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摘要：针对用户对运动健身APP更加专业和丰富的需求进行调研，使用Kano模型将用户需求属性进行分类，根据用户满意度系数选择设计运动健身APP的功能。通过桌面调研和用户访谈获得用户需求，根据Kano模型分类对照表归类需求属性，再使用Better-Worse系数分析确定用户满意度敏感程度。选择提升用户满意度较高的需求进行功能设计实践，以提升用户使用体验。运用Kano模型分析运动健身APP不同需求优先级，为运动健身APP功能设计提供方向，给相关研究提供参考。
关键词：Kano模型 运动健康APP 用户需求 用户忠诚度 Better-Worse分析
中图分类号：TB47 文献标识码：A
文章编号：1003-0069（2021）04-0150-04
引言
随着国民经济水平和健康意识的提升，形成了全民健身热潮，庞大的用户健身需求，刺激了运动健身APP市场的发展，涌现出大量运动健身APP。在新冠疫情大背景下更多用户选择在家健身，用户群体更加多样，健身需求更加丰富和专业，追求更好的运动效果。目前市场上运动健身APP无法满足用户个性化、深层次需求，用户很难坚持锻炼，对运动健身APP满意度较低。使用桌面调研获得用户需求的方向，再通过用户访谈定性分析用户需求，分析总计用户需求通过调查问卷定量确定用户需求。使用Kano模型深入分析用户多样化健身需求，将需求进行优先级排序，再根据Better-Worse衡量用户需求的满意度指数，共同分析运动健身APP功能设计方向，为运动健身APP类相关用户需求分析提供参考。
一、Kano模型的分析方法
（一）Kano模型概述
1984年东京理工大学Noriaki Kano教授在《质量》杂志上发表
《魅力质量与必备质量》论文，标志着Kano模型的正式确立。该模型用于研究用户的需求点，并分类用户的需求层次，帮助企业判断影响用户满意度核心因素的方法。常被应用于产品设计领域，例如电子产品、通讯服务产品、车辆产品、家居产品等。
根据满足用户需求影响用户满意度情况，Kano模型将用户需求分为5类。（1）必备型需求：用户认为应该满足的需求，当满足此类需求时，用户满意度不会显著提升，但此需求未满足时，用户满意度急剧下降。（2）期望型需求：用户希望被满足的需求，此需求满足程度越高则用户满意度越高，反之则降低。（3）魅力型需求：用户不会期望的需求，满足此需求时用户满意度大幅提升，不满足此需求时用户满意度也不会降低。（4）无差异型需求：无论此类型需求是否被满足，对用户满意度都没有影响。（5）逆向型需求：当提供满足此需求的功能时，用户满意度会迅速降低，当不具备满足此需求的功能时，可以提升用户满意度（如图1）。
（二）Kano模型分析过程
根据用户需求制作Kano问卷，得到问卷答案后将用户需求进行分类。Kano问卷中每个功能属性都设置正向和负向两个问题，答案采用五级选项，分别为：“喜欢”、“理应如此”、“无所谓”、“能忍受”和“不喜欢”（如表1）。將问卷得到数据进行清洗，然后根据Kano模型结果分类对照表分类用户功能需求（如表2）。“M”为必备型需求;“O”为期望型需求;“A”为魅力型需求;“I”为无差异型需求;“R”为反向型需求;“Q”表示可疑性结果。例如：当用户选择具备此功能是喜欢，不具备此功能为理应如此、无所谓和能忍受时，此功能需求为魅力型需求以“A”表示。
在相同需求类别中，满足不同需求也会得到用户不同的满意度，为了获得用户对单一功能需求的敏感程度，使用“Better-Worse”系数进行计算。Better数值即满意影响力（SI），Worse数值为不满意影响力（DSI）。
计算公式为：
Better（S1）=（A+O）/（A+OM+1）
Worse（DSl）=（O+M）/（A+O+M+1）*（-1）
Better（S1）指满足用户需求后的满意度系数，数值为正，范围在0～1之间，数值越大用户满意度提升越强。Worse（DSI）是消除某功能需求用户不满意系数，数值为负，范围在-1～0之间，数值越小用户满意度下降越多。利用此方法，可帮助找出能够显著提升用户满意度的用户需求。
二、基于Kano模型的运动健身类APP用户需求分析
（一）用户需求调研
根据易观千帆2018年数据，在线运动健身群体中女性在健身类APP中占比较高为67%，男性占比32.3%，在年龄上24岁以下占比29.37%，24-30岁占比27.88%，主要集中在30岁以下，且一线城市居多占比46.10%。因此本文主要选取10位30岁以下，以一线城市为主的线上健身用户进行调研，男女比例为2：1。首先使用桌面调研，大致了解用户的需求倾向。比如在应用商店中查看排行较高的运动健身APP的用户评价，以及在行业资讯报告、文献和“知乎”、“微博”等各大信息平台中梳理用户需求。根据初步用户需求对用户进行深入访谈，对用户需求做定性分析。总计用户高频需求进行问卷调查，定量验证用户需求的普遍性。根据访谈需求梳理和问卷调查得到用户需求（如图2）。根据需求类别分为4大类：（1）课程：便捷性、经济成本低、适合自己的运动教程、专业运动知识、肩颈疼痛等局部运动课程、课程形式活泼、专业锻炼指导;（2）机制：可视化展示运动动作、运动提醒、监督机制、及时反馈动作是否标准、锻炼效果及时反馈、运动数据记载和分析、运动习惯的养成;（3）社区：运动陪伴、减肥健身社区、打卡分享;（4）健康食谱、食物卡路里指导、健康餐教程。共20个用户需求。
（二）制作和收集Kano双因素问卷
根据分析总结四个方向的用户需求，使用问卷星制做Kano模型双因素调查问卷。调查样本为30岁以下喜欢使用健身运动APP（平均每日使用时间超过30分钟）的一、二线城市用户，男女比例大致为2：1。问卷通过网上投放和线下投放两种方式，得到了2份回复样本，删除答案重复较高和明显不符合逻辑的16份数据，得到56份有效样本数据。 （三）数据分析
首先确定调研中需求的属性分类。将调查结果按照Kano模型分类对照表进行对照，计算每一个问题同类型需求属性的总数，在5种需求属性分类中，总数最多的属性为此需求的需求属性。如表3所示，“机制”类别中，“及时反馈运动动作是否标准”的期望型属性（A）数量最多，总占比最大，所以此需求为期望型需求（A）。
根据Better-Worse系数计算公式，计算Better-Worse系数，得到每个运动健身APP用户需求属性和用户满意度系数。当Better>0.5，|Worse|>0.5，属于期望型需求;Better>0.5，|Worse|<0.5，属于魅力型需求;Better<0.5，|Worse|<0.5，属于无差异型需求;Better<0.5，|Worse|>0.5，属于必备型需求。根据Kano模型分类对照表和Better-worse系数分析，共同得到20个运动健身APP用户需求属性及用户满意度系数（如表3）。
（三）用户需求分析
因访谈主要倾向于用户对现有运动健康APP的不满，探究用户希望被满足的需求，因此得到表3中需求类型以期望型需求（O）和魅力型需求（A）为主。根据需求优先原则为：必备属性>期望属性>魅力属性>无差异属性，相同属性类别中以Better-Worse系数作为区分，需求优先级排序为：
（1）必备型需求：便捷性>专业运动知识
（2）期望型属性：经济成本低>运动数据记载和分析
（3）魅力型属性：及时反馈动作是否标准>健康餐食谱>锻炼效果及时反馈>运动习惯的养成>专业锻炼指导>适合自己的运动教程>健康餐教程>食物卡路里指导>可视化展示运动动作>课程形式活泼>肩颈等运动课程>监督机制>减肥健身社区>运动陪伴>运动提醒>打卡分享
必备型需求中的“便捷性”和“专业运动知识”，是目前一般运动健身APP所具备的。“便捷性”主要与健身房相对比，对于生活节奏快上班压力大的一二线城市年轻人来说，运动健身APP可以在家、寝室等随时运动，不受空间和时间的限制。在新冠疫情环境下出门不便，更加方便快捷。“便捷性”属于运动健身APP的本质优势，主要提升点可以集中在针对用户个性化的课程推送。针对不同用户不同体质特征和时间特征，设计针对性的健身计划，让健身更加灵活和便捷。“专业运动知识”是一般使用APP用户所需要的，采用线上运动的用户大多没有购买私人教练的课程，需要获得相对专业的运动知识。一般运动健身APP多将运动知识集中在课程动作的讲解中，而用户在使用课程运动时，注意力多集中在运动课程上，对运动知识不够敏感。在界面首页根据用户练习课程推送相关专业运动知识，帮助用户形成良好健身知识储备，让运动更专业有效。
期望型需求中有“经济成本低”和“运动数据记载和分析”。用户并没有认为低的经济成本是理所应当的，而是喜欢经济成本低，表明用户是可以接受线上课程付费的。运动健康APP相对线下健身房来说本身经济成本更低，可以提供优质的付费课程，付费更有利于优质课程的产品，形成产业的良性循环。关于“运动数据的记载和分析”需求，根据运动健康APP的竞品分析，一般APP都有数据记载功能，用户可以随时查看自己运动数据和消耗热量数据，但普遍存在分析不足。可以提供针对用户健身目标的数据分析和课程规划，产品应该以用户目标为导向分析用户运动数据，帮助用户规划锻炼计划更好完成运动目标。
魅力型需求较多，基本是市场上运动健身APP都没有很好被满足的用户需求。众多魅力型需求的产生是因为线上运动习惯和意识的形成，多层次的用户人群开始使用运动健身APP进行锻炼，对运动的效果和课程形式以及服务过程都有更高的要求。而产品开发资源有限，在满足必备型需求和期望型需求的条件下，根據产品定位和用户群体不同，挑选相应的魅力需求进行设计即可。比如“及时反馈运动动作是否标准”是Better系数最高的需求（如表3），针对此需求进行功能设计，即成为专注于运动精准的线上运动APP。第二魅力需求是“健康食谱”，若满足健康食谱的需求，产品即定位以健身餐和运动相结合的一体式运动健身APP。根据用户群体的需求，也可将不同的魅力型需求相结合，共同满足同一群体。比如“及时反馈运动效果”需求，可以和每一个线上健康运动APP相结合，及时反馈用户运动效果给用户快速正反馈，帮助用户建立运动习惯。
三、“及时反馈运动是否标准”的需求功能设计实践
期望型需求是用户不会要求，但满足时会大幅提高用户满意度的需求。在必备型需求和期望型需求满足的情况下，提高期望型需求价值最大。“及时反馈运动动作是否标准”在期望型需求中Better系数最高为0.79，在运动健身课程中及时反馈用户动作是否标准可以极大地提高用户满意度，因此这里针对此需求进行功能设计实践。
（一）用户需求分析
初始用户一般在运动健身APP寻求的是运动方法和运动教程，根据运动教程练习会获得一定的效果。但随着用户深入学习一些稍有难度的运动教程，会发现运动一段时间之后，并没有获得运动效果甚至身体状况更差，究其原因是用户动作不标准造成的。经常错误的运动不仅达不到运动效果而且会造成严重的运动损伤和形体不适。需要实时反馈用户动作是否标准并及时纠正，避免运动损伤获得良好运动效果。而及时反馈用户动作是否标准需要实时输入用户运动动作视频，根据用户形体和标准教练动作进行分析才能做到。百度AI肢体识别技术，可以通过普通摄像头输入连续视频画面实时检测画面中的人体动作，精准定位16个人体核心关键点，包括头部、四肢、腰部等主要骨骼位置，并对关键点持续追踪，分析用户肢体动作和倾斜角度，对比得到用户肢体动作是否标准且通过手机就可以实现。 （二）功能流程设计
1.用户注册登录：设置用户登录账号，是大多数APP的常规操作，主要用于记录用户信息。注册时会记录用户的基本身体指标、病史、锻炼期望等，第一次注册后，通过手机摄像头扫描用户自身形体，可以得到用户身体结构和体脂率等，结合用户身体指标进行数据分析推荐适合用户的课程（如图3的功能流程图）。
2.选择难易模式：标准的动作对初学者有一定难度且容易失去信心，因此设置选择难易模式。“简易模式”以不损伤用户肢体为准，动作大致准确即可，用户做到相对标准的动作即可完成动作，鼓励用户继续运动。当用户逐渐适应锻炼且体能恢复之后，可根据用户锻炼情况推荐动作更为标准的模式。“标准模式”是用户只有动作标准时才会提示动作标准，且需要跟上运动的速度及频率，要求较为严格，适合有一定运动经验对自己运动要求较高的用户。
3.动作是否精准反馈：用户确认难易模式后开始运动，当用户动作标准时出现鼓励式提示音，提示用户动作准确的同时也鼓励用户继续运动，并且APP进行截屏保存用户完美动作瞬间，以便用户结束运动时查看和分享完美动作;当用户动作不标准时出现错误提示音并给出指导意见，APP會截屏保存不准确动作以便用户结束运动时查看。运动过程中会记录用户精准动作和错误动作的数量，衡量用户的运动质量。课程结束之后，用户可看到APP显示的运动积分、完美动作截屏和错误动作解析等。
4.用户激励：及时的运动激励反馈可以使用户得到运动的快感，养成运动习惯。运动结束奖励积分，且可查看完美动作进行分享。分享打卡加上自己的完美动作，让用户更有动力，分享获得点赞等，激励用户下次完成更标准的动作，建立良心循环的运动机制。积分的累计使运动等级升高，升高的运动等级可以和更高运动等级的用户交流互相打卡分享，进一步激励用户运动。
5.数据储存分析：记录用户标准动作和错误动作信息，可以作为是否推荐用户“标准模式”的分析数据。用户学习课程的喜好，可以作为课程推荐的依据。用户运动数据和课程喜好的储存分析可以精准做到推荐用户适合又喜欢的课程。在大数据背景下，用户每一个数据都非常重要，对用户数据的分析可以快速得到用户需求和喜好，深度了解用户建立更多黏性。
（三）高保真界面设计
图4为“及时反馈运动动作是否准确”功能的高保真界面。黄色圆点为百度Al识别运动视频的骨骼点，通过识别用户肢体骨骼识来别用户动作，结合教练标准姿势对比用户动作是否标准，并给出动作是否准确的提示。用户可同时在APP界面上看到运动教程指导和自己的肢体动作，随时对比差异，进一步优化运动动作。若不明白语音提示的修正指导意见，可观看视频中识别到用户肢体动作错误解析，如图中红色圆圈显示的地方，根据箭头指示方向和语音指示“重心后移”修正自己动作。百度AI人体识别功能加智能语音提示可以有效解决用户运动过程中不知道自己动作是否标准的困扰。识别并及时修正动作误区，精准运动不受伤，更好地达到运动健身效果。在家中不需要专业教练和专业器材，即可享受到专业教练的指导和健身效果。
结语
随着智能设备的普及和5G的发展，用户对APP产品使用更加丰富多样，需求也更加复杂，而不同用户需求的实现对用户满意度提升程度不同。调研运动健康APP的20个用户需求，分为4类：课程、机制、社区和饮食。四大类中用户需求分为三种类型，文章选取魅力型需求中用户满意度最敏感的“及时反馈运动动作是否准确”作为设计实践。针对不同用户群体的运动APP，可以选择相适应的用户满意度最敏感的需求进行功能设计。运动健身专业性需求逐步提高，运动健身APP的设计可以和更多硬件设备进行结合，比如可穿戴设备等，在可穿戴设备条件下用户需求也会发生变化，可以进一步探究运动健身需求在可穿戴设备下的不同及设计方案。
关键词：Kano模型 运动健康APP 用户需求 用户忠诚度 Better-Worse分析
中图分类号：TB47 文献标识码：A
文章编号：1003-0069（2021）04-0150-04
引言
随着国民经济水平和健康意识的提升，形成了全民健身热潮，庞大的用户健身需求，刺激了运动健身APP市场的发展，涌现出大量运动健身APP。在新冠疫情大背景下更多用户选择在家健身，用户群体更加多样，健身需求更加丰富和专业，追求更好的运动效果。目前市场上运动健身APP无法满足用户个性化、深层次需求，用户很难坚持锻炼，对运动健身APP满意度较低。使用桌面调研获得用户需求的方向，再通过用户访谈定性分析用户需求，分析总计用户需求通过调查问卷定量确定用户需求。使用Kano模型深入分析用户多样化健身需求，将需求进行优先级排序，再根据Better-Worse衡量用户需求的满意度指数，共同分析运动健身APP功能设计方向，为运动健身APP类相关用户需求分析提供参考。
一、Kano模型的分析方法
（一）Kano模型概述
1984年东京理工大学Noriaki Kano教授在《质量》杂志上发表
《魅力质量与必备质量》论文，标志着Kano模型的正式确立。该模型用于研究用户的需求点，并分类用户的需求层次，帮助企业判断影响用户满意度核心因素的方法。常被应用于产品设计领域，例如电子产品、通讯服务产品、车辆产品、家居产品等。
根据满足用户需求影响用户满意度情况，Kano模型将用户需求分为5类。（1）必备型需求：用户认为应该满足的需求，当满足此类需求时，用户满意度不会显著提升，但此需求未满足时，用户满意度急剧下降。（2）期望型需求：用户希望被满足的需求，此需求满足程度越高则用户满意度越高，反之则降低。（3）魅力型需求：用户不会期望的需求，满足此需求时用户满意度大幅提升，不满足此需求时用户满意度也不会降低。（4）无差异型需求：无论此类型需求是否被满足，对用户满意度都没有影响。（5）逆向型需求：当提供满足此需求的功能时，用户满意度会迅速降低，当不具备满足此需求的功能时，可以提升用户满意度（如图1）。
（二）Kano模型分析过程
根据用户需求制作Kano问卷，得到问卷答案后将用户需求进行分类。Kano问卷中每个功能属性都设置正向和负向两个问题，答案采用五级选项，分别为：“喜欢”、“理应如此”、“无所谓”、“能忍受”和“不喜欢”（如表1）。將问卷得到数据进行清洗，然后根据Kano模型结果分类对照表分类用户功能需求（如表2）。“M”为必备型需求;“O”为期望型需求;“A”为魅力型需求;“I”为无差异型需求;“R”为反向型需求;“Q”表示可疑性结果。例如：当用户选择具备此功能是喜欢，不具备此功能为理应如此、无所谓和能忍受时，此功能需求为魅力型需求以“A”表示。
在相同需求类别中，满足不同需求也会得到用户不同的满意度，为了获得用户对单一功能需求的敏感程度，使用“Better-Worse”系数进行计算。Better数值即满意影响力（SI），Worse数值为不满意影响力（DSI）。
计算公式为：
Better（S1）=（A+O）/（A+OM+1）
Worse（DSl）=（O+M）/（A+O+M+1）*（-1）
Better（S1）指满足用户需求后的满意度系数，数值为正，范围在0～1之间，数值越大用户满意度提升越强。Worse（DSI）是消除某功能需求用户不满意系数，数值为负，范围在-1～0之间，数值越小用户满意度下降越多。利用此方法，可帮助找出能够显著提升用户满意度的用户需求。
二、基于Kano模型的运动健身类APP用户需求分析
（一）用户需求调研
根据易观千帆2018年数据，在线运动健身群体中女性在健身类APP中占比较高为67%，男性占比32.3%，在年龄上24岁以下占比29.37%，24-30岁占比27.88%，主要集中在30岁以下，且一线城市居多占比46.10%。因此本文主要选取10位30岁以下，以一线城市为主的线上健身用户进行调研，男女比例为2：1。首先使用桌面调研，大致了解用户的需求倾向。比如在应用商店中查看排行较高的运动健身APP的用户评价，以及在行业资讯报告、文献和“知乎”、“微博”等各大信息平台中梳理用户需求。根据初步用户需求对用户进行深入访谈，对用户需求做定性分析。总计用户高频需求进行问卷调查，定量验证用户需求的普遍性。根据访谈需求梳理和问卷调查得到用户需求（如图2）。根据需求类别分为4大类：（1）课程：便捷性、经济成本低、适合自己的运动教程、专业运动知识、肩颈疼痛等局部运动课程、课程形式活泼、专业锻炼指导;（2）机制：可视化展示运动动作、运动提醒、监督机制、及时反馈动作是否标准、锻炼效果及时反馈、运动数据记载和分析、运动习惯的养成;（3）社区：运动陪伴、减肥健身社区、打卡分享;（4）健康食谱、食物卡路里指导、健康餐教程。共20个用户需求。
（二）制作和收集Kano双因素问卷
根据分析总结四个方向的用户需求，使用问卷星制做Kano模型双因素调查问卷。调查样本为30岁以下喜欢使用健身运动APP（平均每日使用时间超过30分钟）的一、二线城市用户，男女比例大致为2：1。问卷通过网上投放和线下投放两种方式，得到了2份回复样本，删除答案重复较高和明显不符合逻辑的16份数据，得到56份有效样本数据。 （三）数据分析
首先确定调研中需求的属性分类。将调查结果按照Kano模型分类对照表进行对照，计算每一个问题同类型需求属性的总数，在5种需求属性分类中，总数最多的属性为此需求的需求属性。如表3所示，“机制”类别中，“及时反馈运动动作是否标准”的期望型属性（A）数量最多，总占比最大，所以此需求为期望型需求（A）。
根据Better-Worse系数计算公式，计算Better-Worse系数，得到每个运动健身APP用户需求属性和用户满意度系数。当Better>0.5，|Worse|>0.5，属于期望型需求;Better>0.5，|Worse|<0.5，属于魅力型需求;Better<0.5，|Worse|<0.5，属于无差异型需求;Better<0.5，|Worse|>0.5，属于必备型需求。根据Kano模型分类对照表和Better-worse系数分析，共同得到20个运动健身APP用户需求属性及用户满意度系数（如表3）。
（三）用户需求分析
因访谈主要倾向于用户对现有运动健康APP的不满，探究用户希望被满足的需求，因此得到表3中需求类型以期望型需求（O）和魅力型需求（A）为主。根据需求优先原则为：必备属性>期望属性>魅力属性>无差异属性，相同属性类别中以Better-Worse系数作为区分，需求优先级排序为：
（1）必备型需求：便捷性>专业运动知识
（2）期望型属性：经济成本低>运动数据记载和分析
（3）魅力型属性：及时反馈动作是否标准>健康餐食谱>锻炼效果及时反馈>运动习惯的养成>专业锻炼指导>适合自己的运动教程>健康餐教程>食物卡路里指导>可视化展示运动动作>课程形式活泼>肩颈等运动课程>监督机制>减肥健身社区>运动陪伴>运动提醒>打卡分享
必备型需求中的“便捷性”和“专业运动知识”，是目前一般运动健身APP所具备的。“便捷性”主要与健身房相对比，对于生活节奏快上班压力大的一二线城市年轻人来说，运动健身APP可以在家、寝室等随时运动，不受空间和时间的限制。在新冠疫情环境下出门不便，更加方便快捷。“便捷性”属于运动健身APP的本质优势，主要提升点可以集中在针对用户个性化的课程推送。针对不同用户不同体质特征和时间特征，设计针对性的健身计划，让健身更加灵活和便捷。“专业运动知识”是一般使用APP用户所需要的，采用线上运动的用户大多没有购买私人教练的课程，需要获得相对专业的运动知识。一般运动健身APP多将运动知识集中在课程动作的讲解中，而用户在使用课程运动时，注意力多集中在运动课程上，对运动知识不够敏感。在界面首页根据用户练习课程推送相关专业运动知识，帮助用户形成良好健身知识储备，让运动更专业有效。
期望型需求中有“经济成本低”和“运动数据记载和分析”。用户并没有认为低的经济成本是理所应当的，而是喜欢经济成本低，表明用户是可以接受线上课程付费的。运动健康APP相对线下健身房来说本身经济成本更低，可以提供优质的付费课程，付费更有利于优质课程的产品，形成产业的良性循环。关于“运动数据的记载和分析”需求，根据运动健康APP的竞品分析，一般APP都有数据记载功能，用户可以随时查看自己运动数据和消耗热量数据，但普遍存在分析不足。可以提供针对用户健身目标的数据分析和课程规划，产品应该以用户目标为导向分析用户运动数据，帮助用户规划锻炼计划更好完成运动目标。
魅力型需求较多，基本是市场上运动健身APP都没有很好被满足的用户需求。众多魅力型需求的产生是因为线上运动习惯和意识的形成，多层次的用户人群开始使用运动健身APP进行锻炼，对运动的效果和课程形式以及服务过程都有更高的要求。而产品开发资源有限，在满足必备型需求和期望型需求的条件下，根據产品定位和用户群体不同，挑选相应的魅力需求进行设计即可。比如“及时反馈运动动作是否标准”是Better系数最高的需求（如表3），针对此需求进行功能设计，即成为专注于运动精准的线上运动APP。第二魅力需求是“健康食谱”，若满足健康食谱的需求，产品即定位以健身餐和运动相结合的一体式运动健身APP。根据用户群体的需求，也可将不同的魅力型需求相结合，共同满足同一群体。比如“及时反馈运动效果”需求，可以和每一个线上健康运动APP相结合，及时反馈用户运动效果给用户快速正反馈，帮助用户建立运动习惯。
三、“及时反馈运动是否标准”的需求功能设计实践
期望型需求是用户不会要求，但满足时会大幅提高用户满意度的需求。在必备型需求和期望型需求满足的情况下，提高期望型需求价值最大。“及时反馈运动动作是否标准”在期望型需求中Better系数最高为0.79，在运动健身课程中及时反馈用户动作是否标准可以极大地提高用户满意度，因此这里针对此需求进行功能设计实践。
（一）用户需求分析
初始用户一般在运动健身APP寻求的是运动方法和运动教程，根据运动教程练习会获得一定的效果。但随着用户深入学习一些稍有难度的运动教程，会发现运动一段时间之后，并没有获得运动效果甚至身体状况更差，究其原因是用户动作不标准造成的。经常错误的运动不仅达不到运动效果而且会造成严重的运动损伤和形体不适。需要实时反馈用户动作是否标准并及时纠正，避免运动损伤获得良好运动效果。而及时反馈用户动作是否标准需要实时输入用户运动动作视频，根据用户形体和标准教练动作进行分析才能做到。百度AI肢体识别技术，可以通过普通摄像头输入连续视频画面实时检测画面中的人体动作，精准定位16个人体核心关键点，包括头部、四肢、腰部等主要骨骼位置，并对关键点持续追踪，分析用户肢体动作和倾斜角度，对比得到用户肢体动作是否标准且通过手机就可以实现。 （二）功能流程设计
1.用户注册登录：设置用户登录账号，是大多数APP的常规操作，主要用于记录用户信息。注册时会记录用户的基本身体指标、病史、锻炼期望等，第一次注册后，通过手机摄像头扫描用户自身形体，可以得到用户身体结构和体脂率等，结合用户身体指标进行数据分析推荐适合用户的课程（如图3的功能流程图）。
2.选择难易模式：标准的动作对初学者有一定难度且容易失去信心，因此设置选择难易模式。“简易模式”以不损伤用户肢体为准，动作大致准确即可，用户做到相对标准的动作即可完成动作，鼓励用户继续运动。当用户逐渐适应锻炼且体能恢复之后，可根据用户锻炼情况推荐动作更为标准的模式。“标准模式”是用户只有动作标准时才会提示动作标准，且需要跟上运动的速度及频率，要求较为严格，适合有一定运动经验对自己运动要求较高的用户。
3.动作是否精准反馈：用户确认难易模式后开始运动，当用户动作标准时出现鼓励式提示音，提示用户动作准确的同时也鼓励用户继续运动，并且APP进行截屏保存用户完美动作瞬间，以便用户结束运动时查看和分享完美动作;当用户动作不标准时出现错误提示音并给出指导意见，APP會截屏保存不准确动作以便用户结束运动时查看。运动过程中会记录用户精准动作和错误动作的数量，衡量用户的运动质量。课程结束之后，用户可看到APP显示的运动积分、完美动作截屏和错误动作解析等。
4.用户激励：及时的运动激励反馈可以使用户得到运动的快感，养成运动习惯。运动结束奖励积分，且可查看完美动作进行分享。分享打卡加上自己的完美动作，让用户更有动力，分享获得点赞等，激励用户下次完成更标准的动作，建立良心循环的运动机制。积分的累计使运动等级升高，升高的运动等级可以和更高运动等级的用户交流互相打卡分享，进一步激励用户运动。
5.数据储存分析：记录用户标准动作和错误动作信息，可以作为是否推荐用户“标准模式”的分析数据。用户学习课程的喜好，可以作为课程推荐的依据。用户运动数据和课程喜好的储存分析可以精准做到推荐用户适合又喜欢的课程。在大数据背景下，用户每一个数据都非常重要，对用户数据的分析可以快速得到用户需求和喜好，深度了解用户建立更多黏性。
（三）高保真界面设计
图4为“及时反馈运动动作是否准确”功能的高保真界面。黄色圆点为百度Al识别运动视频的骨骼点，通过识别用户肢体骨骼识来别用户动作，结合教练标准姿势对比用户动作是否标准，并给出动作是否准确的提示。用户可同时在APP界面上看到运动教程指导和自己的肢体动作，随时对比差异，进一步优化运动动作。若不明白语音提示的修正指导意见，可观看视频中识别到用户肢体动作错误解析，如图中红色圆圈显示的地方，根据箭头指示方向和语音指示“重心后移”修正自己动作。百度AI人体识别功能加智能语音提示可以有效解决用户运动过程中不知道自己动作是否标准的困扰。识别并及时修正动作误区，精准运动不受伤，更好地达到运动健身效果。在家中不需要专业教练和专业器材，即可享受到专业教练的指导和健身效果。
结语
随着智能设备的普及和5G的发展，用户对APP产品使用更加丰富多样，需求也更加复杂，而不同用户需求的实现对用户满意度提升程度不同。调研运动健康APP的20个用户需求，分为4类：课程、机制、社区和饮食。四大类中用户需求分为三种类型，文章选取魅力型需求中用户满意度最敏感的“及时反馈运动动作是否准确”作为设计实践。针对不同用户群体的运动APP，可以选择相适应的用户满意度最敏感的需求进行功能设计。运动健身专业性需求逐步提高，运动健身APP的设计可以和更多硬件设备进行结合，比如可穿戴设备等，在可穿戴设备条件下用户需求也会发生变化，可以进一步探究运动健身需求在可穿戴设备下的不同及设计方案。