6σ-RB_VOC:深入理解顾客之声与Kano模型

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"6σ-RB_VOC"这篇文章主要探讨的是六西格玛管理中的关键概念——顾客之声(Voice of the Customer, VOC)。VOC是一种在业务改进和产品质量提升过程中,通过收集和分析消费者、用户或客户的意见、反馈和需求来驱动决策的方法论。这一模块旨在帮助读者深入了解和应用VOC在实际操作中的各个环节。 首先,文章定义了"Voice of the Customer",强调了它是企业与客户沟通的桥梁,通过客户的直接陈述(Stated needs)和潜在需求(Latent needs)来识别出产品或服务的关键特性。理解并实践数据收集至关重要,包括通过情境访谈(Contextual Inquiry)获取深入的第一手信息,以及一对一的访谈(Interviews),这些方法有助于深入了解客户的真实期望。 接着,文章提到了Kano模型的基本原理,这是一种评估客户需求分类工具。它将客户需求分为基本需求(满意度不会显著提高,但也不会降低不满意度),一元需求(性能提高会增加满意度,反之则降低),和兴奋需求(超出期望的创新特性)。通过构建Kano矩阵,可以清晰地划分出哪些是提升产品竞争力的关键因素,哪些是可选择的增值特性。 此外,文章还涵盖了如何对客户体验进行分类,如分类客户满意度的"Delighters"(令人惊喜的因素)和"Disappointers"(令客户失望的因素)。这有助于企业识别出需要重点改进的领域,以优化产品和服务,从而提高客户忠诚度和整体业绩。 "6σ-RB_VOC"提供了实用的工具和策略,帮助企业更好地理解和响应顾客的需求,运用六西格玛管理方法来实现持续的质量改进和业务优化。通过实施VOC,组织能够提升客户满意度,增强市场竞争力,并推动组织向卓越运营迈进。

import collections import math coordinate_X = [3, 8, 2, 6, 8] coordinate_Y = [8, 2, 5, 4, 8] Rate = [5, 5, 7.5, 7.5, 7.5] Volumn = [20, 30, 25, 10, 15] length = len(coordinate_X) temp_x = [] temp_y = [] temp_z = [] # 第一次坐标值计算 for i in range(length): temp_x.append(Rate[i] * Volumn[i] * coordinate_X[i]) temp_y.append(Rate[i] * Volumn[i] * coordinate_Y[i]) temp_z.append(Rate[i] * Volumn[i]) sigma_x = 0 sigma_y = 0 sigma_z = 0 for i in range(length): sigma_x += temp_x[i] sigma_y += temp_y[i] sigma_z += temp_z[i] before_x = sigma_x / sigma_z before_y = sigma_y / sigma_z print("第一次的坐标值", before_x, before_y) # 继续优化坐标值 flag = 1 while flag != 0: before_dis = [] for i in range(length): before_dis.append( math.sqrt((before_x - coordinate_X[i]) ** 2 + (before_y - coordinate_Y[i]) ** 2)) temp_xm = [] temp_ym = [] temp_zm = [] for i in range(length): temp_xm.append(Rate[i] * Volumn[i] * coordinate_X[i] / before_dis[i]) temp_ym.append(Rate[i] * Volumn[i] * coordinate_Y[i] / before_dis[i]) temp_zm.append(Rate[i] * Volumn[i] / before_dis[i]) sigma_xm = 0 sigma_ym = 0 sigma_zm = 0 for i in range(length): sigma_xm += temp_xm[i] sigma_ym += temp_ym[i] sigma_zm += temp_zm[i] after_x = sigma_xm / sigma_zm after_y = sigma_ym / sigma_zm after_dis = [] for i in range(length): after_dis.append(math.sqrt((after_x - coordinate_X[i]) ** 2 + (after_y - coordinate_Y[i]) ** 2)) before_TC = 0 after_TC = 0 for i in range(length): before_TC += (Rate[i] * Volumn[i] * before_dis[i]) after_TC += (Rate[i] * Volumn[i] * after_dis[i]) if before_TC > after_TC and before_TC-after_TC<0.002: print("第", flag, "次坐标值是", after_x, after_y) flag += 1 before_x = after_x before_y = after_y else: flag = 0这个代码如何在迭代结果=0.002时停止并输出

2023-05-30 上传