商务数据分析与应用 课件 10.1商务数据分析的价值（商品分析实战）

商品分析实战项目十：0108商务数据分析商品分析是个涵盖多个方面的复杂过程，它旨在深入理解商品的市场表现、消费者需求、竞争态势以及潜在机会。常见的商品分析主要包括商品属性分析和营销策略分析。商品属性分析商品的物理属性，比如质量、规格、包装、材质等。评估商品功能性特点，满足消费者使用需求的程度。研究商品的品牌形象、口碑和消费者认知。ProjectObjectives01项目目标项目目标ProjectObjectives1.理解KANO模型基本思想和价值2.理解波士顿矩阵基本思想和价值知识目标能力目标素养目标1.能够运用KANO模型分析商品属性2.能够运用波士顿矩阵分析商品营销策略1.培养学生多维度分析的全面思维2.培养学生数据化管理商品的量化思维02任务一商品属性分析任务1.1

模型介绍与应用KANO模型是对用户需求分类和优先排序的一种工具，体现产品性能和用户满意之间的关系。简单来说通过这个模型，我们可以很清晰的评判每种产品性能的“需求影响力”，用以衡量每条需求可能对用户造成的实质影响。根据不同类型的质量特性与顾客满意度之间的关系，KANO模型将产品性能分为5型，即兴奋型、期望型、必备型、无差异型、反向型。其中：必备型（Must-beQuality，简称M)，也称为基本型需求、理所当然需求，是顾客对企业提供的产品或服务因素的基本要求。期望型（One-dimensionalQuality，简称O）也是指顾客的满意状况与需求的满足程度成比例关系的需求，此类需求得到满足或表现良好的话，客户满意度会显著增加，企业提供的产品和服务水平超出顾客期望越多，顾客的满意状况越好兴奋型（AttractiveQuality，简称A）指不会被顾客过分期望的需求。对于兴奋型需，随着满足顾客期望程度的增加，顾客满意度也会急剧上升，但一旦满足，即使表现并不完善，顾客表现出的满意状况则也是非常高的。反之，即使在期望不满足时，顾客也不会因而表现出明显的不满意。无差异型（IndifferentQuality，简称I）不论提供与否，对用户体验无影响。反向型（ReverseQuality，简称R）亦可以将'Quality'翻译成“质量”或“品质”指引起强烈不满的质量特性和导致低水平满意的质量特性，因为并非所有消费者都有相似喜好1、模型介绍：任务1.1

模型介绍与应用2、模型图形：图10-1KANO模型3.应对策略根据每种型需求的特点，我们针对每种型的需求提出策略如下：必备型（M）：俗称痛点。对于用户，是核心需求，也是产品必做功能。如果没有，用户满意度则会大幅度降低。期望型（O）：提供此需求，用户满意度会提升；不提供此需求，用户满意度则会降低。该类需求可以作为竞品之间比较的重点。兴奋型（A）：惊喜型产品功能，超出用户预期，能带来即时的新鲜感。但如果不提供，也不会降低用户满意度。无差异型（I）：用户根本不在意，对用户体验毫无影响。规避做此类型功能。反向型（R）：企业出于商业利益考量，这类需求必然会存在，因此需要企业在多种利益之间寻找平衡，以及公司层面战略的取舍。因此根据KANO模型对需求的优先级排序为：必备型>期望型>兴奋型>无差别型>反向型。任务1.1案例分析当提供此类型时，使用者满意度不会明显提升，但不提供此类型时满意度会大幅降低。例如在线零售商的搜索功能、购物车功能等，这些都是用户进行在线购物的必备型。必备型（M）：期望型（O）:兴奋型（A）无差异型（I）:当提供此类型时，使用者满意度会提升，反之则降低。例如快速的配送服务、商品描述的准确性等，这些都是用户对在线零售商的期望型。用户意想不到的，如果不提供此型，用户满意度不会降低，但当提供此型，用户满意度会有很大提升。例如提供个性化的推荐服务、定制化的购物体验等，这些是增加用户满意度的魅力型。无论提供或不提供此类型，使用者满意度并不会有明显变化。例如在线零售商提供的多种支付方式，用户对其满意度不会有明显变化。以一家在线零售商为例，分析其产品型时可以考虑使用KANO模型。具体如下：反向型（R）：使用者没有此型，若提供反而会导致满意度下降。例如用户不需要频繁的推送广告信息，反而会觉得干扰购物体验。通过KANO模型分析产品型，企业可以更好地了解用户的型和期望，制定针对性的市场策略和产品规划，提升用户满意度和市场竞争力。任务1.1案例讨论请阅读本案例，并基于KANO模型对智能手表的相应属性进行分类分析。任务1.2问卷设计与数据分析1.问卷设计为了科学、合理的设计KANO模型的问卷，我们可以采用李克特量表，与一般的李克特量表设计不同的是，KANO模型下李克特量表不再是一维量表，而是被设计成二维量表。案例1：某智能手表企业，想要知道用户对智能手表的计步功能的满意度，以及是否需要优化,一般的李克特量表的设计如下：Q4.我觉得智能手表的计步功能非常有用。A

非常不同意B比较不同意C一般D比较同意E非常同意KANO模型下的李克特量表问卷的话，则新的问卷设计如下：Q5.对于智能手表具备计步功能，您的感受是_。A

不喜欢B能忍受C无所谓D

理应如此E喜欢Q6.

对于智能手表不具备计步功能，您的感受是_。A

不喜欢B能忍受C无所谓D

理应如此E喜欢任务1.2问卷设计与数据分析1.问卷设计为了科学、合理的设计KANO模型的问卷，我们可以采用李克特量表，与一般的李克特量表设计不同的是，KANO模型下李克特量表不再是一维量表，而是被设计成二维量表。案例1：某智能手表企业，想要知道用户对智能手表的计步功能的满意度，以及是否需要优化,一般的李克特量表的设计如下：Q4.我觉得智能手表的计步功能非常有用。A

非常不同意B比较不同意C一般D比较同意E非常同意KANO模型下的李克特量表问卷的话，则新的问卷设计如下：Q5.对于智能手表具备计步功能，您的感受是_。A

不喜欢B能忍受C无所谓D

理应如此E喜欢Q6.

对于智能手表不具备计步功能，您的感受是_。A

不喜欢B能忍受C无所谓D

理应如此E喜欢任务1.2问卷设计与数据分析

**公司产品部

**年**月**日功能不喜欢（1分）能忍受（2分）无所谓（3分）理应如此（4分）喜欢（5分）接听电话具备

不具备

安装应用具备

不具备

查找手机具备

不具备

GPS具备

不具备

睡眠监测具备

不具备

用药提醒具备

不具备

摔倒检测具备

不具备

SOS紧急联络具备

不具备

公交卡具备

不具备

移动支付具备

不具备

表10-1KANO模型问卷设计示例任务1.2问卷设计与数据分析2.数据处理问卷搜集完成以后，首先对问卷中存在的问题进行初步清洗，如：删除回答不完整的问卷，剔除全部回答“很喜欢”或者“很不喜欢”的为问卷。数据清洗完以后，还需要对数据进行整理，对问卷中的二维题目进行整理，形成二维表。如下：按照同一用户对同一问题回答的正向题和反向题整理在成二维表，如表10-2、表10-3所示：原调研问卷：功能不喜欢(1分)勉强接受(2分)无所谓(3分)理所当然(4分)很喜欢(5分)接听电话具备

√不具备√

表10-2调研问卷整理后的调研问卷：功能序号具备不具备接听电话151任务1.2问卷设计与数据分析将整理好的问卷，依据表10-4，

KANO模型定位对照表，将用户对智能手表的每种功能的态度整理成6类需求态度标签，如表10-4所示。表10-4KANO模型定位对照关系功能、服务负向题不喜欢

(1分)勉强接受

(2分)无所谓

(3分)理所当然

(4分)很喜欢

(5分)正向题不喜欢(1分)QRRRR勉强接受(2分)MIIIR无所谓(3分)MIIIR理所当然(4分)MIIIR很喜欢(5分)OAAAQ备注：A:兴奋型；O:期望型；M:必备型；I:无差异型；Q:可疑型；R:反向型任务1.2问卷设计与数据分析根据KANO模型定位表，将每个用户对智能手表的功能态度整理如表21.5所示：表10-5用户态度表标签功能序号具备不具备态度标签标签说明接听电话151O期望型备注：在整理用户态度标签的过程中，可以使用vlookup+match函数或者使用if函数进行逐层判定。任务1.2问卷设计与数据分析3.分析步骤首先，计算用户在每种功能下的态度标签的数量以及占比，占比最高的标签即为该功能的客户态度标签。其次，计算各功能的better

-worse系数，better代表满意度影响力，worse代表不满意影响力，用来判断用户对功能/服务水平变化的敏感程度。再次，better=(A+O)/(A+O+M+I),介于0-1之间，数值越大，代表敏感性越大，优先级越高，worse=-1*(O+M)/(A+O+M+I)

,介于-1-0之间，数值越小，代表敏感性越大，优先级越高最后，根据better

-worse系数和均值绘制better

-worse系数图，即KANO模型。任务1.2问卷设计与数据分析4.输出结果（1）计算每种功能的态度标签在excel利用透视表对整理好的问卷明细进行汇总，在excel中插入选项卡-数据透视表-确定，然后将“功能”、“态度标签”2个字段放入行，序号放入值，修改为计数，计算出来每个功能下用户态度标签的人次，在透视表区域“态度标签”下拉三角“值筛选”，点击“值筛选”，现在“前10项”，把10改为1，则可以选择每个功能下用户态度标签最大的选项，复制粘贴出来，将态度标签进行描述。最终如表10-6所示：表10-6

每种功能需求标签题项态度标签人次占比标签说明GPSM1155%必备型SOS紧急联络I1155%无差异型安装应用I1050%无差异型查找手机M1155%必备型公交卡I1050%无差异型接听电话O840%期望型摔倒检测I1995%无差异型睡眠监测I1890%无差异型移动支付M630%必备型用药提醒I1785%无差异型思考：每种标签代表了什么，是否可以根据标签的判断功能的优先级？哪种标签的优先级最高？任务1.2问卷设计与数据分析（2）计算better-worse系数及均值利用透视表，制作“功能-态度标签”二维表，根据公式（1）（2）计算better

-worse系数及均值。better=(A+O)/(A+O+M+I)

（1）worse=-1*(O+M)/(A+O+M+I)

（2）better

-worse系数及均值计算结果如下表所示：表10-7better

-worse系数功能IMAObetterworseGPS6112115%-60%SOS紧急联络1135130%-20%安装应用1081110%-45%查找手机6112115%-60%公交卡1045130%-25%接听电话561845%-70%摔倒检测191

0%-5%睡眠监测182

0%-10%移动支付564545%-55%用药提醒173

0%-15%均值

19%-37%任务1.2问卷设计与数据分析（3）KANO模型实现该操作可以在excel利用散点图实现，也可以利用Wyn可视化实现，由于本次需要以报告的形式正式呈现分析结果，因此本次KANO模型分析结果采用Wyn实现。第一步：导入数据。将问卷整理的明细、功能态度标签和better

-worse系数表导入Wyn。具体操作：在“文档门户”页面点击“+”创建文档，点击“数据源”（图10-2），选择“文件型数据源-EXCEL”（图10-3），输入文件名称（自定义即可），数据源选择本地文件（图10-4），找到文件路径上传，点击“下一步”，选择要导入的sheet名字（图10-5），点击“下一步”，点击“创建”（图10-6）。图10-2导入数据步骤1图10-3导入数据步骤2图10-4导入数据步骤3任务1.2问卷设计与数据分析图10-5导入数据步骤4图10-6导入数据步骤5任务1.2问卷设计与数据分析第二步：创建矩阵报表。准备数据：在“文档门户”页面点击“报表”，选择“空白RDL报表”（图10-7），在右侧“绑定数据”添加数据集（图10-8），找到要添加的数据（图10-9），输入查询语句：“select功能,态度标签,标签说明,count(1)人次from明细groupby功能,态度标签,标签说明”，点击验证，点击确定（图10-10），数据绑定成功（图10-11）。图10-7创建矩阵报表步骤1图10-8创建矩阵报表步骤2任务1.2问卷设计与数据分析图10-9创建矩阵报表步骤3图10-10创建矩阵报表步骤4图10-11创建矩阵报表步骤5任务1.2问卷设计与数据分析第三步：创建矩表创建矩表：从左侧菜单栏里将“矩表”拖入画布（图10-12），在出现的“距表设计向导”中行拖入“功能”、“态度标签”两个字段，人次字段放入数值，点击确定（图10-13）。点击左上角的保存并进行命名（图10-14），报表创建完成。图10-12创建矩表步骤1图10-13创建矩表步骤2图10-14创建矩表步骤3任务1.2问卷设计与数据分析第四步：创建表格Wyn报表可以创建为矩表，也可以创建为表格。其中，矩表类似Excel中的透视表的功能，常用于对明细进行加工汇总后形成表格；表格的话较为简单，如果数据本身已经无需再次加工，直接创建为报表。具体方式如下。准备数据：方法同第二步，此处不做赘述，本次链接“功能需求标签明细表”，SQL语句为：select*from功能需求标签。创建表格：此处有两种方式可以进行表格的创建。第一种，直接在数据集中选中需要的字段，然后拖入到画布中（图10-15）。图10-15创建表格步骤1任务1.2问卷设计与数据分析第二种，从左侧菜单栏里将“表格”拖入画布（图10-16），在表格第二行的单元格选择要放置字段（图10-17），第一行会显示标题，第二行显示数值，第三行显示计数总数（图10-18），第三行可以根据情况删除。字段选择完毕以后，点击左上角的保存，并对表格进行命名，同第二步。图10-16创建表格步骤2图10-17创建表格步骤3图10-18创建表格步骤4

【重点提示】创建的表格可以根据需要增加或者删除行或列任务1.2问卷设计与数据分析第四步：创建KANO模型准备数据：在做KANO模型之前，跟做表格一样，要先链接数据源（图10-19），基本方法与第二步、第三步类似，但是仪表板的数据源种类更加丰富，大家想要了解各种不同数据源链接的差异，可以通过在线文档学习（第五章数据准备<Wyn商业智能|Wyn商业智能()）。此处选择原生查询数据集（图10-20），直接使用第二步、第三步中创建的数据集即可。选择已经导入的数据集KANO明细，输入SQL语句：“select*frombetter_worse系数”，点击保存，命名数据集即可（图10-21）。图10-19创建KANO模型步骤1图10-20创建KANO模型步骤2图10-21创建KANO模型步骤3任务1.2问卷设计与数据分析创建KANO模型:从左侧的菜单栏中，选中“仪表板”，选中空白仪表板(图10-22),在画布左侧的菜单栏中，组件下选择“散点图”，拖至画布中（图10-23），形成KANO模型的的雏形（图10-24）。图10-22创建KANO模型步骤4图10-23创建KANO模型步骤5图10-24创建KANO模型步骤6任务1.2问卷设计与数据分析下面需要对散点图选择数据，选中画布中的散点图，点击右侧的“数据绑定”，选中前面为KANO模型准备的数据源（图10-25）图10-25创建KANO模型步骤7将字段“worse”、“better”、功能分别放入X轴、Y轴、系列（图10-26），初步形成KANO模型（图10-27）图10-26创建KANO模型步骤8图10-27创建KANO模型步骤9任务1.2问卷设计与数据分析添加参考线选中散点图，右侧点击【参考线】并对参考线的进行【名称】命名为“警戒线”，【类型】改为“平均值”，【线宽】和【颜色】对参考线进行样式设计,通过选择坐标轴来分别添加X轴和Y轴的参考线，对【标签】进行选择，对参考线的值和标签进行设计（图10-28）。图10-28创建KANO模型步骤10任务1.2问卷设计与数据分析通过画布右侧的【属性设置】对KANO模型进行设计，包括标题的调整，图例、X轴、Y轴等，使图表更具可读性（图10-29）。图10-29创建KANO模型步骤11任务1.2问卷设计与数据分析画布右下角点击【启用重叠】（图10-30），对参考线分割4个区域分别添加【富文本】（图10-31），从左上角逆时针，分别定义为【兴奋型】【期望型】【必备型】【无差异型】（图10-32），点击【保存】，将已经做好的KANO模型进行命名和保存。图10-30创