基于Kano-QFD 的新能源汽車移動端交互設計

強威

（陜西科技大學 設計與藝術學院，西安 710021）

新能源是未來汽車的發展趨勢已是不爭的事實，2021 年5 月結束的上海國際車展，主題“擁抱變化”為我們詮釋了未來新能源汽車（NEVs）的兩大發展方向：一是傳統燃油汽車電動化轉變；二是自動駕駛技術的推進。傳統車企以及諸多造車新勢力紛紛推出了純電動車平臺和車型，各種傳感器和控制器以及線控底盤等大量出現使得汽車更像是一臺“電子產品”，也極大增加了人車的互動頻率，加上無線射頻和互聯網技術的加持使我們不再滿足于傳統的人車交互方式。遠程終端交互是一種外部協同終端操作方式，是車主通過移動端設備對車輛實現遠程的狀態監控和控制[1]。移動端的控制方式已經在智能家居中逐漸滲透，傳統設備通過模塊化控制接收器的植入均可實現與手機終端的互聯，新能源汽車憑借其用戶黏性高、感情體驗深、多觸點以及認同感強的特性處于未來出行中用戶體驗的核心地位[2]，同時也造成了用戶接管和認知的負擔逐步加重。

與傳統汽車內部的用戶交互體驗相比，遠程移動端APP 交互是用戶在車內體驗的延伸。國內在移動端APP 與車輛的交互設計起步較晚，并且大多數停留在對車內界面原有功能的復制而忽視了用戶的實際需求和體驗[3]。對此相關領域的研究主要集中在兩方面：一是以汽車本身為中心，探討其內外環境、操作界面和用戶行為三者的協調統一，例如湖南大學的趙江洪、曾慶抒以整合設計的方式探討了人機界面與內飾造型設計的相關性[4]，同濟大學的吳光強、張亮修等從環境感知、駕駛用戶行車跟車的行為特征、動力學建模等層面論述了ACC 自動駕駛技術的發展共性[5]；二是從視覺語義形態的角度探討界面設計，例如鄧昭、張璇從產品語義的角度剖析了汽車儀表盤的設計[6]，樓榮、蔣永剛等通過研究車載終端監控APP的界面設計，從視覺和可操作性層面提出智能汽車監控APP 界面設計思路[7]。可見目前對于新能源汽車移動端交互設計的研究有限，大多集中于視覺界面和用戶體驗本身，而對于其用戶需求權重和功能重要度的分析十分有限。本文以Kano 模型和QFD 質量功能展開相結合的研究方式，結合用戶旅行圖探討新能源汽車用戶移動端交互的需求滿意度和功能重要度，并設計出符合用戶需求的移動端APP 交互系統。

1 Kano-QFD 設計方法闡釋

Kano 模型是專門針對用戶需求分類和其優先級排序的工具。在明確開發目的，實際資源有限的條件下，該模型能夠區分需求的類型，從而最大程度提高用戶的滿意度[8]。作為定性分析法，首先,通過調研目標用戶對新能源汽車移動端APP 的功能需求并區分優先級，用戶需求分為5 種類型即必備型M、期望型O、魅力型A、無差異型I、反向型R；再經過需求的影響力分析，然后，分別計算出每個需求的滿意影響力值（SI）和不滿意影響力值（DSI）；最后，通過構建需求影響力矩陣圖得出功能需求優先級。作為一種針對性強的用戶需求分類方法，Kano 需求分析為設計決策奠定了堅實的基礎，并在整個的設計過程中提供了方向性的支撐[9]。

QFD 是質量功能展開理論（質量屋）的簡稱，是專門針對需求進行分析的定量研究方法。首先,將用戶對新能源汽車移動端APP 功能需求優先級整理并分析該APP 的設計需求，其次，將設計要求量化成功能重要度，最后，把不同權重的重要度轉化為視覺設計語言形成操作界面。QFD 是能夠把用戶需求量化為設計要求并能較為精確地轉化為產品功能屬性的工具[10]。

綜上可得在分析設計新能源汽車移動端APP 交互系統時，通過結合Kano 和QFD 可以將需求優先級量化為功能要求重要度。此外以定量分析為特征的質量功能理論可以減少以定性分析為特征的卡諾模型帶來的主觀誤差。所以采用二者相結合的方式可以科學有效地將NEVs 移動端APP 用戶需求量化為設計功能屬性。

2 基于Kano-QFD 在NEVs 移動端交互設計的研究過程

Kano 和QFD 方法結合能使調研所獲得的用戶需求分級后進一步參數化為設計要求。前期獲取用戶需求的過程中，由于移動端APP 特別是手機端和新能源車的交互設計屬于較為新興的領域，用戶的需求也相對模糊，構建用戶旅行圖作為研究過程的一部分，其目的是在調研用戶使用或體驗中盡可能發掘用戶需求[11]，其次用Kano 模型分類用戶需求優先級，再結合QFD 將分類好的需求量化并轉化為設計需求，最后以視覺化的形式呈現，整個過程遵循“獲取NEVs 移動端APP 用戶功能需求—分類用戶需求—分級用戶需求—量化設計要求—設計輸出”的過程，見圖1。

圖1 新能源車移動端交互設計研究方法及過程Fig.1 Research method & process of mobile terminal interaction design for NEVs

2.1 用戶需求獲取

用戶旅行圖是貫穿用戶全階段行為的需求分析工具，通過把新能源汽車用戶在一天內的用車行為按不同階段劃分，調研分析用戶在用車前、用車時和用車后的行為路徑，獲取車主使用中對所有接觸點的滿意程度水平，按照車主滿意度的高低可以轉化為對新能源車在移動端APP 的功能需求。需要特別強調的是用戶對新能源車移動端APP 的交互是與車輛交互行為的延伸，只是調研總需求的一部分，在統計需求時要適當去掉已實現或者能夠通過車機系統等實現的需求。

現階段政策上新能源乘用車均為電力驅動，分為混合驅動（PHEV）和純電驅動（EV）兩種形式，由于新能源車普遍存在續航能力和充電地點的限制，不適合經常長途出行的需求，所以其用戶的購買目的主要用于日常市內短途通行[12]，因此把日常工作通勤作為用戶需求的研究路徑具有實際研究意義。在現有新能源汽車用戶中男女占比約為74.4%和25.6%；常規汽車用戶群中男女占比約75.3%和24.7%；新能源車的潛在用戶群中男女占比約67.6%和32.4%，25～36歲的80 后用戶群占到7.5 成以上[13]。以上3 組數據可以看出新能源車主大部分是男性用戶，但是女性用戶對新能源車的接受度要高于男性，也是不可忽視的群體。

綜上25～36 歲的80 后用戶群占到新能源車用戶群的7.5 成以上，此次調研用戶的年齡段主要分布在25～36 歲，由于問卷涉及問題和選項較多，所以調研采用解釋性面談法，數據說服力較強。調研總數為30 人，男性車主22 人，女性車主8 人，基本符合現有新能源汽車用戶中男女占比。車主日常常規用車過程主要分為4 個階段：上班用車前、用車時和用車后；下班用車前、用車時和用車后；非工作日用車前、用車時和用車后；充電前后。通過問卷和用戶訪談兩種形式獲得了用戶反饋信息，歸納總結了用戶希望反饋在手機APP 上的各個階段的觸點并提取其中的滿意點和痛點，以體驗流程圖的形式記錄，見圖2。

圖2 新能源車移動終端交互用戶旅行圖Fig.2 User journey map of mobile terminal interaction design for NEVs

通過用戶旅行圖反饋收集到新能源車主在使用移動端APP 交互過程中產生的愉快點和痛點，將用戶需求等級分類，需求等級只涉及概念包含與被包含關系，不做重要程度的區分，分類結果見表1（需求僅限于以移動APP 為載體，與車輛相關大部分需求均已在車內滿足）。

表1 新能源車移動終端APP 用戶交互需求Tab.1 User interaction requirements of mobile terminal interaction design for NEVs

2.2 基于Kano 模型的新能源車移動終端APP 交互需求分析

2.2.1 制作Kano 雙因子五階Likert 問卷

根據前期用戶旅行圖獲得的用戶初始需求制作五階Likert 問卷，問卷采用雙因素的方式即如果有此配置用戶的態度和沒有這項配置用戶的態度，記錄結果時將滿意程度分為五階度量，問卷設計如表2。

表2 Kano 雙因子五階Likert 問卷Tab.2 Kano two-factor fifth-order Likert questionnaire

2.2.2 Kano 問卷分析

調研通過面談和線上調研形式，收集了30 名新能源車主需求信息，其中男性用戶22 人，女性用戶8 人，年齡在25～40 歲。通過對16 項需求，每項需求30 份結果進行需求歸類統計，明確每項需求的類型，其中占比最高的就是這個功能的屬性，以需求R1 為例如表3。從表中可得有83%的調研對象認為“R1 車輛還能走多遠”反饋屬于必備型需求（M），由此確定R1 需求類型如表3。根據以上分析方式，確定其他15 項用戶需求類型如表4。

表3 R1 需求統計歸類Tab.3 R1 statistical classification of requirements

表4 NEVs 移動端APP 用戶交互需求類型（%）Tab.4 Type of user interaction requirements for NEVs mobile APP（%）

2.2.3 用戶需求矩陣創建

通過區分R1 至R16 需求類型，再結合各類需求類型的占比計算出每種需求的SI 和DSI 值，最后以其分別為橫縱坐標創建需求敏感性矩陣。坐標（0，0）為圓心，到點（0.5，–0.5）的距離為半徑畫圓，目的在于有效利用設計資源，即放棄第二象限不敏感需求，以第二象限所能判定的最大區域（對角線長度）來進一步篩查滿意度小的需求。落在灰色區域外的需求距離圓心越遠，需求敏感性越大，越值得研究[15]。落在灰色區域內的需求用戶對其敏感度不足，在開發資源有限的前提下可以適當舍去。用戶需求敏感性矩陣見圖3。

圖3 NEVs 移動終端APP 用戶需求敏感性矩陣Fig.3 User demand sensitivity matrix diagram of NEVs mobile terminal APP

通過需求敏感性矩陣圖分析得出16 種需求敏感度強弱關系，其中“R11 車輛遠程控制（啟動、空調）”“R13 車窗（天窗）狀態顯示”和“R16 上班前開車提示會議內容”在所示1/4 圓半徑范圍內，表明用戶對這3 種需求敏感度較低，囿于設計資源在產品功能開發時可以適當舍去，以便用有限的設計資源優先滿足用戶敏感度較高的需求。用戶關注度較高的需求主要集中在新能源車電池信息反饋部分如：R1 車還能走多遠、R3 電池是否安全以及R4 雨天充電的安全問題，可以看出電池安全已經成為新能源車主關注的焦點，這也和媒體曝光的新能源車自燃和碰撞后爆燃的事件有關。

2.3 基于QFD 模型獲取NEVs 移動端APP 功能設計要求

質量功能展開模型（QFD）是設計活動實施前的一種規劃工具，目的在于將已有的用戶需求按照權重轉化成設計要求，通過定量分析的手段指導設計和生產活動[16]。量化用戶需求和確定設計功能項目是構建QFD 質量屋的關鍵所在，首先,利用圖3 的需求敏感性矩陣等效計算出13 個需求的重要程度，然受，確定新能源移動端APP 的功能需求項目并按照需求判斷其相應關聯程度，最后，量化出每一項功能的設計重要程度參數。

2.3.1 用戶需求重要度確定

表5 NEVs 移動端APP 用戶需求重要度Tab.5 Importance of NEVs mobile APP user needs

2.3.2 QFD 質量屋構建

從用戶需求確定新能源車移動端APP 的功能要素，根據需求——功能二維矩陣圖和用戶需求重要度構建QFD 質量屋見圖4。在需求功能矩陣圖中不同符號所代表的權值f 為默認值△=1、◎=1.2、●=1.5，以功能下的所有需求與對應權值乘積的和為該功能的最終得分。所有的功能項目均無正負相關性，所以上部三角區域內容為空白。

圖4 QFD 質量屋Fig.4 Quality house of QFD

3 新能源車移動端APP 界面設計

通過Kano-QFD 理論將前期用戶需求量化為設計需求（功能），質量屋分析的最終功能得分對后續的設計工作具有指導意義，例如得分較高的“電池溫度”“剩余續航”“下次保養時間”“胎壓狀況”等在功能層級里應處于較前位置，在界面設計時也應該按照得分的高低適當加強與弱化。

3.1 界面交互功能層級架構

移動端界面作為用戶和產品的媒介在交互行為中充當樞紐功能，功能層級排布合理是提高用戶滿意度的關鍵[17]。層級邏輯是通過建構APP 各項功能間的邏輯關系，從而確保用戶可快速獲取所需信息的重要保證。在層級結構設計中根據目標層級類別的不同大致分為兩種類型即層級優先和項目范圍優先兩種結構類型：層級優先型適用于前后邏輯關系復雜，層級數較多的類型；項目范圍優先型則適用于層級邏輯簡單但項目數較多的結構類型。通過表1 可得新能源車用戶對移動端APP 的功能需求最多分為兩個層級，其中最多項目為5 項，可見其功能層級架構屬于項目范圍優先型即圖5 所示。

圖5 功能層級架構Fig.5 Functional hierarchy

3.2 界面視覺元素設計

基于前期功能重要度的排序可以看出得分最高的層級是新能源車“電池信息”層級，其中的“電池溫度顯示”是功能重要程度得分最高的一項，電池的“剩余續航”以及電池的“保養周期”也是用戶關注的重點。所以本次新能源車移動端APP 界面功能重點考慮車輛電池信息反饋，同理“行車信息”和“車輛信息”功能層級的內容也會根據其重要度得分，設計不同的顯示順序以及醒目程度。

首先，是界面的一級功能架構設計，其中包括3項內容，功能重要度得分之和由高到低分別是：電池信息61.92、行車信息36.35、車輛信息30.71，界面按照功能重要度排序設計，見圖6。

圖6 一級初始功能界面Fig.6 Primary functional interface

其次，是界面的二級功能架構設計，同上級一樣按照功能重要度得分進行先后排序，并按照比例劃分功能區域面積見圖7—9。在視覺元素設計上通過字體大小、色彩冷暖以及引導箭頭方向的變化來提示用戶操作重點。例如在功能重要度高的信息中適當放大字體的相對比例如“電池溫度”“剩余續航里程”“車胎狀況”等；同樣在需要用戶重點關注的信息如“電池溫度異常提示”“胎壓異常提示”“車輛剮蹭處”等均使用橙色或紅色漸變的提示；在需要得知方位的信息如“車輛如何出庫”和“停車方位”時，使用引導箭頭提示操作的方向。此外“刷新”功能鍵可以隨時查看車輛實時狀態。

圖7 電池信息功能界面Fig.7 Battery function interface

圖8 行車信息功能界面Fig.8 Driving Function Interface

圖9 車輛信息功能界面Fig.9 Vehicle Function Interface

4 結語

新能源車作為代替傳統燃油車或將全面成為未來的交通工具已是不爭的事實，此類新型“電子產品”除了具備傳統燃油車的功能屬性和用戶交互特點之外，電池的介入以及電控水平的提高產生了新的交互需求與交互邏輯。本次研究旨在探討新能源汽車通過移動端APP 與用戶交互中的需求與功能分析，首先,將用戶旅行圖收集的需求信息通過Kano模型定性區分相對敏感程度，對高敏感需求計算其重要程度；然后，通過構建QFD 質量屋將需求定量轉化為功能重要度；最后，通過層級分析轉化為視覺界面設計。這種定性定量相結合的方法有效保證了相關設計人員對問題主觀性的偏差，值得注意的是前期的所有用戶需求都需要設計人員關注，但在實際中囿于資源，必須優先滿足重要度較高的需求。本文只在設計方法層面稍作探討，其中如何取舍為宜是一個長期的過程。