Tableau10分鐘上手操作Kano模型

前言

前段時間用自有的問卷調查數據完成了 @POINT小數點數據 的結業項目,

其中除了基本的可視化交互,還引入了Kano模型:

Kano模型是對用戶需求分類和優先排序的工具, 它在多個業務場景都有廣泛的應用。

要了解一個模型,最好的辦法就是使用它,

這裡把Tableau步驟整理出來~10分鐘就能上手操作!

Kano模型能解決什麼問題?

如果你對自己的產品、內容、項目存在以下困惑:

  • 怎樣衡量滿意度?
  • 先從哪方面入手改善?
  • 怎樣創造驚喜效果?

——Kano模型對你就是一個現成可用的工具。

長篇概念理論就不扯了,只要記住:它最終呈現為一個矩陣,4個象限代表4種屬性類型:

  • 基礎屬性:必不可少,必須首先滿足
  • 期望屬性:提供程度與滿意度正相關,其次滿足
  • 魅力屬性:最有可能帶來意料之外的驚喜
  • 無差異屬性:對滿意度影響不大

——最後只需要觀察每個屬性在矩陣內的落點就能獲得結論了。

進入正題:數據從何而來

答:通常是從問卷調查來的,並基於特定的問答模式,

以屬性X1為例,問卷里可以這麼問:

——如果某某產品做到/包含/具備X1,你怎麼認為?——我喜歡這樣、必須這樣、無所謂、我能忍受這樣、我討厭這樣

——如果某某產品做不到/不含/不具備X1,你怎麼認為? ——我喜歡這樣、必須這樣、無所謂、我能忍受這樣、我討厭這樣

即每個屬性正反問兩次,每次有5檔態度供選擇,單選題。

示例

本文數據源可下載練習(網盤鏈接:pan.baidu.com/s/1nvZLxF 密碼:n23e)

問卷針對16個節目要素調查了402位被訪者,回答「我喜歡這樣」、「必須這樣 」、「無所謂 」、「我能忍受這樣 」、「我討厭這樣 」分別對應數字1-5。

數據收集後大概長這樣:

觀察各列可見,要素名稱重複了1次,不適合直接導入分析,需要處理轉換(數據處理是數據分析工時最多,也是最關鍵的環節!),這裡的思路是「先拆分,後聯接」。

拆分正負回答

將上圖大表拆成正負兩張表,兩表都得有「被訪者」欄位,

這裡拆成「正向」、「負向」兩個sheet:

透視表

接下來是Tableau萬能好用的「數據透視表」功能,把欄位轉換成行。

1.將包含正負兩表的excel文件導入Tableau,先把「正向」表拖到主頁面,點擊「管理元數據」

2.選擇除「被訪者」之外的所有要素,右鍵「數據透視表」

3.這時表格會轉化為3列,轉到工作表——「查看數據」——「全部導出」——保存文件

負向表的透視同理,把兩表都透視好後,下一步就是將透視後的兩表聯接。

聯接表

1.導入添加兩表——「內部聯接」——聯接欄位分別是F3、F4

2.為了後續方便,將欄位重新命名,更改欄位類型,隱藏重複欄位,至此工作表呈現以下維度:

賦值

Kano模型存在多種計算方式,從路徑上有「離散」和「連續」兩種,

本文採用的是連續分析,它與離散分析相比:①每個數據點的信息都被利用起來 ②給態度正面的回答賦予更多權重,因此更被行業推薦(理論參考:The Complete Guide to the Kano Model - Folding Burritos)。

1.針對「我喜歡這樣(1)」、「必須這樣(2) 」、「無所謂(3) 」、「我能忍受這樣(4) 」、「我討厭這樣(5) 」5種回答,相應的賦值規則:

2.在Tableau中創建兩個計算欄位:「賦值-正」、「賦值-負」

分析視圖

到這裡材料差不多配齊了,可以下菜了(?

1.拖動欄位「賦值-負」到列、「賦值-正」到行,位置不能反,度量改成平均值

2.拖動「要素」到顏色和標籤

3.引入橫縱兩條平均線

4.以平均線為基準,設置橫縱軸區間,使得平均線位置居中:

添加輔助欄位

這時每個要素的類型基本明了,但視覺上五顏六色還不夠突顯4個類型,

為了將顏色歸於4類,這裡引入2個輔助的邏輯判斷欄位:A、B

A=AVG([賦值-負])>WINDOW_AVG(AVG([賦值-負]))

B=AVG([賦值-正])>WINDOW_AVG(AVG([賦值-正]))

也就是判斷每個要素的坐標是否大於均值,將A、B拖到「詳細信息」,改為「顏色」,

計算依據改成「要素」,這時顏色就只有4種了:

按照自己意願美化一下,隱去橫縱軸,拖到儀錶板,加入文字說明,

一份基於Kano模型的分析結果出爐!

這只是樣本總體的偏好情況,如果你掌握被訪者的個人信息(性別、年齡、城市...),

你還可以繼續探索細分人群的屬性偏好,其樂融融!

最後

如果你對調查數據可視化感興趣,歡迎來交流共享發現,

一起來拓展中文世界的Tableau應用資料。

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