【摘要】：隨著物品的極大豐富,用戶的需求成為了產(chǎn)品設(shè)計關(guān)注的焦點(diǎn)。準(zhǔn)確獲取模糊和復(fù)雜的用戶需求,對產(chǎn)品開發(fā)過程中的設(shè)計定位和決策具有良好的理論參考和實(shí)踐應(yīng)用價值,也是企業(yè)精準(zhǔn)把握市場,在激烈的市場競爭中確保產(chǎn)品競爭力的關(guān)鍵。為使產(chǎn)品設(shè)計方案更好地滿足目標(biāo)用戶的需求偏好,提出一種面向用戶集群的產(chǎn)品設(shè)計方法。對用戶進(jìn)行基于特征屬性的細(xì)分,從而完成用戶集群構(gòu)建,并以集群的角度挖掘多樣化、差異化和個性化的需求偏好,獲得集群代表性設(shè)計方案。主要研究內(nèi)容包含如下三個部分:第一、提取影響需求偏好的用戶主特征。通過對目標(biāo)用戶進(jìn)行分析,挖掘影響需求偏好的生理、情感及社會特征,以專家調(diào)研的手段對獲得的用戶初選特征進(jìn)行評價決策,并利用粗?jǐn)?shù)對用戶特征進(jìn)行約簡、篩選,最終獲得影響需求偏好的用戶主特征。第二、構(gòu)建基于主特征的用戶集群。對已辨識用戶生理、情感和社會特征進(jìn)行分析,通過不同的方式獲取目標(biāo)群體的用戶主特征信息,利用K-modes算法對目標(biāo)群體進(jìn)行基于用戶主特征屬性的用戶細(xì)分,從而完成用戶集群的構(gòu)建。第三、面向用戶集群需求偏好的產(chǎn)品設(shè)計。對已構(gòu)建的用戶集群進(jìn)行目標(biāo)產(chǎn)品樣本的采集,并對產(chǎn)品樣本進(jìn)行形態(tài)分析,利用信息熵模型計算集群中單設(shè)計要素的信息熵以及兩兩設(shè)計要素的互信息數(shù),從而獲得集群對目標(biāo)產(chǎn)品設(shè)計要素的偏好程度,根據(jù)用戶集群的偏好對設(shè)計要素進(jìn)行重構(gòu)得到面向戶集群的產(chǎn)品方案族群,利用K最近鄰算法引入集群新用戶對獲得產(chǎn)品方案進(jìn)行評價。研究以眼鏡為實(shí)例,將大學(xué)生用戶作為目標(biāo)群體,根據(jù)大學(xué)生特征屬性的差異,客觀地構(gòu)建基于特征屬性的用戶集群,并對集群需求偏好進(jìn)行分析,進(jìn)而基于用戶群體的差異針對性地展開產(chǎn)品設(shè)計,能夠比較全面地滿足用戶的需求偏好。
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TB472

【參考文獻(xiàn)】

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1 黃穎;過偉敏;張秦瑋;;基于用戶分層的產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計研究[J];機(jī)械設(shè)計;2015年12期

2 張琳;趙靜;;產(chǎn)品設(shè)計中用戶需求可視化研究[J];機(jī)械設(shè)計;2015年07期

3 楊濤;楊育;薛承夢;張雪峰;焦W，

本文編號：2669440