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美國未來學家阿爾文.托夫勒在《未來的衝擊》一書中指出經濟發展最終進入會體驗經濟時代。著名的行銷顧問拜因和吉爾莫在其著作中寫到:「體驗的價格遠超產品價格的數十倍甚至數百倍」。
中國互聯網路信息中心（CNNIC）2018年8月份發布的第42次《中國互聯網路發展狀況統計報告》顯示截至2018年6月，中國網民已達8.02億。其中手機網民為7.88億，占比為98.3%。截至2018年5月，大陸市場上監測到的移動應用程序（app）在架數量為415萬款。搭載在移動智能終端設備的各種APP已經成為人們獲取信息的重要來源，也正悄然地從社交、購物、支付方式、出行、閱讀、娛樂等各個方面改變著人們生活，成為互聯網的第一大入口。但由於移動應用程序自身特質，即下載安裝、卸載極其容易，邊際成本極低，因此很容易被競爭對手替代。因此，不斷優化用戶體驗，提高留存率，成為各企業不斷提高自身競爭力一大命題。
可是開發資源、時間有限，面對需求池中如此多的優化需求，如何確定優先級？
通過閱讀相關文獻、並與產品同事一起交流討論，本文將基於層次分析法試圖梳理總結出一套基於用戶體驗的優先級評定方法，希望提供給大家一些思考和幫助。
文章將按如下框架進行展開討論：
◆建立影響用戶體驗的需求層次模型
◆基於需求層次模型設計問卷調查
◆以問卷數據為依據，借助Yaahp軟件求取各個需求的權重值
◆以權重值為依據確定需求優先級
圖1 文章框架圖
1）建立影響用戶體驗的需求層次模型
基於層次分析法（Analytic Hierarchy Process，簡稱AHP）和KANO模型建立影響用戶體驗的需求層次模型。層次分析法最先由美國運籌學家Thomas L. Saaty提出，它把將決策有關的因素分解成目標層、準則層、方案層，構建出直觀的層次決策模型，將人的思維過程層次化，如圖2所示。
圖2層次結構模型
KANO模型是由日本教授狩野紀昭在研究顧客滿意度的影響因素時提出的，由於與互聯網產品經理日常工作非常契合，開始逐步被大家熟知，並被廣泛應用。根據KANO模型可將用戶需求分為5個維度：基本需求，期望需求，興奮需求，無差異需求，反向需求。如圖3所示，只有基本需求被滿足，用戶才會使用產品，基本需求缺失的產品，用戶滿意度會大幅降低；期望需求做到的越多，用戶的滿意度會提高，否則用戶滿意度會降低；興奮需求，是指用戶意料不到的需求，能夠大大提高用戶滿意度，但用戶滿意度不會因為該需求的缺失而降低；無差異因素對用戶滿意度無影響；反向因素對用戶滿意度起到反向作用。
圖3 需求進展和用戶滿意度的關係圖 來源：維基百科
在需求層次模型的建立中，首先需將需求初步按照KANO模型中的5種需求類型進行分類，其次將用戶體驗這一指標定義為目標層，用戶需求分為5個維度定義為準則層，最後將被歸納為指標層的需求層定義為方案層。以互金為例，將所假設的某個時間點上的需求分成6個層面和13個維度，進而構建了需求層次模型：
圖4 需求層次模型
2）基於需求層次模型設計問卷調查
雖然我們已經按照KANO模型對需求的重要程度進行了分類，但每個用戶對需求重要程度的評分均屬於主觀指標，即不同用戶對同一需求的評分很可能不同。這里可通過問卷調查法進行測量用戶對每個需求重要程度的評分，根據評分進行計算權重，從而確定需求優先級。
基於需求層次模型進行問卷設計，通常問卷包含三個部分：1）用戶人口統計特徵，包含性別、年齡和學歷三個測量項，可用於發現用戶人口年齡、性別以及學歷的分布；2）用戶使用情況調查，包含使用的產品、使用時間分布、使用年限等測量項，用於調查用戶使用習慣以及使用深度；3）需求重要程度測量，包含需求層次模型中的13個維度，採用Likert5級量表法進行題目的設定，比如「請對如下功能中對一個用戶體驗質量高的互金APP的貢獻程度打分（1很不同意—5很同意），用於采集用戶對需求重要程度的打分情況，為之後的需求權重求取奠定基礎。
3）以問卷數據為依據，借助Yaahp軟件求取各個需求的權重值
通過收集用戶對各需求重要程度的評分，求取各需求用戶打分的平均值，用所得分數的平均值構建兩兩比較矩陣，借助Yaanp軟件計算出需求權重，從而得出用戶角度的需求優先級順序。Yaanp是一個服務整個層次分析過程的（AHP）免費軟件（下載地址http://www.metadecsn.com/download/），從層次結構模型的構建、判斷矩陣錄入、一致性分析再到權重的求取，都可以在yaah軟件中做到，不需要研究人員理解一系列複雜公式與編程運算，只需簡單的界面操作就可完成層次分析。
第一步：求取問卷中用戶對各需求重要程度的平均值並排序
用戶對需求重要程度用Likert5級量表進行量化（很不同意，不同意，一般，同意，很同意），根據被調查者的打分計算各個指標及其各維度的平均數，用此來表示各個指標及其各維度量化後的重要程度，然後按照數值大小進行排序，假設問卷數據得出的指標層和方案層的平均分數如圖表1所示。
表1 指標、需求重要程度打分平均值
指標
平均分數
需求
平均分數
基本需求
4.93
出借/充值
5
債轉/轉入金融卡
4.9
交易記錄
4.9
期望需求
3.83
服務號
3.5
優惠券
4.5
社區
3.5
興奮需求
3.46
簽到
3.3
會員
3.1
遊戲化道具
4
無差異需求
3.15
出借列表
3.5
開機優化
2.8
反向需求
1
交易合併
1
增加註冊郵箱
1
第二步：構造兩兩比較判斷矩陣
通過比較同一層次因素對上一層次同一目標因素影響的重要程度，構造兩兩比較判斷矩陣。判斷矩陣展現的是同一目標因素所支配的各個因素重要程度兩兩比較的判斷結果，判斷依據通常來自熟悉該研究領域的專家或大量普通用戶。通常引入1-9級比例標度，如表2所示。採用1-9標度法主要是為了能盡量客觀的對具體問題進行客觀比較。
表2 9級比例標度值
標度aij
含義
假定A為目標層，則其對指標層的n個因素A1，A2，…，A有支配影響，需要判斷指標層的n個因素相對於A的重要程度。用表示Ai與Aj對上一層相關因素的重要程度之比，按照1-9比例標度法，構造如表3所示的判斷矩陣。
表3 兩兩比較判斷矩陣
圖5 準則層-指標比較矩陣
根據用戶對評價指標重要程度打分的平均值排序（如表1所示），採用9級比例標度值進行兩兩指標的比較(表2、表3)。採用四舍五入法，即當兩個指標分數之間相差0.05則認為在9級標度值上相差一個等級。在yaanp軟件中分別錄入準則層以及方案層的兩兩比較矩陣，得出如圖5、6、7、8、9、10所示的比較矩陣結果。
圖6基本需求層面比較矩陣
圖7 期望需求層面比較矩陣
圖8 興奮需求層面比較矩陣
圖9 無差異需求層面比較矩陣
圖10 反向需求層面比較矩陣
第三步：一致性檢驗與權向量確定
接下來在yaanp軟件中執行下一步操作：計算權重。最終得出了指標層、方案層的權重值，如圖11、12所示。表4為yaanp軟件中各判斷矩陣的一致性檢驗結果，即CR均小於等於0.1。通常用CR來判斷矩陣的一致性，當CR＜0.1時，則認為判斷矩陣的一致性在可接受範圍之內。一致性檢驗目的是確保各指標的重要程度不出現矛盾，只有通過一致性檢驗，得出的權重才有參考價值，否則需重新調整判斷矩陣，直到CR＜0.10為止。因此，用以上判斷矩陣計算權重偏差不大。
表4 判斷矩陣一致性檢驗
根據以上錄入的判斷矩陣，yaanp軟件中計算出
圖11 基於用戶的各需求權重值
圖12 基於用戶的指標層權重值
4）以權重值為依據確立需求優先級
基於以上工作，最後得出了基於用戶體驗的需求優先級排序，由高到低依次為：出借/充值、優惠券、債轉/轉出、交易記錄、遊戲化道具、出借列表、社區、服務號、簽到、開機優化、會員、增加註冊頁、合併交易。
寫在最後
l 本文只是提供了一種基於用戶體驗的需求優先級評定方法，文中的需求、數據為假設，僅供演繹評定方法而用，並無實際參考意義。
l 在問卷回收方面，樣本數量的大小直接關係到研究結論的準確性，也是保證保證研究質量的前提。在統計學中，有效問卷至少為269份才能滿足需要。
參考文獻
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