基于Kano模型的在線音頻APP適老化設計研究

摘" 要：在智能技術普及發展，社會老齡化程度不斷加深的社會背景下，越來越多的老年人通過在線音頻APP充實精神生活。現有的在線音頻APP需要充分調研樂齡用戶需求并進行適老化設計，以滿足老年人的文化和娛樂需要。本文對樂齡用戶在線音頻的需求展開調研，利用Kano模型對用戶需求進行歸類分析，并從保障必備型需求、滿足期望型需求、激發魅力型需求和平衡無差異需求四個方面提出在線音頻APP適老化設計的具體策略。

關鍵詞：在線音頻APP；用戶需求；Kano模型；適老化設計

2021年，國家工信部發布了《移動互聯網應用（APP）適老化通用設計規范》。隨著國家的重視和推進，越來越多的互聯網產品開始探索適老化設計的道路，以幫助老年人化解“數字鴻溝”。然而目前關于APP適老化設計的研究主要集中在健康醫療領域，針對老年人精神娛樂需求的研究相對較少。與此同時，隨著智能手機的廣泛使用，老年人接觸在線音頻的機會顯著增加，在線音頻APP成為老年人精神生活的重要組成部分，為他們的日常生活帶來了豐富的情感慰藉。因此，開展基于Kano模型的在線音頻APP適老化設計研究，關注更深層次的老年人精神娛樂需求，具有深遠的社會意義。本文基于Kano模型，通過分析樂齡用戶對于在線音頻APP的需求，探索在線音頻APP適老化設計策略。

一、在線音頻APP的適老化模式現狀

在線音頻以其便捷性、無需視覺參與和隨時可聽的優勢，日益成為老年人獲取資訊和享受生活的重要途徑。然而，現有的在線音頻APP雖大多進行了適老化改造，但是由于處于起步狀態，其適老化版本不能充分滿足樂齡用戶的特殊需求，存在一系列的問題：產品設計方面，市面上大部分在線音頻APP的適老化模式，在功能方面的處理都只保留最基本的功能，移除冗余功能，部分APP甚至刪除了部分核心功能，沒有根據樂齡用戶的需求進行有針對性的設計；交互設計方面，市面上大部分在線音頻APP的適老化模式都直接沿用了普通版本的交互設計，沒有充分考慮樂齡用戶的生理和心理特點，設計出更友好的交互方式；視覺設計方面，市面上大部分在線音頻APP的適老化模式，僅僅在視覺上簡單地放大字體，且有部分APP的改造僅停留在一級頁面，而在更深層次的頁面上仍然保持原有設計，容易導致樂齡用戶在使用過程中反復適應界面與功能的變更，反而增加了用戶使用時的難度和操作的復雜性。

二、Kano模型理論概述

Kano模型是由日本質量管理專家狩野紀昭建立的雙維度需求認知和分類工具[1]。該模型改變了傳統滿意度的單維度觀點，創造性地提出并不是所有需求的滿足都一定能帶來顧客滿意度的上升。在此基礎上，他建立了需求滿足情況與顧客滿意度之間的關系，將需求分為必備屬性（M）、期望屬性（O）、魅力屬性（A）、無差異型屬性（I）和反向屬性（R）五類（如圖1）。

Kano模型的傳統分析主要依據屬性出現的頻率來確定需求的層次，出現頻率最高的屬性即被認定為需求的最終屬性。然而，當某項需求多個屬性出現的頻率相近時，這種分類方式便會忽視其他出現頻率也較高的需求，難以保證精確。在此基礎上，Lee M等人提出了混合分析法，即對Kano模型傳統分類結果進行二次確認，識別其中的混合類屬性[2]。混合分析法通過總強度TS和類別強度CS兩個量化指標進行計算，CS值反映用戶對于某項需求現屬類別的認同程度，當某項需求滿足TS≥60%且CSlt;6%時，則認為該需求為混合類需求，反之，保留Kano模型傳統分析方法結果[3]。二者的計算公式為：

TS=（M+O+A）/（M+O+A+I+R+Q）" " "（1）

CS=[max（M，O，A，I，R，Q）]-second max（M，O，A，I，R，Q）]/（M+O+A+I+R+Q）" " " " （2）

為了衡量同一屬性內的需求對滿意度影響的差異，Berger等提出了滿意度系數的概念，包括不滿意度系數（Worse）和滿意度系數（Better），以量化的方式直觀體現需求對滿意度的影響。Better系數是指需求不被滿足時滿意度下降程度，體現出用戶對需求的依賴性；Worse系數是指服務被滿足時的滿意度提升程度，體現出用戶對需求的期待性[4]。二者的計算公式為：

Better=（O+A）/（M+O+A+I）" " " " " （3）

Worse=（O+M）/（M+O+A+I）×（-1）" （4）

綜上所述，Kano模型的混合分類法和Better-Worse系數能夠對Kano模型傳統分析進行優化補充，從而得到更加全面、精準的分析。因此，課題基于Kano模型識別在線音頻APP適老化改造的用戶需求分類，同時借助混合分析法和Better-Worse系數分析法對結果進行完善優化，為在線音頻APP適老化改造提出了具有針對性的設計策略，助力豐富樂齡用戶精神文化生活。

三、基于Kano模型的在線音頻APP適老化" " " " " 設計需求分析

（一）用戶畫像

用戶需求是反映目標人群真實需求的重要指標，也是設計Kano問卷的重要依據[5]。研究對30名60-80歲的樂齡用戶進行深度訪談與實景跟蹤，最終聚類形成目前在線音頻APP的兩種典型樂齡用戶畫像，即自得其樂居家型用戶和愛好廣泛社交型用戶，并對這兩類用戶的特征作出了詳細的描述（如圖2）。

1.自得其樂居家型用戶。這類用戶一般是APP聽音樂功能的深度用戶，樂于使用APP欣賞歌曲、戲曲、評書等內容，對于曲庫數量、曲風類別等方面要求較高。社交屬性較弱，傾向于居家享受音樂，對于互動功能使用深度較淺，主要與密友進行內容分享。主要使用場景有清晨鍛煉、用餐期間、家務勞動、撫育孫輩等日常居家場景。

2.愛好廣泛社交型用戶。這類用戶通常愛好廣泛，集體意識和表達欲更強烈，除基本的聽音樂功能外，還樂于在社區、廣場等公共場所的廣場舞、樂器演奏等娛樂形式，期待APP有相應的輔助功能。社交屬性較強，樂于進行娛樂活動，對于K歌、互動、連線等社交相關功能使用較頻繁。主要使用場景有社區、廣場、群聊等社交場景。

（二）需求屬性歸屬

在前期調研的基礎上，將用戶畫像得出的痛點轉化為需求，并整理為內容設計（A）、功能設計（B）、交互設計（C）、視覺設計（D）四個層次，列出在線音頻APP適老化需求清單（如表1）。

（三）Kano 模型調研

Kano調研問卷采用標準化的形式，在對每項需求進行說明后，均下設2個是否滿足該需求的雙向滿意度評價問題，并設置“提供”與“不提供”兩種狀態，設定“不喜歡”“可以忍受”“無所謂”“理應如此”“喜歡”五種選項。以需求A1“歌曲曲庫”為例，問卷形式如表2所示。

為了最大限度地覆蓋樂齡用戶群體，問卷主要通過社區、廣場、老年大學線下走訪、微信群等渠道進行投放，共發放162份，實際有效問卷141份，有效率為87.04％。運用Kano模型和混合分類法對問卷進行分析，28項需求的結果統計匯總為表3。傳統Kano分類將28項需求歸類為7項必備屬性（M），9項期望屬性（O），5項魅力屬性（A）和6項無差異屬性（I）。在經過混合類優化分析后，有5種需求屬性被判定為混合屬性。

為了更直觀地呈現出各個屬性的分布情況，以Better系數為橫軸，Worse系數的絕對值為縱軸，以兩個系數的均值（0.517，0.525）為原點，建立Better-Worse系數四象限圖（如圖3），輔助進行需求類別判斷[6]。

四、在線音頻APP適老化設計策略

基于上述調研結果，筆者對樂齡用戶的在線音頻APP的需求進行分析，并提出具有針對性的設計策略，以期為在線音頻APP的適老化改造提供一定的參考。

（一）保障必備型需求供給，確保可用性

第二象限中用戶需求屬性的Better值低于平均值，Worse絕對值均高于平均值，表明樂齡用戶對于此類需求的依賴性較高，期待性較低，是在線音頻APP適老化設計中被認為中最重要和理應滿足的必備型需求，應最先得到保障，確保產品的可用性，避免用戶產生負面情緒。

在內容設計方面，涉及的需求主要為歌曲曲庫（A1），在線音頻APP應該為樂齡用戶提供豐富的歌曲資源，這也是音頻APP最基本和最核心的內容。

在功能設計方面，主要涉及歌曲錄制（B1）、收藏音樂（B5）和減少廣告（B10）。在線音頻APP要為用戶提供醒目、直觀的收藏音樂功能，并做到減少廣告，降低老年人上當受騙的概率。另外值得注意的是，歌曲錄制（B1）在傳統和混合分類方法中都被歸類為期望型需求，卻出現在了象限中的第二象限，說明歌曲錄制已經出現從期望型需求轉變為必備型需求的趨勢，結合前期訪談結果推斷，這可能與在線K歌這種休閑娛樂方式的便捷性和可互動性等優勢有關。

在交互設計方面，包括放大熱區（C3）、文字描述通俗易懂（C4）、界面簡潔（C5）。隨著年齡的增長，樂齡用戶的操作和認知能力都會出現不同程度的下降。一方面，在線音頻APP要增大操作熱區，方便精準觸控，避免誤觸。另一方面，將理解門檻較高的專業術語、書面用語等替代為通俗易懂的語言，例如，“曲風”替換為“歌曲類型”，“歌單”替換為“歌曲目錄”等。當然，還要簡化界面布局，減少界面冗雜元素，例如，使用卡片式設計讓界面更有條理。

在視覺設計方面，主要涉及放大字體、圖標（D1），這當然已經是APP進行適老化設計的共識，樂齡用戶的視力下降，常規大小的字體和圖標樂齡用戶識別困難，會直接影響APP的使用。設計師可以設置為由用戶自行調節大小，以便滿足用戶不同的需求。

（二）滿足期望型需求供給，提升易用性

第一象限中，用戶需求屬性的Better值和Worse絕對值均高于平均值，表明樂齡用戶對于此類需求的期待性和依賴性都較高，是在線音頻APP適老化設計中最迫切希望被滿足的期望型需求。在必備需求全部滿足之后，需要首先處理這部分需求，提升產品的易用性，使用戶在使用過程中感到方便和愉悅。

在內容設計方面，涉及的需求主要為戲曲曲庫（A2）和兒童曲庫（A6），其中兒童曲庫（A6）在傳統Kano分類中被判斷為魅力型，在混合分類法中被判斷為魅力型、期望型的混合類。樂齡用戶空閑時間多，愛好廣泛，在線音頻使用場景豐富。在前期訪談過程中，部分用戶反饋當前的音頻類APP普遍存在重歌曲音樂，輕戲曲、兒歌等其他類型曲庫的問題，無法滿足樂齡用戶聽戲、帶孩子等日常高頻需求。因此，在線音頻APP應當重點關注，擴充這部分內容。

在功能設計方面，主要包括歌曲合唱（B2）、內容分享（B3）和每日推薦（B9）。樂齡用戶更樂于自我表達，通過歌曲合唱能夠與愛好相同的好友互動；通過內容分享將自身作品或喜歡的作品分享到其他媒體平臺，形成情感鏈接，獲得自我價值認同；每日推薦則能夠為樂齡用戶個性化推薦可能喜歡的內容，探索新知，拓展興趣廣度。值得注意的是，這三項都是樂齡用戶期待實現的需求，設計師應當予以重點關注，并充分滿足用戶需求。而當前市場中，部分現有在線音頻APP卻在適老化模式中直接將其舍棄，并不符合樂齡用戶的真實需求。

在交互設計方面，涉及的需求是使用指示（C2），樂齡用戶對于智能手機、APP不熟悉，在功能設置和操作邏輯的理解方面具有天然的劣勢。在用戶初次使用某功能時，為其提供相應的使用說明和引導，能夠幫助用戶更快速、順暢地理解和使用。

在視覺設計方面，第一象限涉及的需求主要是提升圖標辨識度（D2）和提升色彩對比度（D3）。樂齡用戶對于抽象圖標的理解難度較大，設計師可以將圖標盡可能做擬物化和具象化的處理，同時建議圖標搭配文字描述進行輔助說明，便于樂齡用戶理解。在色彩設置方面，根據《移動互聯網應用（APP）適老化通用設計規范》建議，界面色彩間的對比度至少為4.5∶1。

（三）激發魅力型需求供給，增強吸引力

在第四象限中，用戶需求屬性的Better值高于平均值，Worse絕對值均低于平均值，表明樂齡用戶對于此類需求的依賴性較低，期待性較高，是在線音頻APP適老化設計中能夠令樂齡用戶喜出望外的、超出預期的魅力型需求。設計師應在資源允許的條件下盡可能多地予以滿足，并進一步挖掘用戶更多潛在需求，以激發用戶的興趣和忠誠度。

在內容設計方面，主要包括有聲書曲庫（A3）、音頻課程（A4）、電臺播客（A5）、廣場舞（A7）和演奏樂譜（A8），體現了輔助性、補充性的需求特征。其中，有聲書曲庫（A3）在傳統Kano分析和混合類分析中，都被歸類為必備型，證明有聲書是當前呼聲較高的內容需求，設計師可以優先滿足；電臺播客（A5）在混合類分析中，則被歸類為魅力型和無差異型需求的混合類，可能和當前市場上的電臺播客內容較為年輕化，不適合樂齡用戶有關；演奏樂譜（A8）在混合分析中，被歸類為魅力型和無差異型需求的混合類，可能因為該需求主要針對擅長樂器演奏的用戶，由于這類用戶所占比例較少，因此造成整體需求層次不高，設計師在規劃該需求時，應該根據自身實際條件靈活調整資源。另外，教授生活常識、情感相關的音頻課程和廣場舞相關內容也是用戶喜聞樂見的內容。總之，樂齡用戶正逐漸成為文娛領域的重要客群，其涉獵的娛樂形式也越來越廣泛，設計師可以站在樂齡用戶需求的角度，開發針對性、特色化的內容。

在功能設計方面，主要涉及的是一鍵制作視頻（B7）。隨著短視頻在樂齡用戶群體中的火熱，制作并分享短視頻也成為樂齡用戶常用的功能，在線音樂APP可以和短視頻平臺合作，提供音樂一鍵適配短視頻制作的功能。

在交互設計方面，則是語音助手（C1），在混合類分析中被歸類為魅力型和期待型的混合類，表明該需求雖然對滿意度下降的影響不大，但是具備轉化為期待型需求的可能，需要重點關注。

（四）平衡無差異需求供給，優化通用性

第三象限的需求Better值和Worse絕對值都小于平均值，表明樂齡用戶對于此類需求的依賴性和期待性均較低，是在線音頻APP適老化設計中被認為可有可無的無差異型需求，需要具體問題具體分析。對于有可能轉化為魅力型的需求，設計者要予以適當關注，以保證產品的通用性。

主要涉及功能設計方面的興趣社區（B4）、制作歌單（B6）、歌曲評論（B8）、會員服務（B11）。其中興趣社區（B4）在混合分析法中被歸類為無差異型和魅力型的混合類，說明該項需求有從無差異型轉變為魅力型的趨勢，在條件允許的情況下可以予以滿足。另外，值得注意的是，會員服務（B11）是所有需求中唯一一個收到反向需求答卷的，證明樂齡用戶對于付費的會員服務接受程度較低，甚至有負面情緒，要注意謹慎設置。

五、結語

適老化設計是一項全面而系統的工作，不應是簡單的“字體放大”，而應該建立在充分調研老年用戶需求的基礎上，在內容、功能、交互和視覺等多個方面同步進行適配設計。本研究為在線音頻APP適老化設計提供了一定的參考，希望能有效滿足樂齡用戶文化娛樂需求，幫助老年人從中獲得幸福感、認同感和成就感，充實精神文化生活，真正做到“智享樂齡”。

參考文獻：

[1]王志鵬，孫薇.基于KANO模型的互聯網醫療APP服務系統設計[J].設計，2022（5）：112-115.

[2]Lee M C，Newcomb J F.Applying the Kano Methodology to Meet Customer Requirements：NASA’s Microgravity Science Program[J].Quality Management Journal，1997（3）：95-106.

[3]毛太田，劉捷，趙綺雨.用戶需求視角下醫療健康類APP適老化改造內容優先序研究[J].現代情報，2024（4）：87-97，113.

[4]Moore G A．Crossing the chasm：Marketing and selling high-tech products to mainstream customers[M]．New York：Harper Collins Publishers，2002．

[5]朱麗萍，李永鋒，徐育文.基于卡諾與質量功能展開的老年人手機APP設計研究[J].包裝工程，2018（18）：140-145.

[6]戴艷清，孫英姿.基于KANO模型的新型公共閱讀空間服務內容供給優先序研究[J].圖書情報工作，2022（22）：73-82.

作者簡介：

陳琪，碩士，山東勞動職業技術學院助教。

馮沖，博士，山東勞動職業技術學院副教授。