一种乘用车选装配置的测试方法及装置与流程

1.本发明涉及计算机领域，尤其涉及一种乘用车选装配置的测试方法及装置。


背景技术：

2.车辆配置是消费者在购车过程中非常重要的考虑因素之一，对于同一细分市场车型，其他属性表现接近时，配置竞争力成为消费者决策的关键点之一。
3.配置规划在整体产品开发周期都有重要作用，在产品开发前期，为未来新产品版本配置规划提供合理建议；而在产品开发后期或上市后，也可持续验证版本配置合理性，提出合理优化建议。如何合理配置资源，找到版本规划和配置规划的最优解，是一个具有现实意义的课题。
4.现有的消费者配置需求分析主要通过需求分析模型(如kano模型)来了解消费者对于配置的需求程度及优先级。具体操作方法与步骤如下：
5.a)通过调查问卷直接询问消费者对于若干个配置功能的态度，如提供某配置功能时的满意度和不提供某配置功能的不满意度。
6.b)将调研所得数据进行处理，分析每个消费者对于每个配置项的kano二维属性归属，然后计算better
‑
worse系数。
7.c)基于kano模型计算出来的better
‑
worse系数，以象限图的形式判断每个配置项的需求优先级。
8.然而，传统的kano模型存在如下不足：a)kano模型中无法考虑各配置的价格，导致在一些配置的分析中，和实际情况不符；b)kano模型不考虑配置之间的相互关系；c)仅能测试单项配置需求，在未预设配置组合的情况下，难以量化评估不同配置组合对消费者需求的满足情况。


技术实现要素：

9.本发明旨在提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的乘用车选装配置的测试方法及装置。
10.为达到上述目的，本发明的技术方案具体是这样实现的：
11.本发明的一个方面提供了一种乘用车选装配置的测试方法，包括：s1，根据kano需求测试模型，获取提供配置时的满意度和不提供配置时的不满意度；s2，根据所述提供配置时的满意度和所述不提供配置时的不满意度确定高关注配置；s3，计算升级配置费用预算，并配置预设配置之间的绑定或互斥关系；s4，出示配置清单及单项配置价格，获取配置升级的选择；s5，根据所述选择判定是否超过所述费用预算，如果超过所述费用预算，则返回执行s4，如果未超过所述费用预算，则执行s6；s6，根据所述高关注配置和所述选择，确定最大化满足消费者主观需求的配置调整建议。
12.其中，所述s6根据所述高关注配置和所述选择，确定最大化满足消费者主观需求的配置调整建议包括：获取竞品情况、行业情况及内部产品定位进行配置增减；根据所述高
关注配置、所述选择、所述竞品情况、所述行业情况及所述内部产品定位进行配置增减，确定最大化满足消费者主观需求的配置调整建议。
13.其中，所述确定最大化满足消费者主观需求的配置调整建议包括：假设变量输入：假设n为调研有效样本量，pi为测试配置pva价格，bn为消费者可用于升级/选装配置的预算；假定决策变量xn为是否装备该配置；建立目标函数，maxz＝(x1+x2
……
+xn)/n；建立计算模型：其中，ky为当提供某配置，消费者感到满意或非常满意，kn为当提供某配置，消费者感到不满意或非常不满意，1分代表非常不满意，2分代表不满意，3分代表无所谓，4分代表满意，5分代表非常满意；其中：m为测试配置数量，n为样本数据，bn为消费者预算；根据所述计算模型，得到所述最大化满足消费者主观需求的配置调整建议。
14.其中，方法还包括：s7，计算调整后不同配置组合对于消费者主管需求的覆盖比例。
15.本发明另一方面提供了一种乘用车选装配置的测试装置，包括：获取模块，用于根据kano需求测试模型，获取提供配置时的满意度和不提供配置时的不满意度；确定模块，用于根据所述提供配置时的满意度和所述不提供配置时的不满意度确定高关注配置；配置模块，用于计算升级配置费用预算，并配置预设配置之间的绑定或互斥关系；选择模块，用于出示配置清单及单项配置价格，获取配置升级的选择；判定模块，用于根据所述选择判定是否超过所述费用预算，如果超过所述费用预算，则通知选择模块，如果未超过所述费用预算，则通知建议模块；建议模块，根据所述高关注配置和所述选择，确定最大化满足消费者主观需求的配置调整建议。
16.其中，所述建议模块通过如下方式根据所述高关注配置和所述选择，确定最大化满足消费者主观需求的配置调整建议：所述建议模块，具体用于获取竞品情况、行业情况及内部产品定位进行配置增减；根据所述高关注配置、所述选择、所述竞品情况、所述行业情况及所述内部产品定位进行配置增减，确定最大化满足消费者主观需求的配置调整建议。
17.其中，所述建议模块通过如下方式确定最大化满足消费者主观需求的配置调整建议：所述建议模块，具体用于假设变量输入：假设n为调研有效样本量，pi为测试配置pva价格，bn为消费者可用于升级/选装配置的预算；假定决策变量xn为是否装备该配置；建立目标函数，maxz＝(x1+x2
……
+xn)/n；建立计算模型：其中，ky为当提供某配置，消费者感到满意或非常满意，kn为当提供某配置，消费者感到不满意或非常不满意，1分代表非常不满意，2分代表不满意，3分代表无所谓，4分代表满意，5
分代表非常满意；其中：m为测试配置数量，n为样本数据，bn为消费者预算；根据所述计算模型，得到所述最大化满足消费者主观需求的配置调整建议。
18.其中，装置还包括：比例计算模块，用于计算调整后不同配置组合对于消费者主管需求的覆盖比例。
19.由此可见，通过本发明提供的乘用车选装配置的测试方法及装置，将配置价格、配置项间关系(绑定/互斥)均纳入需求判定依据中，借助线性规划求解验证消费者角度的最优配置组合，可解决传统的kano模型难以模拟真实情况下的消费者选择问题，规避因未出示价格、未限定配置间关系导致的结果精准度问题。
20.此外，还可以结合行业经验(配置的前瞻性、内部产品定位、细分市场竞品情况等)对直接测试结果进行修正。
附图说明
21.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
22.图1为本发明实施例提供的乘用车选装配置的测试方法的流程图；
23.图2为本发明实施例提供的一种具体的乘用车选装配置的测试方法的流程图；
24.图3为本发明实施例提供的乘用车选装配置的测试装置的结构示意图。
具体实施方式
25.下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
26.图1示出了本发明实施例提供的乘用车选装配置的测试方法的流程图，图2示出了本发明实施例提供的一种具体的乘用车选装配置的测试方法的流程图，结合图1和图2，对本发明实施例提供的乘用车选装配置的测试方法进行说明，本发明实施例提供的乘用车选装配置的测试方法，包括：
27.s1，根据kano需求测试模型，获取提供配置时的满意度和不提供配置时的不满意度。
28.具体地，基于新产品预设配置组合或细分市场竞品情报梳理出测试配置清单，借助kano需求测试模型，收集消费者对于每一项配置的态度，每个样本在每个配置上对应两个值，包括提供该配置时的满意度和不提供该配置时的不满意度(评价标准为5分制，1分表示非常不满意，2分表示比较不满意，3分表示无所谓，4分表示比较满意，5分表示非常满意)，提供某项配置时比较满意或非常满意则记为满意，不提供某项配置是非常不满意或比
较不满意则记为不满意。
29.s2，根据提供配置时的满意度和不提供配置时的不满意度确定高关注配置。
30.具体地，若某样本对提供某项配置满意，不提供该项配置时不满意，则判定为高关注配置。
31.s3，计算升级配置费用预算，并配置预设配置之间的绑定或互斥关系。
32.具体地，基于消费者购车预算与新产品入门版本预设价格计算差值，差值为可升级配置的费用。同时可以预设好配置之间的绑定或互斥关系，避免不能同时选装或必须同时装备而未被正确选择的情况。
33.s4，出示配置清单及单项配置价格，获取配置升级的选择。
34.具体地，出示测试配置清单及单项配置价格，消费者基于可升级配置费用再次进行配置偏好选择，得到预算范围内相对更倾向于升级的配置项。
35.s5，根据选择判定是否超过费用预算，如果超过费用预算，则返回执行s4，如果未超过费用预算，则执行s6。
36.具体地，若消费者选择的配置超出预算范围，则可以提醒其再次确认，调整选择倾向。
37.s6，根据高关注配置和选择，确定最大化满足消费者主观需求的配置调整建议。
38.具体地，经由消费者确认无误后得到消费者关注度高，且符合其客观预算情况的配置需求，基于此，得到最大限度满足消费者主观需求的配置装配建议。
39.作为本发明实施例的一个可选实施方式，s6根据高关注配置和选择，确定最大化满足消费者主观需求的配置调整建议包括：获取竞品情况、行业情况及内部产品定位进行配置增减；根据高关注配置、选择、竞品情况、行业情况及内部产品定位进行配置增减，确定最大化满足消费者主观需求的配置调整建议。具体地，部分高价值配置或前瞻配置需基于内部产品规划的考量(如打造配置卖点、成本考量、技术实现可行性的考虑等等)、细分市场竞品配置情况等进行进一步修正。
40.作为本发明实施例的一个可选实施方式，确定最大化满足消费者主观需求的配置调整建议包括：假设变量输入：假设n为调研有效样本量，pi为测试配置pva价格，bn为消费者可用于升级/选装配置的预算；假定决策变量xn为是否装备该配置；建立目标函数，maxz＝(x1+x2
……
+xn)/n；建立计算模型：其中，ky为当提供某配置，消费者感到满意或非常满意，kn为当提供某配置，消费者感到不满意或非常不满意，1分代表非常不满意，2分代表不满意，3分代表无所谓，4分代表满意，5分代表非常满意；其中：m为测试配置数量，n为样本数据，bn为消费者预算；根据计算模型，得到最大化满足消费者主观需求的配置调整建议。
41.具体地，消费者主观需求结果最优解计算结合线性规划模型建立步骤，具体如下：
42.假设变量输入：假设n为调研有效样本量，pi为测试配置pva价格，bn为消费者可用
于升级/选装配置的预算。
43.第一步，假设决策变量：假定决策变量xn为是否装备该配置。
44.第二步，建立目标函数：本发明标为最大化配置组合覆盖率(即满足消费者需求的比例)，因此目标函数为：maxz＝(x1+x2
……
+xn)/n；
45.第三步，寻找约束条件(即模型建立)：根据消费者需求及实际预算情况进行判定，可以得到如下的约束条件表达式，也即数学模型：
46.(1)借助kano模型进行无约束条件下的消费者需求判定，当提供某配置会提升满意度(即当提供某配置，消费者感到满意或非常满意，记为ky)且不提供时会影响接受度/满意度(即当提供某配置，消费者感到不满意或非常不满意，记为kn)时，界定该配置为高需求配置
47.(2)同时，测试环境以消费者预算(bn)为限定，消费者在出示配置价格的情况下做配置升级选择，需在预算范围内才判定为有效需求
48.(3)公式建立：
49.约束条件1：kano模型说明：当提供或不提供的满意度评价测评标准为5分，1分代非常不满意，2分代表不满意，3分代表无所谓，4分代表满意，5分代表非常满意；
50.约束条件2：其中，m为测试配置数量，n为样本数据。
51.作为本发明实施例的一个可选实施方式，本发明实施例提供的乘用车选装配置的测试方法还包括：s7，计算调整后不同配置组合对于消费者主管需求的覆盖比例。
52.具体地，本发明最终得出最大化满足消费者需求，同时符合主机厂利益，具备相对于竞品竞争力的配置组合优化建议。且最终优化后的配置也可量化计算对消费者需求的覆盖度，为主机厂mix预设也提供信息参考。
53.以下，提供一种具体实例来对本发明实施例提供的乘用车选装配置的测试方法进行说明：
54.某自主高端汽车品牌一款全新紧凑级轿车即将上市，需对预设的版本及配置组合进行验证和优化，尽可能避免因配置而导致用户流失，同时辅助验证用户认可度更高的版本，为mix制定提供参考。
55.本发明回收200条有效数据，基于主机厂规划的版本梳理出45项测试配置，其具体装配规划情况如表1。
56.表1
[0057][0058]
若使用传统的kano需求测试，会存在以下问题：
[0059]
(1)仅能了解单项配置的需求度，无法综合处理配置间关系；
[0060]
(2)不能将配置价格纳入研究考虑范围，对需求测试结果的精准性有影响；
[0061]
(3)无法量化了解版本配置组合对于用户需求的满足程度，难以评估预期的mix分布情况。
[0062]
本发明配置需求测试方案在该项目应用中，直接基于主机厂预设的版本配置组合，梳理出所有阶梯性配置作为测试内容。数据采集后，按照上述既定的方法，计算预设每个版本对用户需求的覆盖度，基于规划求解计算最大化满足消费者需求的配置调整方案，同时基于主机厂内部规划、主要竞品配置表现，进一步优化调整，得到最终优化后的配置组合方案。并基于优化后的配置组合方案，量化计算最终对消费者需求的覆盖占比，明确每个版本可能能够吸引的市场份额，为该主机厂配置优化、mix制定提供了重要参考。
[0063]
具体实施步骤如下：
[0064]
1、kano需求测试
[0065]
由2道测试题目组成，被访者针对每个配置回答当“提供”或“不提供”时的需求态度，评价标尺均为5分制，具体操作示例如下表2：
[0066]
表2
[0067][0068][0069]
2、配置付费升级意愿
[0070]
记录每位被访者购买该级别细分市场车型的总预算，扣除预设的入门版本价格，剩余费用为升级配置的可用余额。
[0071]
测试过程中，向被访者出示基础版本配置情况、可选装升级的配置项及各配置的价格，测试程序中设置好每项配置之间绑定或互斥关系，被访者基于自身需求、预算情况进行选择，若被访者选择的配置超预算，则提醒被访者确认并修改选择，从而得出被访者最倾向于付费升级的配置。例如表3。
[0072]
表3
[0073][0074]
回收有效数据后，基于前述逻辑对配置需求度进行计算，具体计算过程如下：
[0075]
1、基于kano测试结果计算主观需求意愿，基于kano模型定义，将提供某项配置“比较喜欢或非常喜欢”，不提供某项配置则“不太接受或不能接受”界定为强关注配置，表明该项配置对被访者满意度影响非常明显。如表4。
[0076]
表4
[0077][0078]
2、建立基于被访者需求的最优解计算步骤，具体如下：
[0079]
(1)假设决策变量：样本量n＝200，pi为测试配置pva价格，bn为消费者可用于升级/选装配置的预算。
[0080]
(2)建立目标函数：本模型目标为最大化配置组合覆盖率(即满足消费者需求的比例)，因此目标函数为：maxz＝(x1+x2
……
+xn)/n，初步计算预设版本组合的需求覆盖率为58.5％。
[0081]
(3)规划求解模型建立
[0082]
无约束条件下的消费者需求判定：knao模型结果计算，当提供某配置会提升满意度(即当提供某配置，消费者感到满意或非常满意，记为ky)且不提供时会影响接受度/满意度(即当提供某配置，消费者感到不满意或非常不满意，记为kn)时，界定该配置为高需求配置。
[0083]
同时，测试环境以消费者预算(bn)为限定，消费者在出示配置价格的情况下做配
置升级选择，需在预算范围内才判定为有效需求。被访者最终选择的配置/优化提升的配置项均需控制在预算范围内，例如某被访者可用于升级/选装配置的预算bn＝20000，那么他升级配置项价格总和需≤20000。
[0084]
公式建立：
[0085]
约束条件1：
[0086]
约束条件2：
[0087]
(4)基于上述目标函数计算预设的配置组合需求覆盖率。见表5。
[0088]
表5
[0089][0090]
(6)基于规划求解模型计算符合被访者需求的可调整的配置，结合核心竞品配置情况及主机厂内部规划等考虑后，优化调整配置组合后需求覆盖率为69.5％。见表6。
[0091]
表6
[0092][0093]
由此可见，通过本发明提供的乘用车选装配置的测试方法，将配置价格、配置项间
关系(绑定/互斥)均纳入需求判定依据中，借助线性规划求解验证消费者角度的最优配置组合，可解决传统的kano模型难以模拟真实情况下的消费者选择问题，规避因未出示价格、未限定配置间关系导致的结果精准度问题。
[0094]
此外，还可以结合行业经验(配置的前瞻性、内部产品定位、细分市场竞品情况等)对直接测试结果进行修正。
[0095]
图3示出了本发明实施例提供的乘用车选装配置的测试装置的结构示意图，该乘用车选装配置的测试装置应用上述方法，以下仅对乘用车选装配置的测试装置的结构进行简单说明，其他未尽事宜，请参照上述乘用车选装配置的测试方法中的相关描述，参见图3，本发明实施例提供的乘用车选装配置的测试装置，包括：
[0096]
获取模块，用于根据kano需求测试模型，获取提供配置时的满意度和不提供配置时的不满意度；
[0097]
确定模块，用于根据提供配置时的满意度和不提供配置时的不满意度确定高关注配置；
[0098]
配置模块，用于计算升级配置费用预算，并配置预设配置之间的绑定或互斥关系；
[0099]
选择模块，用于出示配置清单及单项配置价格，获取配置升级的选择；
[0100]
判定模块，用于根据选择判定是否超过费用预算，如果未超过费用预算，则通知选择模块，如果超过费用预算，则通知建议模块；
[0101]
建议模块，根据高关注配置和选择，确定最大化满足消费者主观需求的配置调整建议。
[0102]
作为本发明实施例的一个可选实施方式，建议模块通过如下方式根据高关注配置和选择，确定最大化满足消费者主观需求的配置调整建议：建议模块，具体用于获取竞品情况、行业情况及内部产品定位进行配置增减；根据高关注配置、选择、竞品情况、行业情况及内部产品定位进行配置增减，确定最大化满足消费者主观需求的配置调整建议。
[0103]
作为本发明实施例的一个可选实施方式，建议模块通过如下方式确定最大化满足消费者主观需求的配置调整建议：建议模块，具体用于假设变量输入：假设n为调研有效样本量，pi为测试配置pva价格，bn为消费者可用于升级/选装配置的预算；假定决策变量xn为是否装备该配置；建立目标函数，maxz＝(x1+x2
……
+xn)/n；建立计算模型：其中，ky为当提供某配置，消费者感到满意或非常满意，kn为当提供某配置，消费者感到不满意或非常不满意，1分代表非常不满意，2分代表不满意，3分代表无所谓，4分代表满意，5分代表非常满意；其中：m为测试配置数量，n为样本数据，bn为消费者预算；根据计算模型，得到最大化满足消费者主观需求的配置调整建议。
[0104]
作为本发明实施例的一个可选实施方式，本发明提供的乘用车选装配置的测试装置还包括：比例计算模块，用于计算调整后不同配置组合对于消费者主管需求的覆盖比例。
[0105]
由此可见，通过本发明提供的乘用车选装配置的测试装置，将配置价格、配置项间关系(绑定/互斥)均纳入需求判定依据中，借助线性规划求解验证消费者角度的最优配置组合，可解决传统的kano模型难以模拟真实情况下的消费者选择问题，规避因未出示价格、未限定配置间关系导致的结果精准度问题。
[0106]
此外，还可以结合行业经验(配置的前瞻性、内部产品定位、细分市场竞品情况等)对直接测试结果进行修正。
[0107]
以上仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。