MBA论文代写：基于Kano模型W新能源汽车消费者需求思考

本文是一篇MBA论文，本文通过了解消费者对W公司新能源汽车产品的需求，并为W公司新能源汽车提供产品优化建议，帮助W公司及时调整产品和市场策略，降低市场风险并提高市场竞争力，实现公司健康和可持续发展。

第一章绪论

1.1研究背景及意义

1.1.1研究背景

我国新能源汽车的发展最早可以追溯到20世纪90年代，当时以科研为主进行探索，2010年左右进入新能源汽车的高速发展时期。时至今日，我国新能源汽车销量已经连续多年位列全世界第一，2023年新能源汽车销量为949.5万辆，相比2022年增长了37.9%。新能源汽车与传统燃油汽车的生产有一些不同之处，传统燃油汽车的生产制造前期需要积累大量的技术和经验，而新能源汽车主要的技术和核心竞争力为电池与电机，相较于传统燃油汽车的发动机，新能源汽车电机的研发成本和时间成本都相对较低。但相较于传统燃油车通过加油站进行加油的续航方式，新能源汽车对于续航里程、充电和换电的基础设施以及充电和换电的效率要求更高。如今，我国新能源汽车进入了全新的发展阶段，随着新能源汽车市场竞争程度的不断加剧，各新能源车企将经历资源整合和优胜劣汰的过程，可能因为产品、服务、市场运营和现金流等问题而被市场淘汰。W公司致力于创造可持续和美好的未来，通过技术创新和产品研发，为消费者提供超越期待的服务。产品研发和为消费者提供优质的服务首先需要分析并了解消费者的需求。近年来，W公司新能源汽车在销量上保持不错的表现，但企业在财务上仍面临较大的压力。W公司在发展过程中仍存在着多方面的挑战，包括如何提高利润率、研发成本过高和基础设施建设成本过高等问题，W公司需要积极应对这些挑战并寻求解决方案以实现企业健康和可持续发展。

1.2研究内容与方法

1.2.1研究内容

本文基于W公司新能源汽车在线评论数据、文本挖掘和Kano模型，通过文献研究、调查问卷和统计分析的研究方法分析W公司新能源汽车消费者需求并对消费者需求进行分类和分析，针对分析和分类结果为W公司提供产品优化建议。

第一章为绪论部分。对研究背景和研究意义等进行了详细阐述，并提出了本文的理论研究意义、实践研究意义、研究方法和技术路线等。

第二章为相关理论及文献综述。主要介绍了在线评论、Kano模型和文本挖掘的定义、概念和分析流程等，同时结合本文的研究内容总结了在线评论、文本挖掘和Kano模型的研究情况。

第三章为W新能源汽车介绍及现状分析。首先，介绍了W公司的经营理念、公司概况和新能源汽车产品。其次，结合新能源汽车的市场定位和竞品情况对W公司现状进行了分析。

第四章为基于LDA主题模型消费者需求分析。首先，选择好需要采集在线评论的平台，在此基础上对W公司新能源汽车的在线评论数据进行采集、清洗和预处理。其次，对在线评论文本数据进行训练与主题识别。最后，对提取到的主题与主题词进行分析和归纳，得出消费者关于W新能源汽车的需求，为第五章基于Kano模型消费者需求分类与分析做铺垫。

第五章为基于Kano模型消费者需求分类与分析。本章为本文的主要研究内容，在第四章的基础上，首先以在线评论主题分析得到的消费者需求为基础设计Kano调查问卷。其次，收集调查问卷数据并对调查问卷的数据进行信效度检验和描述分析。最后，基于调查问卷的数据和统计分析结果对消费者需求进行分类与分析，同时结合Kano模型下的消费者需求为W公司的新能源汽车提供产品优化建议。

第六章为总结与展望。对本文的研究内容和分析结果进行总结，并分析本研究的不足之处以及需要改进和完善的地方。

第二章相关理论与文献综述

2.1在线评论

2.1.1在线评论定义

李霞、王羽和巴文浩提到在线评论是消费者对产品或公司感知的文本形态，同时也是电子口碑传播的一种重要形式。与商家提供的产品介绍和信息相比，在线评论是消费者对产品属性和使用产品的真实体验与感受，对商家和消费者均具有一定的参考价值，在一定程度上会影响产品的销量和消费者的购买意愿[1]。

薛晨杰、黄义兵和王召义定义了在线评论，在第三方购物平台和各类平台上上，消费者对产品或服务的购买及使用体验通过文本和非文本的形式进行分享和评分[2]。

综上所述，在线评论是消费者基于各类互联网平台，通过文字、图片和视频等方式，对产品和服务进行评价。在如今的互联网时代，在线评论是消费者对产品或服务等的使用体验，并通过互联网平台进行分享与反馈。在线评论可以出现在电子商务平台、社交媒体平台和各类专业论坛与在线社区中，覆盖十分广泛。在线评论也具有随时性和互动性等特点，消费者可以选择在收到产品的一两天时间内发表对产品的评价，也可以选择在使用产品一段时间后发表对产品的评价，并且消费者发布的在线评论可以被其他的用户点赞和回复，所以具有随时性和互动性等特点，但也正是因为这样的特点，让在线评论对产品的影响具有研究的价值。

2.2文本挖掘

2.2.1文本挖掘定义

谌志群和张国煊提到文本挖掘是指为了发现知识，从文本数据中抽取隐含的、以前未知的和潜在有用的模式的过程[8]。

袁军鹏、朱东华和李毅等提到文本挖掘的定义为从大量文本的集合中发现隐含的模式，文本挖掘的过程可以被看作是从输入到输出的一个映射。这个过程需要对大量文档集合的内容进行文本预处理、特征识别与提取、文本分类和主题聚类等[9]。

综上所述，文本挖掘是通过计算机技术从大规模文本数据中挖掘有价值的信息的过程。文本挖掘不同于一般的文本检索，它可以深入分析和理解文本，挖掘出潜在的信息，为许多领域提供有力的数据支持，帮助企业和研究人员从海量的文本数据中获取关键信息，把握信息背后的重要价值。文本挖掘可以帮助企业分析消费者需求和市场趋势等，可以通过对消费者的评论进行分析，了解消费者对产品的满意度，从而改进产品和服务。文本挖掘下的消费者需求分析是通过自然语言处理和机器学习，从社交媒体评论和在线评论等非结构化文本中提取出消费者需求特征，并将其转化为可量化的数据，这一过程的核心价值在于能够突破传统研究方法的限制，实现对消费者需求的大规模数据分析。

第三章W新能源汽车介绍及现状分析................16

3.1 W新能源汽车公司及产品介绍..............16

3.1.1 W新能源汽车公司介绍...............................16

3.1.2 W新能源汽车产品介绍......................18

第四章基于LDA主题模型消费者需求分析....................24

4.1在线评论数据采集.....................24

4.1.1数据来源选择.............................24

4.1.2在线评论采集.............................26

第五章基于KANO模型消费者需求分类与分析......................41

5.1 Kano模型问卷设计与分析..........................41

5.1.1问卷设计与回收..........................41

5.1.2问卷样本信效度检验.......................42

第五章基于Kano模型消费者需求分类与分析

5.1 Kano模型问卷设计与分析

5.1.1问卷设计与回收

根据Kano模型的问卷调查方法，对第四章通过分析得到的消费者需求进行调查问卷设计与研究，对每一个需求分别设置正向问题和反向问题，并将选项划分为五个等级分别为“非常不满意（1分）”、“不满意（2分）”、“无所谓（3分）”、“满意（4分）”、“非常满意（5分）”，如表5-1所示。

第六章总结与展望

6.1总结

本文以W公司新能源汽车作为研究对象，基于文本挖掘和Kano模型对消费者需求进行分析，并为W公司新能源汽车提供产品优化建议。

本文使用文本挖掘、文本分析和Kano模型进行研究。首先，对W新能源汽车的在线评论进行采集，并将采集到的在线评论文本数据进行清洗、分词和去停用词。其次，对在线评论数据进行主题分析，通过Python构建和训练LDA模型，提取出7个主题和对应主题下的前5个主题词，通过归纳和总结得到消费者的需求，分别为智能座舱、空间、续航、驾乘体验、换电、交付服务和美观。最后，通过Kano模型设计调查问卷并采集问卷样本，对需求进行详细分类和分析，得到智能座舱和换电为无差异需求，驾乘体验为必备需求，美观为魅力需求，续航、空间和交付服务为期望需求，在需求分类的基础上对需求进行重要度的计算与排序。本文在需求分类的结果上，提出了具体的产品优化建议，如满足消费者的期望需求则会提高消费者的满意度，反之则会降低消费者的满意度。续航、空间和交付服务为期望需求，所以可以优先考虑通过技术创新提高新能源汽车的续航能力，具体可以通过优化电池管理系统、优化车辆的空气动力学结构和考虑采用更加轻量化的材料等。

本文通过了解消费者对W公司新能源汽车产品的需求，并为W公司新能源汽车提供产品优化建议，帮助W公司及时调整产品和市场策略，降低市场风险并提高市场竞争力，实现公司健康和可持续发展。

参考文献（略）