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“需求缺陷”和“问题检测”技术于新产品开发之应用
出处:圆鸿康  发布日期:2005年06月30日 15:43

  “需求缺陷分析(Needs Gap Analysis)”和“问题检测(Problem Detection Studies)”均

是新产品开发定位或产品改进时进行主动性研究的有效技术。

  “需求缺陷分析”用于寻找消费者觉得重要、且期望提升(改进)空间比较大的维度

(Aspect);从这些方面改进产品或进行产品创新,成功的机会较大。

  “问题检测”用于寻找消费者使用产品的过程中觉得担心或觉得烦恼、且觉得严重程度较

高的方面;可以想象,这些方面也是迫切需要改进的。

  所以,“需求缺陷”和“问题检测”是从不同的角度发现产品创意的机会。

  下面分别讲述两种技术的实际应用及实操方法。

一、“需求缺陷分析”


1、“需求缺陷分析”应用实例:

  在图A中,象限I的三个维度是消费者觉得重要,且期望提升空间比较大的方面,在开发新

产品或寻找产品改进方向时,潜在机会最大。


  其它象限的机会如图B所示。


二、“需求缺陷”分析的数据采集


1、如何提问以了解产品各维度的“重要度”?

  有些调查问卷会直接提问:“对于洗发水,哪些方面对您更重要?”

  但,实际上,这种提问方式可能会错失掉一些“隐性的重要维度”,因为消费者不一定能

够真正意识到自己的内心需求;根据“冰山理论”,消费者的隐藏需求远大于外置需求,深入全面

地挖掘隐藏需求正是开发新产品的必由之路。

  另外,“重要度”是个综合判断指标,判断某维度是否重要,这应该是研究员的工作,让

消费者回答一些对他们来说过于困难的问题,只会降低调查的信度与效度。

  消费者最能够判断的是对产品是否满意或是否喜欢,哪些方面满意或喜欢。所以,在问卷

中出现的问题可以是:

  了解总体满意度(“对目前所使用的产品,总的来说,您的满意程度如何?请您用1-10分

评分”

  了解各方面的满意度(“对产品的以下各个方面,您的满意程度如何?请您用1-10分评分



  拿到这些答案,进行“总体满意度”与“各维度满意度”的回归分析,其回归系数便显示

了各维度的“重要度”。


2、如何获得“需求缺陷”数据?

  “需求缺陷”即“期望值与实际值之间的差距”;在之前提问了对目前产品各个方面的满

意度后,接着继续提问对各方面的期望度(“刚才您对它的各个方面的表现评了分。现在我们想知

道,如果要做到令你满意,它需要做到多少分呢?”

  要知道,根据消费心理学,满意度从不满意到满意的变化过程是:不满意(不会不满意(满

意,也就是说,因为对某方面“没有不满意”并不等于“满意”;而且,要做到令消费者满意,并

非每一项需要做到满分。

  “需求缺陷”的值=期望度-目前的满意度

  分别以“重要度”和“需求缺陷”为X轴和Y轴,以两者的均值为交点,建立感知定位图,

即可得以上图A所得的结果。

  “需求缺陷分析”的其中一种应用是如图A所示的实例,用于发现新产品开发的机会。在

图A的例子中,是用满意度进行评分,评分越高越好。

  另外,“需求缺陷分析”也可用于判别产品某些“适量即可”的维度(例如香味、酒精浓

度等,这些维度并非越香/越浓越好)是否过量或不足,需要增加或减少多少。这时候,问卷中的提

问方式有所不同,最好的方式是给被访者图示:

  (“您觉得这种洗发水的香味的浓度是图上哪个位置?”

  (“对于您来说,最适合的香味应该是在哪个位置?”


   由此所获得的结果,对于指导技术员改进产品香味切实有效。

三、“问题检测”


  “问题检测”的操作方式和以上“需求缺陷分析”近似,差别只在于问题的提问方式:

  了解问题的担心(烦恼)程度(“在使用该产品的时候,您是否有以下方面的担心或烦恼?

请您用1-10分表示,1分是一点都不担心/为此烦恼,10分是非常担心/非常烦恼”

  了解问题的严重程度(

  (针对担心的问题)“假如您所担心的这些方面确实发生了的话,您觉得它的后果有多严重

呢?用打分的方式,1分表示后果一点都不严重,10分表示后果非常严重。”

  (针对烦恼的问题)“您的这些烦恼出现的频率有多高呢?用打分的方式,分数越高,表示

出现的频率越高”。

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