毛太田 劉捷 趙綺雨

關(guān)鍵詞：醫(yī)療健康類APP; Kano模型；適老化改造；用戶需求

在健康中國戰(zhàn)略的驅(qū)動下，公眾逐漸提高了對身心健康的關(guān)注程度，老年群體也正在積極地融入網(wǎng)絡(luò)社會以進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)健康知識學(xué)習(xí)。各類健康A(chǔ)PP以其傳播有效性、即時性和教學(xué)性等特點獲得了廣泛的青睞，成為廣大網(wǎng)民搜尋健康信息、學(xué)習(xí)健康知識和提升健康水平的重要渠道。據(jù)CNNCI調(diào)查顯示，截至2022年12月，60歲及以上網(wǎng)民群體占比由2021年12月的11.3%提升至14.3%，互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)一步向中老年群體滲透。各類機(jī)構(gòu)相應(yīng)開展適老化改造工作，推出老年人專屬APP版本，以滿足老年群體的使用需求，如移動支付、線上購物等。工信部公示的首批適老化及無障礙改造APP名單就包括“114健康”“好大夫在線”等醫(yī)療健康類APP．適老版的推出一定程度上滿足了老年群體的使用需求。然而，目前較多程序的適老化改造僅局限于現(xiàn)有框架的局部調(diào)整，未能真正結(jié)合老年群體的需求進(jìn)行設(shè)計。調(diào)查顯示，在眾多APP適老版中，醫(yī)療健康類APP存在著廣告誘導(dǎo)內(nèi)容偏多、人口難尋等問題，導(dǎo)致老年用戶對其適老版滿意度偏低，不利于老年群體跨越“數(shù)字鴻溝”，與現(xiàn)代社會相融。

2022年，國家衛(wèi)生健康委等15部門聯(lián)合印發(fā)《“十四五”健康老齡化規(guī)劃》，明確提出要提升各類健康產(chǎn)品的適老化水平以適應(yīng)老年人需求。老年群體的需求和體驗是醫(yī)療健康類產(chǎn)品的重要衡量標(biāo)準(zhǔn)。因此，準(zhǔn)確分析用戶需求以提升醫(yī)療健康類APP適老化改造水平的重要性毋庸置疑。目前已有學(xué)者對政務(wù)服務(wù)APP、新聞資訊APP、手機(jī)銀行APP等平臺的適老化改造進(jìn)行了研究，但對醫(yī)療健康類APP的適老化研究較少。為了更好地識別和迎合老年群體的醫(yī)療健康類APP使用需求和偏好，有效提升用戶滿意度，本文基于Kano模型這一用戶需求分類方法，從用戶需求視角挖掘老年群體對于醫(yī)療健康類APP適老化改造服務(wù)的關(guān)鍵需求，并進(jìn)行需求分類以及確定優(yōu)先序，明確老年群體的痛點、興趣點和關(guān)注點，為開發(fā)商對醫(yī)療健康類APP實施高效的適老化改造工作提供借鑒參考。

1研究綜述

1.1醫(yī)療健康類APP適老化改造相關(guān)研究

適老化的概念起源于歐洲，最初多集中在設(shè)計、建筑領(lǐng)域的研究中。在我國，“適老化”最早產(chǎn)生于人口老齡化的背景下，當(dāng)前學(xué)界對于“適老化”這一概念并無一致界定，通過對已有文獻(xiàn)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，適老化多與“改造”“設(shè)計”等概念相聯(lián)系，指考慮老年人需求特征而作出相應(yīng)的改造或設(shè)計，其內(nèi)涵多與“老年友好”保持一致。隨著人口老齡化程度的加深，國外首先將研究聚焦于老年人使用健康A(chǔ)PP的阻礙上，認(rèn)為認(rèn)知、動力、身體能力和知覺是老年群體使用健康A(chǔ)PP的主要障礙，應(yīng)用的“可用性”會直接對老年人的技術(shù)接受行為產(chǎn)生影響，一款使用便捷、信息處理功能清晰準(zhǔn)確的健康A(chǔ)PP不僅能顯著提升用戶滿意度，并且長期使用能夠顯著提高其批判健康素養(yǎng)水平。后續(xù)研究進(jìn)一步探索了健康類應(yīng)用程序?qū)夏耆私】底o(hù)理的幫助，發(fā)現(xiàn)醫(yī)療健康類APP是一些獨居老人居家護(hù)理的合適工具，在老年人健康護(hù)理的健康決策制定方面具有重要作用。同時，可以通過評估智能技術(shù)應(yīng)用在積極健康老齡化中的應(yīng)用效果來選擇與用戶需求契合度高的應(yīng)用程序。伴隨著國內(nèi)各互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站與移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用適老化改造工作的持續(xù)推進(jìn)，APP適老化改造研究逐漸成為相關(guān)學(xué)界的研究熱點。目前，相關(guān)研究多聚焦于各類APP的適老化設(shè)計，如醫(yī)藥類APP交互界面的設(shè)計、“適老化”的信息無障礙環(huán)境構(gòu)建等，從多維角度探究了如何使適老化設(shè)計更符合老年人需求的問題。對于醫(yī)療健康類APP，已有研究主要針對特定人群開展，探索了適老版對新老年人的隱私披露意愿影響、對老齡用戶價值實現(xiàn)及主觀幸福感的影響等。

綜上所述，目前不乏對醫(yī)療健康類APP適老化改造內(nèi)容等展開的研究，也有不少研究從老年群體層面進(jìn)行探索，但鮮有從用戶需求視角來了解適老版改造內(nèi)容，并對其進(jìn)行分類、確定改造優(yōu)先序的研究成果。用戶需求是APP適老化改造的驅(qū)動力，在老年用戶逐漸增多的情況下，其使用需求滿足與否是衡量適老化改造質(zhì)量并決定其能否獲得持續(xù)使用的關(guān)鍵因素。因此，確定醫(yī)療健康類APP適老版要優(yōu)先改造哪些內(nèi)容，有助于提高其改造質(zhì)量，優(yōu)化老年人的使用體驗，提升老年群體健康素養(yǎng)。

1.2Kano模型概述

Kano模型是日本學(xué)者狩野紀(jì)昭于1984年提出的一種基于雙因素理論的評價方法，該方法基于用戶需求分析構(gòu)建一個“功能一用戶”的雙維認(rèn)知模型，能夠?qū)τ脩粜枨筮M(jìn)行類別劃分以及重要級排序。Kano模型認(rèn)為各功能屬性與用戶滿意度之間存在著非線性關(guān)系，并非每一項功能都能影響用戶的滿意度，同時將用戶滿意度的影響因素分為5種類型，分別為：必備型需求（M：

Must-beRequirement）、魅力型需求（A： Attractive Require-ment）、期望型需求（0：One - dimensional

Require-ment）、無差異型需求（I： Indifferent Requirement）和逆向需求（R： Reverse Requirement），如圖1所示。

Kano模型以用戶調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，融人用戶動機(jī)、期望等多項元素，在學(xué)界受到廣泛應(yīng)用。眾多經(jīng)濟(jì)學(xué)、醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)W者利用該模型來了解顧客需求以解決現(xiàn)實問題。在圖情領(lǐng)域，研究較多聚焦于圖書館學(xué)，圍繞用戶滿意度、服務(wù)需求、服務(wù)平臺優(yōu)化等內(nèi)容進(jìn)行探討。如高校圖書館官網(wǎng)服務(wù)內(nèi)容用戶滿意度、圖書館網(wǎng)站用戶滿意度等滿意度的研究；高校圖書館用戶的健康信息服務(wù)需求、公共圖書館視障讀者需求等服務(wù)需求的研究；專利信息服務(wù)平臺功能優(yōu)化、學(xué)科服務(wù)平臺優(yōu)化等研究。

綜上所述，Kano模型在圖情領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，被頻繁應(yīng)用于用戶需求、用戶滿意度等主題的探究中。因此，基于Kano模型識別醫(yī)療健康類APP適老化改造的用戶需求，并進(jìn)行需求分類以及確定優(yōu)先序，明確老年群體使用醫(yī)療健康類APP適老版的痛點、興趣點和關(guān)注點，同時借助混合類分析和Better-Worse系數(shù)分析法對結(jié)果進(jìn)行完善優(yōu)化，可以對醫(yī)療健康類APP的適老化改造工作精準(zhǔn)施策，提升改造質(zhì)量以滿足老年人核心醫(yī)養(yǎng)需求，助力APP適老版的可持續(xù)發(fā)展。

2研究設(shè)計

2.1醫(yī)療健康類APP適老版用戶需求屬性確定

用戶是產(chǎn)品成功與否的關(guān)鍵，雖然各類適老版APP都有不同的開發(fā)特色、服務(wù)屬性與功能重點，但均需要以滿足用戶需求為前提。為保證用戶需求屬性調(diào)研的全面性、科學(xué)性和準(zhǔn)確性，本文主要通過以下步驟來確定醫(yī)療健康類APP適老版用戶需求屬性。

1）基于現(xiàn)有文獻(xiàn)提取用戶需求屬性。在對國內(nèi)外學(xué)者前期對APP適老版改造以及醫(yī)療健康類APP適老化研究成果調(diào)研的基礎(chǔ)上，提取出38個有關(guān)醫(yī)療健康類APP適老化改造的內(nèi)容屬性。

2）對相關(guān)用戶訪談獲取原始信息。本研究對10位老年用戶（其中5位有醫(yī)療健康類APP兩年以上使用經(jīng)驗，5位有醫(yī)療健康類APP適老版1年以上使用經(jīng)驗）進(jìn)行訪談，訪談問題為“以上服務(wù)屬性是否都滿足您的需求？除卻以上內(nèi)容您還希望醫(yī)療健康類APP適老版增加什么改造內(nèi)容？”。根據(jù)訪談結(jié)果，還需增加“服務(wù)代辦、輔助輸入輸出、非接觸式認(rèn)證、適老版即時切換、老年人專屬顧問”5項改造內(nèi)容，同時剔除“專區(qū)演示、信息安全、健康監(jiān)測、定期提供健康報告”4項改造內(nèi)容，最終初步確定39個改造內(nèi)容。

3）邀請老年人行為研究領(lǐng)域資深專家2人，適老化研究方向碩、博研究生3人組成討論小組，通過專家咨詢、小組討論等方式，對上述39項具體改造內(nèi)容進(jìn)行精簡歸類、充分凝練，最終確定4個類別共含26個改造內(nèi)容，如表1所示。

2.2基于Kano模型的問卷設(shè)計

醫(yī)療健康類APP適老版的主要服務(wù)人群為老年人，因此，本研究將老年群體作為此次問卷的調(diào)查對象，以期獲得老年群體對于醫(yī)療健康類APP適老版的評價反饋。

在依照上述既定屬性擬定初步問卷后，本研究在調(diào)研相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步咨詢圖情領(lǐng)域的資深專家來對問卷進(jìn)行修訂，并邀請5位老年用戶進(jìn)行問卷測試以檢驗問卷題項的合理性，最后根據(jù)專家意見以及測試反饋意見進(jìn)行題項修正，修改模糊表達(dá)以及復(fù)雜語句，最后形成正式問卷。正式問卷共分為兩個部分：第一部分是人口統(tǒng)計變量，包括性別、年齡、是否使用過醫(yī)療健康類APP以及使用情況等；第二部分是矩陣量表部分，是問卷的主體，分為4個類別共26道題項：界面設(shè)置類（5題）、便捷操作類（7題）、使用保障類（5題）、健康功能類（9題）。同時，每一屬性均采用正反提問的方式，具體為改造（提供）和不改造（不提供）某項內(nèi)容（服務(wù)）時用戶的態(tài)度。量表類的題項均利用李克特五級量表法進(jìn)行制定，分別為“我很滿意”“應(yīng)當(dāng)如此”“無所謂”“可以忍受”“很不滿意”，以方便用戶根據(jù)感受進(jìn)行直觀選擇，部分問卷示例如表2所示。

2.3Kano問卷收集

問卷通過問卷星平臺進(jìn)行制作，面向身邊或社會上具備醫(yī)療健康類APP使用經(jīng)驗的老年用戶展開調(diào)查，同時輔以紙質(zhì)問卷，采用線上線下相結(jié)合的方式收集問卷數(shù)據(jù)。問卷發(fā)放時間為2023年4月29日-5月15日，最終共回收問卷341份，含線上問卷266份，線下問卷75份。在對問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行初步檢查之后，剔除無效問卷40份，無效問卷多為選項數(shù)據(jù)完全相同或選擇存在明顯矛盾，最終剩余301份有效問卷，問卷回收的有效率為88.27%。有效調(diào)研樣本的基本信息情況如表3所示。

由表3可知，從性別上來看，男女比例較為均衡，但女性比例略高于男性；從年齡上來看，60～70歲這一年齡段的老齡用戶人數(shù)較多，達(dá)到80%：從醫(yī)療健康類APP的使用經(jīng)歷和使用情況方面來看，有73%的用戶醫(yī)療健康類APP的使用時間在3年以內(nèi)，27%的用戶有3年以上的使用經(jīng)歷。在各類醫(yī)療健康類APP中，好大夫在線、百度醫(yī)生和丁香醫(yī)生是老齡用戶平常接觸最多的醫(yī)療健康類APP。綜合來看，被調(diào)查者在性別、年齡、使用經(jīng)歷等方面比例分布均較為均衡，且調(diào)查對象都是老齡用戶，與本研究的研究內(nèi)容主體完全契合，因此該調(diào)查數(shù)據(jù)具備一定的代表性。

2.4Kano問卷信效度檢驗

利用數(shù)據(jù)分析軟件SPSS 27對本研究的問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行信度、效度檢驗，具體結(jié)果如表4所示。由表中數(shù)據(jù)可知，Kano問卷、正向問題和反向問題的克隆巴赫Alpha檢驗值都符合標(biāo)準(zhǔn)，說明問卷具有良好的信度：其KMO值都在0.8以上，且Bartlett's球形度檢驗值都為0.000，表明問卷的有效性較高。綜合看來，Kano問卷具備較好的信度與效度，數(shù)據(jù)較為可靠，滿足分析要求，可用于后續(xù)的研究。

3數(shù)據(jù)分析

3.1醫(yī)療健康類APP適老版用戶需求Kano層次分析

Kurt M等提出要進(jìn)行Kano模型層次識別需利用3種統(tǒng)計工具，分別為Kano問卷、Kano模型定位對照表和Kano結(jié)果分析表。本研究首先對問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行Kano模型分析以確定需求層次，同時結(jié)合Kano模型定位對照表對醫(yī)療健康類APP適老化改造內(nèi)容進(jìn)行對比分析，如表5所示。在此基礎(chǔ)上對各屬性進(jìn)行統(tǒng)計整理，并匯總成Kano結(jié)果分析表，如表6所示。

醫(yī)療健康類APP適老化改造用戶需求可分成必備型、期望型、魅力型和無差異型4項類別。必備型需求包含調(diào)整字體字號、調(diào)整圖標(biāo)大小、精簡界面框架、適老版即時切換、減少廣告彈窗、風(fēng)險提示、隱私保護(hù)和親友號關(guān)聯(lián)8個具體需求，此類需求被用戶認(rèn)為是必須具備的，雖然該類需求的提供并不會明顯引起用戶滿意度的上升，但若不被提供會大大降低用戶滿意度；期望型需求包含6個，具體為：語言表述通俗易懂、引導(dǎo)功能、輔助輸入輸出、優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療健康信息、服務(wù)代辦和老年人健康社區(qū)，用戶希望這類需求能夠被主動提供，并且此類需求能否被滿足直接影響著用戶滿意度的高低；魅力型需求較少，包含調(diào)整色彩辨識度、操作振動反饋、健康設(shè)備兼容和老年人專屬顧問4個需求，此類需求對用戶存在較強(qiáng)的吸引力，當(dāng)需求被滿足時，用戶滿意度會直接提高，但不被滿足也不會降低用戶滿意度：無差異型需求較多，共8個，包含屏幕朗讀、詞句點讀閱覽、操作容錯機(jī)制、適老模式路徑統(tǒng)一、非接觸式認(rèn)證、健康知識百科、視聽結(jié)合問診和線下購藥門店推薦8個需求，這類需求不論被滿足與否都不會影響用戶的滿意度。但從長期來看，無差異型需求有向魅力型需求轉(zhuǎn)變的可能．所以對于此類需求也不可完全忽略。

綜合來看，在所有需求層次中，4個類別的需求都各占一定比例，且必備型需求和期望型需求都含有較為豐富的內(nèi)容。其原因可能在于調(diào)查對象均有醫(yī)療健康類APP使用經(jīng)驗，且較多用戶有長時間的使用經(jīng)歷，對于醫(yī)療健康類APP有自己較為獨到的體驗，能夠客觀厘清自身需求。

3.2用戶需求混合類分析

上述Kano模型分析僅根據(jù)屬性出現(xiàn)的頻次高低來劃分需求層次，但是當(dāng)某兩項屬性頻次接近時則難以對需求類別進(jìn)行細(xì)致的劃分。為了更準(zhǔn)確地分析各個需求屬性與用戶滿意度之間的關(guān)系，本文采用Lee M等提出的混合類分析方法對各項需求進(jìn)行更為精細(xì)的區(qū)分?；旌项惙治龇軌?qū)鹘y(tǒng)Kano模型的分類結(jié)果進(jìn)行二次確認(rèn)，旨在識別混合類屬性。該方法借助總強(qiáng)度TS（Total

Strength）和類別強(qiáng)度CS（Category Strength）兩個量化指標(biāo)區(qū)分屬性，若某項屬性在分析結(jié)果中無主導(dǎo)分類，則會被定義為混合類別，其類別強(qiáng)度CS不足時會被歸為混合類別中，此時總強(qiáng)度TS則成為判斷該項屬性的標(biāo)準(zhǔn)。二者的計算公式為：

其中，TS值表示醫(yī)療健康類APP適老化改造的某項需求對用戶滿意度提升的程度，CS值反映用戶對于某項需求現(xiàn)屬類別的認(rèn)同程度。

當(dāng)TS≥60%且CS≤6%時，該屬性即被劃分為混合類別中。傳統(tǒng)的Kano分類結(jié)果以及經(jīng)過混合類優(yōu)化計算后的分析結(jié)果如表7所示。

由表7可知，在經(jīng)過混合類優(yōu)化分析后，部分需求屬性的所屬類別發(fā)生了變化。操作振動反饋和健康設(shè)備兼容轉(zhuǎn)變?yōu)轺攘π托枨螅ˋ）和無差異型需求（I）的混合類，表明二者的魅力特征并不是特別突出，需得到加強(qiáng)和優(yōu)化：適老版即時切換和親友號關(guān)聯(lián)轉(zhuǎn)變?yōu)楸貍湫托枨螅∕）與無差異型需求（I）的混合類，說明開發(fā)商應(yīng)綜合考慮兩類需求的特征來進(jìn)行改造設(shè)計；優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療健康信息轉(zhuǎn)變?yōu)槠谕托枨螅∣）和必備型需求（M）的混合類，表明該需求的提供對于用戶的滿意度提升有較強(qiáng)影響，應(yīng)予以重點關(guān)注：健康知識百科轉(zhuǎn)變?yōu)闊o差異型需求（I）和期望型需求（O）的混合類，表明該需求雖當(dāng)前不太受重視，但是具備隨日寸轉(zhuǎn)化成期望型需求的可能，而相關(guān)研究也證實用戶對于需求的態(tài)度會隨著時間的推移呈現(xiàn)出I-yA-yO-yM的轉(zhuǎn)換周期。

3.3用戶需求Better-Worse系數(shù)分析

上述借助傳統(tǒng)Kano模型和混合類分析法來確認(rèn)需求類型都僅是通過計算各需求頻數(shù)并結(jié)合占比情況來劃分類別，在對部分需求屬性類別的劃分上仍存在一定局限。因此，在上述模型基礎(chǔ)之上，采用Berger C等提出的Better-Worse用戶滿意度指數(shù)法，分析醫(yī)療健康類APP適老化改造的各項內(nèi)容屬性對用戶滿意度的影響，通過判斷增加或刪除某項需求屬性后用戶滿意度的變化情況來確定實際應(yīng)用中APP適老化改造內(nèi)容的重點和優(yōu)先序。Better系數(shù)值通常大于0．該值越接近1表示該項需求被滿足后用戶的滿意度越高。Worse系數(shù)通常小于0，該值越接近-1，表示該項需求未被滿足時用戶滿意度越低。二者的計算公式如下：

根據(jù)上述公式計算各需求屬性的Better系數(shù)和Worse系數(shù)，計算結(jié)果如表7所示。Better加權(quán)系數(shù)平均值為0.46，Worse加權(quán)系數(shù)絕對值的平均值為0.48。為了直觀呈現(xiàn)出各個屬性的分布情況，以Better系數(shù)為橫軸，Worse系數(shù)的絕對值為縱軸，以兩個系數(shù)的均值（0.46，0.48）為原點，借助Excel軟件建立Better-Worse系數(shù)四象限圖，如圖2所示。

第一象限中用戶需求屬性的Better值和Worse絕對值均高于平均值，表明此類需求的提供與否與用戶滿意度呈線性相關(guān)，對提高用戶滿意度與降低用戶不滿意度都有顯著效果，是適老化改造應(yīng)當(dāng)優(yōu)先考慮的內(nèi)容，分別為：老年人健康社區(qū)、實時引導(dǎo)功能、輔助輸入輸出、語言表述通俗易懂和優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療健康信息5項內(nèi)容。此5項內(nèi)容處于4個象限的最高優(yōu)先級，均表現(xiàn)出高期望特征，會極大影響用戶群體的滿意度。因此，開發(fā)商應(yīng)當(dāng)重點關(guān)注此5項內(nèi)容，以提高醫(yī)療健康類APP適老化的改造水平。

第二象限中用戶需求屬性的Better值低于平均水平而Worse絕對值高于平均水平，表明此類需求對于提高用戶滿意度的作用較小，但是對于降低用戶不滿意程度的作用較大，包含減少廣告彈窗、風(fēng)險提示、隱私保護(hù)、調(diào)整圖標(biāo)大小、調(diào)整字體字號、精簡界面框架、親友號關(guān)聯(lián)和適老版即時切換8項內(nèi)容。該類需求呈現(xiàn)出必備型需求特征，是醫(yī)療健康類APP適老化改造中不可或缺的內(nèi)容，應(yīng)當(dāng)予以重點提供以防觸發(fā)用戶不滿情緒。

第三象限中用戶需求屬性的Better值和Worse絕對值均低于平均值，表明此類需求提供與否對于用戶滿意度的提升和不滿意度的降低都無顯著影響，包含屏幕朗讀和線下購藥門店推薦兩項內(nèi)容。此類需求呈現(xiàn)出無差異型特征和低魅力型特征，是適老化改造中可暫緩考慮的內(nèi)容，但也可積極刺激該類需求向上一層次需求轉(zhuǎn)化，以提高用戶體驗。

第四象限中用戶需求屬性的Better值高于平均水平而Worse絕對值低于平均水平，表明此類需求的提供與否能夠積極影響用戶滿意度，但對于降低用戶不滿意度產(chǎn)生的作用較小，包含健康知識百科、操作容錯機(jī)制、服務(wù)代辦、適老模式路徑統(tǒng)一、非接觸式認(rèn)證、詞句點讀閱覽、視聽結(jié)合問診、老年人專屬顧問、操作振動反饋、健康設(shè)備兼容和調(diào)整色彩辨識度11項內(nèi)容。此類需求呈現(xiàn)出魅力型特征，是適老化改造中的特色所在，能夠最大程度提升用戶吸引力，增強(qiáng)用戶粘性。因此，開發(fā)商也應(yīng)當(dāng)重視這類需求的提供，提高用戶的滿意度。

4啟示與策略

醫(yī)療健康類APP適老化改造的內(nèi)容差異會對用戶滿意度產(chǎn)生不同的影響。綜合上述3類分析方法，用戶對醫(yī)療健康類APP適老化改造的內(nèi)容需求主要可以分為必備型、期望型、魅力型和無差異型4種類別需求。開發(fā)商應(yīng)根據(jù)M>O>A>I的順序來確定適老化改造內(nèi)容的優(yōu)先級順序，對醫(yī)療健康類APP的適老化改造進(jìn)行功能設(shè)計與服務(wù)優(yōu)化。本文針對上述分析結(jié)果提出以下具體策略。

4.1解決用戶痛點問題，保障必備型需求供給

研究共識別出8項必備型需求，分別為：調(diào)整字體字號、調(diào)整圖標(biāo)大小、精簡界面框架、適老版即時切換、減少廣告彈窗、風(fēng)險提示、隱私保護(hù)、親友號關(guān)聯(lián)。必備型需求是用戶的痛點所在，是醫(yī)療健康類APP適老化改造中必須滿足的需求類別，開發(fā)商在實際開發(fā)過程中應(yīng)極力完善此類需求功能以使用戶的基本需求得到滿足與保障。

根據(jù)Better-Worse系數(shù)分析結(jié)果：首先，減少廣告彈窗、風(fēng)險提示和隱私保護(hù)三者的Worse絕對值都較高，表明此3項需求是造成用戶滿意度低的關(guān)鍵因素。廣告彈窗多且難以關(guān)閉是目前較多老年用戶在使用APP時遇到的共性問題，并且有許多廣告誘導(dǎo)性較強(qiáng)，導(dǎo)致老年用戶易受到錯誤引導(dǎo)進(jìn)而掉人消費陷阱。平臺應(yīng)禁止廣告彈窗的植入或者通過較大的標(biāo)識引導(dǎo)用戶自行關(guān)閉，在用戶誤觸廣告或跳轉(zhuǎn)風(fēng)險界面后及時予以提示，完善平臺的隱私保護(hù)功能以構(gòu)建安全可信賴的使用環(huán)境，降低用戶風(fēng)險感知。其次，用戶對于適老版APP的界面設(shè)置十分看重，應(yīng)合理對APP適老版的字體字號、圖標(biāo)大小等進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整，使設(shè)計適應(yīng)老年人感官需求以滿足老年用戶視覺閱覽的需要。此外，APP的內(nèi)設(shè)界面不能過于復(fù)雜，需簡化欄目設(shè)置并突出核心功能，以網(wǎng)格式界面設(shè)計布局并按照視覺瀏覽順序調(diào)整功能位置，可方便老年群體捕捉重點信息。最后，根據(jù)用戶對適老版即時切換和親友號關(guān)聯(lián)兩個功能需要，平臺可以推出單獨的APP適老版本或者在用戶打開APP后即可選擇跳轉(zhuǎn)適老版，通過簡化用戶操作流程來推進(jìn)用戶持續(xù)使用，設(shè)置單獨的親友號欄目可以方便用戶及時尋求親友幫助，此過程既能幫助老年人熟悉應(yīng)用功能，又能增強(qiáng)其與親友的聯(lián)絡(luò)，滿足用戶情感交流需求。

4.2明晰用戶意愿需求，提升期望型內(nèi)容質(zhì)量

研究共識別出7項期望型需求，分別為：語言表述通俗易懂、實時引導(dǎo)功能、輔助輸入輸出、優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療健康信息、健康知識百科、服務(wù)代辦、老年人健康社區(qū)。期望型需求是用戶的關(guān)注點，是醫(yī)療健康類APP適老化改造中要重點關(guān)注的內(nèi)容，可通過滿足此類需求來提升自身競爭力，增強(qiáng)用戶獲得感。

根據(jù)Better-Worse系數(shù)分析結(jié)果：優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療健康信息和健康知識百科的Worse絕對值偏高，表明這兩項需求極大地影響著用戶的不滿意度，所以平臺應(yīng)當(dāng)提升醫(yī)療健康信息的質(zhì)量，保證信息的權(quán)威度、可信度和準(zhǔn)確度，積極組織線上健康知識科普教育活動，增加健康知識的普及性，同時針對用戶個體差異動態(tài)管理信息內(nèi)容，以滿足用戶的使用需要。服務(wù)代辦和老年人健康社區(qū)的Better值偏高，若得到滿足能夠極大提升用戶的滿意度。平臺可以根據(jù)用戶地域建立線上交流社區(qū)，開通老年群體線上交流的渠道，通過社群提供的情感支持功能幫助用戶有效減輕健康信息帶來的心理壓力，緩解用戶負(fù)面情緒。設(shè)置服務(wù)代辦功能可便于APP使用經(jīng)驗不足或者有緊急需要的用戶及時解決問題，優(yōu)化用戶使用體驗。另外，語言表述通俗易懂、實時引導(dǎo)功能和輔助輸入輸出都是用戶期望能夠提供的內(nèi)容。開發(fā)商應(yīng)當(dāng)使用通俗易懂的語言來幫助用戶理解各項功能的操作，簡單直白的表達(dá)更能契合老年用戶的理解能力。同時進(jìn)行用戶調(diào)研，了解其在輸入輸出方面的困難，可通過增加詞庫或者提供替代搜尋功能來幫助用戶獲取所需信息知識。此外，可以開發(fā)實時引導(dǎo)功能來輔助用戶使用，如手勢引導(dǎo)、標(biāo)識指引或者AI智能助手等具體技術(shù)，通過增加操作的感知反饋來提高用戶的獲得感。

4.3挖掘用戶潛在需求，擴(kuò)大魅力型內(nèi)容供給

調(diào)整色彩辨識度、操作振動反饋、健康設(shè)備兼容和老年人專屬顧問4項內(nèi)容屬于魅力型需求。魅力型需求是用戶的興趣點所在，是醫(yī)療健康類APP適老化改造中能給用戶帶來驚喜的內(nèi)容，平臺應(yīng)提供多方面的特色功能發(fā)揮適老版APP的獨特魅力，進(jìn)而增強(qiáng)用戶黏性。

根據(jù)Better-Worse系數(shù)分析結(jié)果：老年人專屬顧問是高魅力需求，是適老版APP的特色所在。開發(fā)商可以單獨設(shè)置用戶關(guān)懷欄目，通過專屬顧問功能對用戶近期的健康狀況予以關(guān)懷詢問，構(gòu)建雙向溝通模式。在這一過程中可提高專家的參與度，借助專家話語權(quán)威幫助用戶提升個體健康認(rèn)知，增強(qiáng)與平臺間的情感維系。健康設(shè)備兼容這一需求表現(xiàn)出較高的Better值。在智能硬件和家居的普及下，老年人健康設(shè)備的交互使用呈現(xiàn)出普及化、個性化和定制化的顯著特征，將用戶日常使用的健康設(shè)備與APP相關(guān)聯(lián)，可增強(qiáng)用戶對于自身健康狀況的了解程度，方便用戶及時進(jìn)行健康監(jiān)測、打卡等日常管理活動。此外，提供操作振動反饋功能能夠增強(qiáng)用戶在使用過程中的觸覺感知，幫助用戶實時把控操作進(jìn)程，借助觸覺信息的增強(qiáng)彌補(bǔ)視覺或聽覺信息的缺失，緩解部分用戶因感官弱化而產(chǎn)生的操作焦慮。調(diào)整色彩辨識度可通過采用柔和的對比色來減輕用戶在使用中產(chǎn)生的疲勞感，也可采用貼合實際場景的色彩環(huán)境以增強(qiáng)用戶對平臺的信賴感，但同時也需要強(qiáng)化功能模塊之間的色彩層級區(qū)分以平衡視覺感受。

4.4動態(tài)分析平臺情境，靈活調(diào)整無差異型內(nèi)容

研究共識別出7項無差異型需求，分別為：屏幕朗讀、詞句點讀閱覽、操作容錯機(jī)制、適老模式路徑統(tǒng)一、非接觸式認(rèn)證、視聽結(jié)合問診、線下購藥門店推薦。無差異型需求對用戶的滿意度無顯著影響，但在未來可能會向魅力型、期望型和必備型需求轉(zhuǎn)變。因此，該類需求不可被完全忽視，可根據(jù)用戶的使用狀況進(jìn)行靈活調(diào)整，或者將此類需求與其他類別需求相融合，形成合力以增強(qiáng)用戶使用效能。

詞句點讀閱覽、操作容錯機(jī)制、適老模式路徑統(tǒng)一、非接觸式認(rèn)證和視聽結(jié)合問診5項內(nèi)容屬性的Better值較高，在Better-Worse系數(shù)四象限圖中體現(xiàn)出向魅力型需求轉(zhuǎn)化的顯著趨勢，表明這5項內(nèi)容有其獨特優(yōu)勢所在，對用戶具備較強(qiáng)的吸引力。開發(fā)商可將問診功能以視頻或語音等形式進(jìn)行豐富以契合多元群體的使用需求，通過開發(fā)詞句點讀閱覽功能輔助用戶理解各項功能含義，并提供操作容錯機(jī)制給用戶更多的容錯空間，防止用戶在操作失誤后束手無策，既可提高用戶操作效率，又能滿足用戶自尊保護(hù)需要，提高用戶使用軟件的積極性。另外，在與第三方應(yīng)用合作時要注意頁面跳轉(zhuǎn)之后保持適老模式的一致性，以防轉(zhuǎn)變過于突兀使得用戶無所適從。屏幕朗讀功能暫未被用戶需要，可能與調(diào)查對象年齡多處于60～70歲有關(guān)，隨著年齡的增長，用戶對此功能的需求可能會得到重視。推薦線下購藥門店可以幫助用戶準(zhǔn)確快速了解藥物的購買地點，一定程度上能夠給用戶生活帶來便利。開發(fā)商可以在有余力的情況下適當(dāng)增加此二項需求功能，以滿足部分群體的使用需要，在發(fā)展過程中不斷優(yōu)化更新以激發(fā)此類功能的潛力，推動其向更高層次類別轉(zhuǎn)化。

5結(jié)語

研究在梳理整合醫(yī)療健康類APP適老化改造用戶需求的基礎(chǔ)上，綜合運用Kano模型、混合類分析以及Better-Worse系數(shù)分析對歸納的26項需求進(jìn)行分類，旨在探析醫(yī)療健康類APP適老化改造內(nèi)容的優(yōu)先序，并根據(jù)4類需求特征提出相應(yīng)的改造策略，為醫(yī)療健康類APP分層次、有重點地進(jìn)行適老化改造提供理論支撐，有助于增強(qiáng)APP適老版本與用戶需求的契合度并提升用戶滿意度，提高醫(yī)療健康類APP適老版本的改造水平，為幫助老年群體更好地融人現(xiàn)代社會、跨越數(shù)字鴻溝提供幫助。但本研究仍存在一定局限：研究對適老化改造的用戶需求屬性提取的全面性還不足，未來可通過擴(kuò)大地域范圍、增加訪談樣本量來充實完善需求屬性。此外，研究主要圍繞醫(yī)療健康類APP的適老化改造來展開，但此類APP涉及購藥、求診等一些細(xì)分APP，用戶對于各細(xì)分APP可能存在不同的需求。因此，在后續(xù)的研究中，應(yīng)進(jìn)一步把握各細(xì)分APP之間的異同點，以提高醫(yī)療健康類APP適老版與用戶之間的貼合度。