顾客易感知的情感因素、种类及销量因素多属于必备属性，期望属性中包含的多是顾虑因素和优惠因素。 3.3. 基于模糊Kano的手机购物满意度影响因素重要度分析 3.3.1. 初始重要度计算 初始重要度可以帮助了解顾客对各因素的满意度水平。运用熵值法对196个顾客反馈的结果进行分析，构建出一个196 × 20的决策矩阵；然后，基于标准化的矩阵计算出各因素的一致性系数 d j ；最后根据公式(2) 计算出各影响因素的初始重要度。影响顾客满意度前10位因素的初始重要度排序：支付安全 >账户安全 > 个人隐私 > 物流更新及查询 > 图片展示 > 愉悦性 > 晒单信息 > 本地化服务 > 商品评价 > 手机下单优惠力度，可以发现顾虑因素是影响顾客满意度的关键，优惠因素、情感因素和评价因素对顾客来说比较重要。 w j = d j ∑ j = 1 n d j     ( j = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n ) (2) 3.3.2. 属性类别的调整系数 在提取关键影响因素时，不仅涉及顾客的感知水平，还应考虑不同属性对顾客满意度的提升效率，即属性类别的调整系数K。顾客最易感知到的是必备属性和期望属性，这两种属性的初始重要度较高，但对顾客满意度提升的效果较差；魅力属性中的因素可以给顾客带来惊喜感，尽管初始重要度不高，但可以带来较好的顾客体验。 采用候智等提出的属性类别调整系数函数，计算出手机购物顾客满意度影响因素的 k j 值以及属性调整系数K [ 16 ] 。其中， S 0 为所有顾客对第j个因素感知的满意度水平， P 0 为感知易用或有用水平， S 1 为期望满意度水平， P 1 为期望感知易用或有用水平。以魅力属性为例，具体计算过程和成果见表4。期望属性和必备属性的调整系数分别为1.005728、0.980946。 3.3.3. 影响因素的重要度调整 在提取关键影响因素的过程中，还需要考虑到不同类别属性对顾客满意度的影响，因而需要对重要度进行调整。基于初始重要度和调整系数K，利用熵值法的权重计算方法得到各影响因素的最终重要度，结果见表5。 从表5可以看出，考虑属性类别的影响效率后，各影响因素在满意度上的重要度有明显差异。本文中将重要度排名前10位影响因素作为关键影响因素，通过比较可以发现调整前重要度较高的关键影响因素多归于期望属性；经过K值调整后，魅力属性的影响因素对顾客满意度影响较大。 Table 3 The attribute types of Kano Model for factors of Consumer Satisfactio Kano属性类别 影响因素 A O M I R 魅力属性(A) 晒单信息 本地化服务 WIFI环境 二维码扫购 关注功能 利用碎片化时间 138 159 146 163 164 159 56 68 25 39 42 86 38 26 7 30 17 24 14 13 18 4 12 7 0 0 0 0 6 0 期望属性(O) 支付安全 账户安全 个人隐私 物流更新及查询 愉悦性 商品评价 手机下单优惠力度 手机优惠券或红包 售后服务 28 30 36 52 76 59 86 79 17 143 133 127 140 98 134 89 85 146 20 15 17 40 37 22 12 38 40 16 18 16 33 10 25 31 60 12 0 0 0 3 12 1 1 4 0 必备属性(M) 商品销量 商品种类 图片展示 强大的搜索功能 商品介绍 26 56 10 33 13 11 20 31 43 44 121 104 139 104 132 36 18 13 12 35 0 0 7 14 0 表3. 顾客满意度影响因素的Kano属性类别 Table 4 The adjustment coefficient of attribute type Kano属性 指标 ( P 1 / P 2 ) i ( S 1 / S 0 ) i K j = ( log p 1 / p 0 S 1 / S 0 ) j K = ∑ h K j h 魅力属性 晒单信息 本地化服务 WIFI环境 二维码扫购 关注功能 利用碎片化时间 1.316547 1.13099 1.299401 1.070175 1.066007 1.063545 1.369565 1.172956 1.392226 1.121864 1.118033 1.131034 1.143561 1.29598 1.263458 1.695473 1.745487 1.998654 1.523769 表4. 属性类别调整系数 此外，与期望属性相比，魅力属性提升顾客满意度的效率较高，该属性下影响因素的重要度提升显著。其中，晒单信息是影响顾客满意度最重要的因素，与评价信息相比，其真实性更高，对顾客的吸引力和影响力更大。影响手机购物顾客满意度的魅力属性大多与定制化服务、便捷性、评价等相关，这说明在手机购物中顾客更加注重服务的个性化和便利性。 Table 5 The importance and sequencing of factor Kano类别 影响因素 初始重要度 初始排序 最终重要度 最终排序 魅力属性 晒单信息 本地化服务 WIFI环境 二维码扫购 关注功能 利用碎片化时间 0.036965105 0.036956452 0.032040159 0.031898002 0.030032951 0.027935789 7 8 14 15 16 17 0.071671764 0.071655027 0.056158051 0.062122805 0.058231053 0.054164835 1 2 5 3 4 10 期望属性 支付安全 账户安全 个人隐私 物流更新及查询 愉悦性 商品评价 手机下单优惠力度 手机优惠券或红包 售后服务 0.043248454 0.043244007 0.043210987 0.042343979 0.037853613 0.036782641 0.035131521 0.035131521 0.033308976 1 2 3 4 6 9 10 11 12 0.055346256 0.05534057 0.055298312 0.054188798 0.048442328 0.047071741 0.04042551 0.044958788 0.042626431 6 7 8 9 12 13 17 14 15 必备属性 商品销量 商品种类 图片展示 强大的搜索功能 商品介绍 0.02541192 0.021250729 0.041104244 0.032816303 0.025465877 19 20 5 13 18 0.031719018 0.026525045 0.051306124 0.040961158 0.031786386 19 20 11 16 18 表5. 影响因素的重要度及排序