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产品功能疲劳对客户资产的影响研究

作 者: 孙逸文
导 师: 王丽亚
学 校: 上海交通大学
专 业: 工业工程
关键词: 功能疲劳 客户资产 结构方程模型 人工神经网络
分类号: F224
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 24次
引 用: 0次
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内容摘要


随着市场竞争的日趋激烈,企业为了吸引客户,维持和占有足够的客户资源,不断地为其生产的产品集成大量功能。产品功能集成度提高的同时,企业开始发现他们面临了另一个问题,产品功能疲劳。功能疲劳是由于产品闲置功能多、使用难度大、功能实现状况不良等因素导致的产品客户感知与客户期望脱节,它会造成客户抱怨、退货,导致企业客户流失。随着产品功能疲劳的程度加深,企业的客户资产将不可避免的受到严重的损害。目前,产品功能疲劳已经成为企业不得不正视的问题。传统的注重功能集成的产品设计方式急切需要通过功能疲劳的评估分析结果加以指导和修正。本文在国内外已有的研究成果的基础上,对现有产品和设计阶段产品的功能疲劳对客户资产影响(FF-CE影响)进行了系统和深入的研究,本文主要进行了以下工作:(1)针对现有产品的FF-CE影响评估问题,提出现有产品的基于结构方程模型的FF-CE影响评估方法。根据理论文献和研究实际,首先确定理论模型的结构变量,并在此基础上提出假设。根据结构变量的观测变量设计新的调查问卷。然后根据假设构建结了构方程模型,并进行了假设检验。利用模型的输出函数和客户资产评估模型定量确定FF-CE的影响。该方法可以获得指定现有产品的整体FF-CE影响程度和各功能的FF-CE影响程度。评估结果为被调查产品的升级、同系列产品的设计决策提供重要依据。本文以手机三星S5830为例,实践了基于结构方程模型的现有产品的FF-CE影响评估方法。(2)针对设计阶段产品的FF-CE影响预测问题,提出设计阶段产品基于人工神经网络的FF-CE影响预测方法。首先通过层次化的表达方式描述产品的各项功能,随后将层次化的产品信息表转化为布尔信息表。接着本文创新性的提出了产品元的概念,并定义了产品元的具体指标。根据产品各功能的产品元属性值,从布尔信息表中获取产品元信息。通过反复试验网络,确定神经网络的结构,将训练集输入网络进行训练。完成训练的网络就可以用于FF-CE影响的预测。本文以一个假想中的设计阶段产品为例,实现了基于神经网络的设计阶段产品的FF-CE影响预测。

全文目录


摘要  6-8
ABSTRACT  8-12
图录  12-13
表录  13-14
第一章 绪论  14-24
  1.1 研究背景  14-18
    1.1.1 功能疲劳的产生  14-15
    1.1.2 功能疲劳的特征  15-17
    1.1.3 研究意义  17-18
  1.2 国内外研究现状  18-22
    1.2.1 功能疲劳相关文献  18-19
    1.2.2 客户资产相关文献  19-20
    1.2.3 结构方程模型相关文献  20-21
    1.2.4 神经网络相关文献  21-22
  1.3 论文的主要研究内容及结构安排  22-24
第二章 结构方程模型和神经网络理论概述  24-36
  2.1 结构方程模型  24-28
    2.1.1 结构方程模型的基本特征  24-26
    2.1.2 结构方程模型的优点  26-27
    2.1.3 结构方程模型的建模及分析步骤  27-28
  2.2 人工神经网络  28-35
    2.2.1 人工神经网络的概述  28-29
    2.2.2 人工神经网络的优点  29-30
    2.2.3 人工神经网络模型  30-35
  2.3 本章小节  35-36
第三章 基于结构方程模型的FF-CE 影响的评估  36-55
  3.1 理论模型的构建和研究假设  36-40
    3.1.1 理论模型的构建  36-38
    3.1.2 研究假设的提出  38-40
  3.2 变量设计及获取  40-47
    3.2.1 变量设计  40-44
    3.2.2 问卷设计  44
    3.2.3 数据信度与效度分析  44-47
  3.3 结构方程模型分析  47-54
    3.3.1 模型实现与计算  47-53
    3.3.2 模型结果分析  53-54
  3.4 本章小节  54-55
第四章 基于神经网络的FF-CE 影响的预测  55-68
  4.1 产品设计阶段FF-CE 影响预测基础  55
  4.2 预测决策信息表构建  55-62
    4.2.1 布尔信息表  56-59
    4.2.2 产品元信息表  59-62
  4.3 神经网络预测模型  62-67
    4.3.1 模型结构  62-66
    4.3.2 模型实现  66-67
  4.4 本章小节  67-68
第五章 结论与展望  68-71
  5.1 结论  68-69
  5.2 展望  69-71
参考文献  71-75
附录1  75-81
致谢  81-82
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文  82

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