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編輯導語：在產品的后續迭代優化過程中，用戶體驗及用戶需求是十分重要的參考因素，用戶需求的有效分析有助于推動產品后續的用戶留存。本篇文章里，作者介紹了IPA，即重要——表現程度分析法，并結合實際案例總結了IPA需求分析方法，一起來看一下。

一、背景

假設你的公司計劃對 A產品 進行體驗優化，通過深度訪談后收集到目前用戶體驗面臨的一些問題，但樣本量太少不足以支撐版本迭代改造的決策，希望通過調查問卷的形式，收集更多的反饋，判斷出體驗優化的優先次序。

二、問卷設計

本階段略過訪談收集可優化“體驗要素”的過程，直接進入問卷設計。

問卷的目的是為了獲知體驗優化的優先次序，所以問卷針對A產品中“體驗要素”分別提問重要程度以及體驗情況2個問題，如下所示。

1. 重要程度：你認為以下要素對體驗A產品的重要程度如何？
2. 體驗感受：你使用A產品過程中對以下要素體驗感受如何？

▲ A產品體驗調查問卷

1. 問卷量表

計分采用7點量表。

• 重要程度：1分（非常不重要），2分（不重要），3分（有點不重要），4分（一般），5分（有點重要），6分（重要），7分（非常重要）。
• 體驗感受：1分（非常不滿意），2分（不滿意），3分（有點不滿意），4分（一般），5分（有點滿意），6分（滿意），7分（非常滿意）。

2. 問卷發放

問卷通過騰訊問卷定向發放給有A產品使用體驗的用戶，共回收145份有效問卷。

注意，需要剔除全部是同一答案的問卷，以免對整體樣本造成干擾。如果后續繼續進行因子分析，Gorsuch（1983）建議問卷回收樣本數應為量表題5~10倍，且樣本量大于100（邱皓政，2000）。

▲ 調查結果表

好，問卷收集&清理完，下面可以進入本文的重點內容，數據分析環節。先簡單介紹一下使用的IPA分析方法。

三、IPA介紹

重要——表現程度分析法（Importance-Performance Analysis，簡稱IPA），常用于了解顧客對公司組織所提供的商品或服務表現的主觀感受。

通過IPA分析結果可以知道，公司提供的商品或服務屬性坐落在哪個象限之中，協助了解商品或服務的優劣勢；同時找出商品或服務屬性改善的優先順序，將有限的資源先投注在顧客重視的屬性層面，借以增進公司的績效表現。

坐標以重要性與滿意度作為評估的基礎，繪制出二維的矩陣圖形，分成四個象限。

1. 象限定義

▲ IPA四象限

• 第一象限（A）：表示重要程度與表現程度皆高，要點落在此象限的屬性應該繼續保持（keep up the good work）；
• 第二象限（B）：表示重要程度低而表現程度高，落在此象限內的屬性為供給過度（possible overkill）；
• 第三象限（C）：表示重要程度與表現程度皆低，落在此象限內的屬性優先順序較低（low priority）；
• 第四象限（D）：表示重要程度高但表現程度低，落在此象限內的屬性為供給者應加強改善的重點（concentrate here）。

2. 繪制步驟

1. 繪制工具使用Excel就可以，也可以使用SPSS或其他工具。
2. 以重要度作為X軸，表現度作為Y軸；
3. 通過分割中點把坐標軸形成四個象限，分割中點以全部題項平均數表示，一個平均重要度，一個平均表現度。

四、IPA分析

1. 步驟1

先對全部題項進行平均數計算，利用Excel計算平均數的函數=AVERAGE（），結果保留2位小數即可。

計算出一個后應用公式，得到其他單個題項的平均數。

▲ 計算各題項平均數

2. 步驟2

整理數據到新的sheet方便后續繪圖，求得總體平均重要度和平均表現度，同樣使用=AVERAGE（）計算就可以。

可以得到平均重要度=5.55，平均表現度=5.39。

▲ 計算重要度&體驗感受平均數

3. 步驟3

繪制體驗要素分布散點圖，先框選需要用到數據，左邊數據為X軸，右邊數據為Y軸。然后選擇插入，選擇散點圖。

▲ 插入散點圖

這時候，你可以得到“A產品體驗要素”分布情況。

▲ A產品體驗要素分布圖

4. 步驟4

接下來就是需要分割中點把坐標軸形成四個象限。點擊圖中對應的X軸和Y軸，根據重要度和體驗感受平均分，設置坐標軸值。

如下圖所示，為清晰展示，可以把表格線也一起去掉。

▲設置X軸坐標

▲設置Y軸坐標

▲ 去除圖標網格

5. 步驟5

最后把分布點可視化，把每個坐標的數據與要素名稱對應顯示出來。先選中任意一個點，右擊進行添加數據標簽。

▲ 添加數據標簽

這時候要素點會出現Y軸對應的數據，這個并不是我們最終需要的效果。你可以選中任意點右鍵，進行設置數據標簽格式。

▲ 設置數據標簽格式|來源：Guofu自制

勾選單元格中的值，接著選中需要匹配的單元格，點擊確定。

▲ 設置單元格中的值-1

最后，你需要把Y軸、顯示引導線去除勾選，你就可以得到下圖的效果。

▲ 設置單元格中的值-2

6. 步驟6

稍加美化，這個時候你就可以進行數據解讀了。

▲ IPA分析結果

從圖中可以看出對于A產品的體驗而言，調研結果落在D區域（改善重要）的要素為：頁面打開速和數據安全；C區域（次要改善）的要素為：客服服務態度、客服服務速度和處理Bug及時。

處理的優先級可以依據D區域>C區域>A區域>B區域進行規劃。如果不存在DC區域，進行A區域的優化，有機會可以給用戶帶來驚喜。

五、總結

做任何調研工作，核心的目標都是發現問題，通過問題找到改善的方向。所以，IPA相比其他的分析方法而言簡單易用，在產品經理、用戶研究、設計師等日常工作中可以快速應用。

這是我最近做課題研究使用到的一個分析方法，數據為真實課題調研收集，具備實證意義，分享給你。

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