技术领域
[0001] 本发明涉及消费者的外形设计偏好，特别是涉及一种基于persona研究消费者对于SUV外形设计偏好的方法。
相关背景技术
[0002] 中国汽车工业正在经历前所未有的高速发展时期。2014年中国汽车销量达到了2349.19万辆，同比增长6.86％，其中，SUV(Sport Utility Vehicle)销售407.79万辆，同比增长36.44％，SUV车型越来越受到消费者的青睐，引起了车市的广泛关注。同时，随着功能和技术同质化的日益加剧，细分市场的竞争日益激烈，车辆的外观设计逐渐成为影响消费者决策的决定性因素。
[0003] 目前SUV在中国车市属于相对新兴的车型，经销商和设计师对中国消费者的SUV外形设计偏好缺乏一定的研究，目标人群定位不清晰对于在细分市场的竞争将十分不利。Persona，一种交互设计领域的用户研究方法：通过对人群的特征进行研究，进行人群的细分，提炼细分人群的行为、动机、目标、需求等，构建人物综合原型，形成persona人物卡片，用于指导设计方向和设计目标，贯穿于设计的全过程。
[0004] 针对此问题，首先对SUV的外形设计进行研究，通过分层分组实验定义SUV外形设计的主要设计特征，确定设计特征的不同维度，然后通过正交分析生成新的SUV实验样本；第二步，通过偏好实验对消费者的SUV外形设计偏好进行研究，以偏好为分类依据将消费者进行分类，同时结合问卷及访谈数据定义每类人群的特征；第三步，通过联合分析，得出每类人群偏好的SUV车型图稿，最终生成不同人群的persona卡片。为经销商和设计师提供一定的数据参考及设计指导。
具体实施方式
[0045] 基于persona研究消费者对于SUV外形设计偏好的方法的步骤如下：
[0046] 1)根据销量、人气和口碑从中国车市中甄选出60款SUV热门车型，然后邀请10名专业汽车设计师，通过分层分组实验，对SUV的侧面外形设计进行研究，识别SUV侧面外形设计的关键设计特征，并定义不同设计特征的多种设计维度，最终形成SUV设计特征表，如图1所示；
[0047] 2)在设计特征表的基础上，通过正交分析计划形成32个新的SUV设计特征组合，然后在步骤1)中专业汽车设计师的帮助下，通过矢量软件Illustrator绘制出32个新的SUV样本，见图2，新的SUV样本将被用于步骤3)中的偏好实验；
[0048] 3)邀请100个SUV消费者为被试，以步骤2)中得32个SUV样本为实验 样本进行偏好实验，偏好实验采用1-10的Likert量表的方式进行打分，其中“1”代表非常不喜欢，“10”代表非常喜欢，收集的偏好数据将被运用于步骤4)和步骤5)中；偏好实验的同时，采用问卷调查和访谈的形式获取被试的人口统计学特征及行为特征；问卷及访谈内容大纲见表1。
[0049] 表1(中文)
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[0052] 4)在3)中偏好实验得到的分值数据的基础上，将数据导入到统计软件SPSS中执行聚类分析，并通过多维方差分析检验最终聚类结果之间的关联性，最终将消费者根据偏好分值聚为5组；然后根据步骤3)中问卷及访谈的结果，对5组人群的人口统计学特征及行为特征进行统计分析，最终对5组人群的共性特征进行定义，包括产品使用期望、目的及生活方式等信息。
[0053] 5)结合步骤3)中得到的步骤4)中每组人群的偏好数据，通过联合分析，得到衡量每组用户偏好的两个指标importance(q)and utility(u)，见表2；根据表3，可以预测相应的设计特征对消费者偏好的影响，同时也可以通过一个基于q 和u值得多元线性模型来预测总体的偏好分值，组1(G1)为例，消费者最喜欢的设计特征的偏好分值为:
[0054] Preference ＝ (1.304)*6.775 ％ +(2.051)*8.002 ％ +(1.708)*6.406 ％+(0.934)*6.85 ％ +(3.127)*11.527 ％ +(4.472)*15.092 ％ +(1.633)*8.683 ％+(0.083)*2.079％+(3.532)*13.854％+(1.988)*8.961％+(2.662)*11.771％+16.209＝18.795(1)
[0055] 通过这个模型，可以预测不同设计特征组合而成的SUV外形设计方案对应的消费者偏好分值。每组获得最高偏好分值的SUV外形设计方案将在专业汽车设计师的帮助下，绘制出线框图，作为设计解决方案，最后呈现在persona卡片中。
[0056] 表2
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[0058] 得到每组偏好的SUV外形设计方案之后，结合步骤4)中得到的每组人群的 共性特征，形成每组人群的典型人物卡片，即persona card，G1最终形成的person卡片举例见图3。
[0059] 表1(英文)
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