摘要：文章以Kano模型為分析方法，探討高校智慧圖書館服務(wù)項目的需求屬性。結(jié)合LibQUAL模型，運用問卷調(diào)研和專家訪談法來確定適用于本研究的十個服務(wù)需求評測項目；使用Kano模型分析法、Better-Worse滿意度指數(shù)分析法將影響服務(wù)需求的各個項目分別劃分到必備、期望、魅力、無差異這四種屬性中?；谶@四種屬性的特點，結(jié)合服務(wù)項目本身制定服務(wù)質(zhì)量提升策略，旨在從服務(wù)需求角度來提高用戶滿意度，提升圖書館整體服務(wù)質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：Kano模型；智慧圖書館；服務(wù)質(zhì)量；用戶滿意度

中圖分類號：G258文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

DOI：10.13897/j.cnki.hbkjty.2024.0051

0引言

從傳統(tǒng)圖書館到智慧圖書館的演進(jìn)，驗證了“圖書館是一個生長著的有機(jī)體”這一定律。智慧圖書館運用了大量的智慧化設(shè)備，節(jié)約了“可見”的人力成本，同時提供了更多 “不可見”的智慧化服務(wù)。

相較于傳統(tǒng)圖書館，智慧圖書館擁有更高的服務(wù)質(zhì)量，這種質(zhì)量體現(xiàn)在智能化程度更高、個性化服務(wù)更豐富，讀者可以參與互動式的自主管理［1］，從而更好地滿足他們的需求。通過智慧化設(shè)備的運用以及館員的專業(yè)分析來全面感知讀者的使用軌跡進(jìn)而了解每一位讀者的需求，對每一種需求進(jìn)行拆解、分析、總結(jié)并給予回應(yīng)。通過全面洞察用戶的需求，可以更好地推動圖書館的智慧化建設(shè)［2］，實現(xiàn)從傳統(tǒng)的智能圖書館到更加先進(jìn)的智慧圖書館的轉(zhuǎn)型，這也是圖書館不斷發(fā)展、提高服務(wù)水平的重要途徑。鑒于此，本文將如何客觀地了解讀者的需求，以服務(wù)質(zhì)量為切入點來提升用戶滿意度作為研究目標(biāo)，通過提取LibQUAL模型中的圖書館服務(wù)質(zhì)量評價項目，根據(jù)本文研究對象的特點對模型中服務(wù)項目的表述與指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，之后結(jié)合Kano模型對服務(wù)項目進(jìn)行需求劃分。通過服務(wù)項目分類，研究如何幫助圖書館有效了解讀者對圖書館服務(wù)的感知和期望，增強(qiáng)圖書館的服務(wù)能力與服務(wù)水平，進(jìn)而提高讀者對閱讀服務(wù)的滿意度。

1文獻(xiàn)回顧

1.1高校智慧圖書館服務(wù)需求研究現(xiàn)狀

服務(wù)始終都是高校圖書館的核心所在。隨著圖書館的智慧化升級，圖書館需要以用戶為中心來開展服務(wù)，最大限度地滿足用戶的個性化、多元化、實時化、專業(yè)化等需求［3］。如何挖掘用戶的深層次服務(wù)需求成為高校圖書館智慧化的研究重點。筆者以中國知網(wǎng)（CNKI）為數(shù)據(jù)來源，時間截至2024年4月，檢索主題設(shè)置為：“高校智慧圖書館”AND “服務(wù)需求”，不限制文獻(xiàn)類型進(jìn)行檢索，共檢索出20條結(jié)果，其中有13篇學(xué)術(shù)論文和7篇學(xué)位論文。關(guān)于這一主題的研究始于2012年，發(fā)文量最高的是2021年。鐘歡［4］剖析了圖書館信息服務(wù)的本質(zhì)，闡述了用戶需求與圖書館服務(wù)之間宏觀和微觀角度緊密的連帶關(guān)系。高校圖書館以用戶需求為導(dǎo)向，聚焦打造系統(tǒng)化、數(shù)字化、智慧化的圖書館智慧服務(wù)理念，能夠提升用戶需求獲得感、滿足感及幸福感［5］。

學(xué)者們根據(jù)不同服務(wù)視角開展了學(xué)術(shù)研究，分別為自助服務(wù)［6］、信息服務(wù)［7-8］、智慧服務(wù)［5，9］、融合服務(wù)［10］、讀者服務(wù)［11］、智慧數(shù)據(jù)服務(wù)［12］、學(xué)科服務(wù)［4，13-14］、文獻(xiàn)情報服務(wù)［15］、知識服務(wù)［16］。雖然視角不同，但本質(zhì)均以滿足用戶需求、提升用戶滿意度為目標(biāo)。

1.2Kano模型在圖書館服務(wù)需求研究中的應(yīng)用

Kano模型是1984年日本東京理工大學(xué)教授狩野紀(jì)昭基于“雙因素理論”提出的，它的出現(xiàn)標(biāo)志著一個重大的理論突破，為科學(xué)研究帶來了新的思路，其內(nèi)涵是探討產(chǎn)品/服務(wù)與用戶滿意度間的關(guān)系。同時Kano模型也是一種研究方法，用于分析需求層次和需求優(yōu)先級。它通過正向與反向兩套題項，對用戶的需求層次進(jìn)行區(qū)分，獲得五種類型的需求：魅力型需求（A）、期望型需求（O）、基本型需求（M）、無差異需求（I）、反向型需求（R）［17］。

肖雪等［18］運用Kano模型對高校大學(xué)生有聲閱讀行為、圖書館有聲閱讀服務(wù)認(rèn)知和利用情況以及有聲閱讀需求進(jìn)行分類，并結(jié)合QFD模型分析圖書館工作改進(jìn)的重點方向。韋景竹等［19］綜合利用SERVQUAL、LibQUAL和Kano模型，對廣州圖書館的讀者需求進(jìn)行問卷調(diào)查和統(tǒng)計分析后建立了適合我國現(xiàn)代城市公共圖書館的服務(wù)質(zhì)量評價模型。賈子文［20］基于Kano模型，采用問卷調(diào)查法對27項需求指標(biāo)進(jìn)行屬性歸類和優(yōu)先序分析，從彰顯閱讀推廣服務(wù)影響力、采取針對性服務(wù)策略、優(yōu)先滿足關(guān)鍵需求三個方面提出高校圖書館閱讀推廣服務(wù)提升的策略。周玲元等［21］以社會用戶需求分析為視角，構(gòu)建了包括2個一級服務(wù)維度、3個二級服務(wù)維度、39種類型的高校圖書館社會化服務(wù)體系，通過問卷調(diào)查獲取用戶需求相關(guān)數(shù)據(jù)，并基于Kano模型理論進(jìn)行屬性歸類和分析。王嵐［22］利用Kano模型進(jìn)行圖書館創(chuàng)客空間用戶信息服務(wù)需求層次評估及滿意度矩陣構(gòu)建，識別圖書館創(chuàng)客空間用戶滿意度改善的關(guān)鍵因素，提出了圖書館創(chuàng)客空間信息服務(wù)改善策略。

2智慧圖書館服務(wù)質(zhì)量評價項目問卷設(shè)計與分析

2.1智慧圖書館服務(wù)質(zhì)量評價項目

本研究使用LibQUAL長版本測試調(diào)查中的22+5個指標(biāo)作為初始項目用于評價智慧圖書館服務(wù)質(zhì)量。LibQUAL模型是美國研究圖書館協(xié)會于1999年12月推出的基于SERVQUAL的圖書館服務(wù)質(zhì)量評估改進(jìn)模型。自2000年以來，35個國家共計1 300多家圖書館參與了該模型的評估，包括學(xué)院和大學(xué)、社區(qū)學(xué)院、健康科學(xué)和學(xué)術(shù)法律圖書館［23］。LibQUAL模型是一種評估方法，側(cè)重于圖書館評估后的服務(wù)輸出而不是傳統(tǒng)的評估方法。

本研究應(yīng)用LibQUAL模型的22+5個指標(biāo)，經(jīng)歷兩輪的論證、推敲并改進(jìn)，最終得出十個評價指標(biāo)。第一輪論證運用問卷調(diào)查法，具體為兩個步驟：確定調(diào)研人員和制定調(diào)研目標(biāo)。第一輪調(diào)研目標(biāo)是細(xì)化和歸納這22+5個指標(biāo)。一方面，對表述重合度較高的項目、內(nèi)涵接近一致的項目進(jìn)行整合。另一方面，針對本館情況適當(dāng)刪除或優(yōu)化項目表述，最終得到12個評價指標(biāo)。第二輪是專家論證，目標(biāo)是探討第一輪確定的12個指標(biāo)的合理性和可行性。專家共計五人，均具有副高以上職稱且在圖情領(lǐng)域工作。本輪研究采用的是專家訪談法，筆者單獨邀請每一位專家進(jìn)行訪談，并對訪談數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，最終確定適用于研究對象的10個評價指標(biāo)。具體篩選結(jié)果如表1所示。

2.2問卷設(shè)計與分析

2.2.1問卷設(shè)計

為了方便用戶填寫及數(shù)據(jù)統(tǒng)計，本研究使用問卷星小程序發(fā)布問卷并進(jìn)行回收。在問卷發(fā)放時間選擇上，筆者選取了2023年的3-4月，問卷從發(fā)放到回收周期為一個月。為了保障問卷的合理性和填寫順暢，筆者邀請了10位圖書館老師進(jìn)行問卷內(nèi)測并對問卷內(nèi)容進(jìn)行了及時的調(diào)整和修改，對測試數(shù)據(jù)進(jìn)行了刪除處理。在題目設(shè)置上，問卷分為兩部分：第一部分是人口統(tǒng)計學(xué)信息，第二部分為具體調(diào)研內(nèi)容，共計14個題目。將第二部分問卷調(diào)查內(nèi)容設(shè)置為Kano正反向問卷形式，具體的問卷樣本見表2。

2.2.2問卷統(tǒng)計結(jié)果

問卷的第一部分是人口統(tǒng)計學(xué)信息。為保障填寫數(shù)據(jù)的有效性，本研究設(shè)置了四個問題，分別為性別、身份、入館頻率和使用電子資源頻率。通過上述問題來甄別填報問卷人員的身份情況及到館頻率。從圖1的“讀者身份信息分布”中可以看出，讀者身份較為平均，大四學(xué)生和教師群體較少。筆者分析是由于大四學(xué)生的實習(xí)需求導(dǎo)致實際填寫人數(shù)較少。圖1“男女比例分布”差距較大，女生人數(shù)占比是男生人數(shù)占比的2倍多，筆者分析是因調(diào)研學(xué)校本身男女學(xué)生比例差距較大（女生人數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于男生，比例接近2：1）所致。從圖1的“每學(xué)期入館頻率人數(shù)分布”來看，調(diào)研人群中大多數(shù)屬于使用圖書館的高頻用戶，每個學(xué)期入館次數(shù)在20次以上的人群分布占比最高，達(dá)到了34.81%，可以說明問卷抽取的數(shù)據(jù)較為可T5QTbEigpi0Nr3ecPkitUcnU8sJLiqbEw3Py3HT62Jw=靠，適合接下來的分析和研究。從圖1的“每學(xué)期電子資源使用頻率人數(shù)分布”數(shù)據(jù)統(tǒng)計可側(cè)面看出讀者對電子資源的利用率和使用頻率比較低，大多數(shù)停留在“幾乎不用”或者“使用頻率較少”的階段。針對這種情況，需要對電子資源能夠提供的服務(wù)進(jìn)行整合和優(yōu)化，以此來提升使用頻率。

2.3數(shù)據(jù)分析

本研究共邀請了511位本校師生參與問卷調(diào)查，其中60份被剔除，最終剩余451份被用于統(tǒng)計分析，并運用SPSS軟件對問卷的數(shù)據(jù)進(jìn)行了信度和效度評估，以確保問卷統(tǒng)計數(shù)據(jù)的可信度、可靠性以及有效性，最終得出的結(jié)論見表3和表4。

從表3可以看出，三種問卷結(jié)果的Cronbach's α系數(shù)均在0.7以上。正向問卷的Cronbach's α系數(shù)在0.9以上，證明問卷中的測試項目信度甚佳，問卷項目較為合理。反向問卷的Cronbach's α系數(shù)在0.8-0.9之間，表示反向問卷信度不錯。整體的問卷信度Cronbach's α系數(shù)在0.7-0.8之間，證明總體問卷信度達(dá)標(biāo)。

經(jīng)過數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)正向問卷、反向問卷及總問卷的KMO值均高于0.7，同時，Bartlett球形檢驗的顯著性P值也達(dá)到了0.000，這說明變量間具有較高的相關(guān)性，問卷的設(shè)置具有一定的效度，能夠滿足接下來的分析需求。

結(jié)合上述信度分析和效度分析結(jié)果，可以說明問卷本身的項目設(shè)計以及后續(xù)的數(shù)據(jù)填寫和數(shù)據(jù)收集具有較好的信度和效度，問卷數(shù)據(jù)可以為后續(xù)研究提供可靠的保障。

3基于Kano模型的需求分析

3.1Kano模型的選取

Kano模型是由美國行為學(xué)家弗雷德里克·赫茨伯格［24］提出的“雙因素理論”演變而來，用于量化服務(wù)質(zhì)量和用戶滿意度的高低，探究不同類型服務(wù)質(zhì)量特性與用戶滿意度之間的關(guān)系（詳見表5）。Kano模型把質(zhì)量特征劃分為五種：

（1）基本型質(zhì)量，也稱為必備型質(zhì)量，是用戶對所提供產(chǎn)品或服務(wù)的基本要求。當(dāng)這個要求滿足的時候，用戶的滿意度不會提升，但如果缺少這一類型服務(wù)，用戶的滿意度會下降。

（2）期望型質(zhì)量，也稱為意愿型質(zhì)量。如果期望型質(zhì)量特性得到了滿足，那么用戶的滿意度就會大幅提升，而且這種改善是出于雙方的努力所獲得的。當(dāng)用戶的期望型質(zhì)量特性得不到滿足時，他們的滿意度將急劇下滑。

（3）魅力型質(zhì)量，這一質(zhì)量又稱為興奮型質(zhì)量，是在用戶意料之外的服務(wù)質(zhì)量。當(dāng)魅力型質(zhì)量特性得到滿足時，用戶的滿意度會持續(xù)地增高。當(dāng)魅力型質(zhì)量特性得不到滿足時，用戶的滿意度也并不會受到太大的影響。

（4）無差異型質(zhì)量。這一質(zhì)量又可稱為無關(guān)緊要的質(zhì)量，不管這一質(zhì)量是否能夠滿足，對于用戶來說都是“不痛不癢”的存在，可以說這一質(zhì)量對用戶滿意度無任何影響。

（5）反向型質(zhì)量。反向型質(zhì)量指的是大多數(shù)用戶都沒有這一需求，當(dāng)提供這一質(zhì)量時，會引起用戶的強(qiáng)烈不滿，同時用戶的滿意度也會急劇下降，即提供的程度與用戶滿意程度成反比。

根據(jù)Kano的研究，用戶對不同類型服務(wù)項目的態(tài)度受時間影響并進(jìn)行轉(zhuǎn)化，生命周期為：反向型質(zhì)量→無差異型質(zhì)量→魅力型質(zhì)量→期望型質(zhì)量→基本型質(zhì)量

［25］（如圖2所示）。

3.2Better-Worse指數(shù)分析

Better系數(shù)是衡量服務(wù)質(zhì)量的重要指標(biāo)。它的數(shù)值一般是正的，表明在某一特定情況下，該服務(wù)能夠帶來顯著的改善，從而使用戶的滿意度有所提高。當(dāng)Better系數(shù)接近1時，表明服務(wù)質(zhì)量的改善程度較高，改善的速度也較快。

Worse系數(shù)是一個重要的指標(biāo)，它反映服務(wù)的質(zhì)量和性能。它的數(shù)值一般是負(fù)的，表示即使沒有提供這項服務(wù)，也能夠使用戶的滿意度有所改善。當(dāng)Worse系數(shù)的絕對值接近于1，就表明這項服務(wù)的質(zhì)量和性能有了顯著的改善，從而使得用戶的滿意度也有顯著的提升。

調(diào)整前的Kano屬性：分別對每一個功能/服務(wù)項目正向和反向選項的頻數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計，統(tǒng)計出正向和反向選項中頻數(shù)最高的選項。參照表6統(tǒng)計出每一個功能/服務(wù)調(diào)整前的Kano屬性。每一項功能/服務(wù)的正反項頻次最高項目統(tǒng)計及Kano屬性統(tǒng)計見表7。根據(jù)統(tǒng)計信息可以發(fā)現(xiàn)，各個服務(wù)項目的正向評價分值均為5分，反向評價分值有三種，分別是：1分、2分、3分。整體頻次統(tǒng)計結(jié)果過于單一化。 同時，10個服務(wù)項目僅分為兩種Kano屬性，分別是魅力型屬性（A）和期望型屬性（O），這并不符合實際情況，缺少基本型屬性（M）這一基礎(chǔ)屬性，所以需要進(jìn)一步對每一個功能/服務(wù)項目的Kano屬性進(jìn)行深度挖掘，甄別出其實際的Kano屬性。

3.3指標(biāo)可視化與問題分析

根據(jù)Better-Worse系數(shù)計算方法得出計算數(shù)值，將每一個服務(wù)/功能項目的SI和DSI數(shù)值分別設(shè)置為X、Y象限，置于四象限散點圖中可視化。Better系數(shù)平均值為0.7884，Worse系數(shù)平均值為-0.33517（詳見圖3）。第一象限Better>0.7884，Worse>-0.33517。 Better值大于平均值說明這一象限的屬性能夠提升用戶滿意度，Worse值大于平均值，說明此象限可以降低用戶的不滿意度，結(jié)合Better值可以說明隸屬于本象限的服務(wù)是用戶所期望提供的。隨著圖書館走向智慧化，云計算、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用使圖書館整體服務(wù)更加便捷、豐富，但隨之而來的是館員與讀者間的溝通渠道減少了，智慧圖書館的期望屬性反而回歸到了館員的服務(wù)上。越來越多的智慧圖書館建設(shè)忽略了一個重要環(huán)節(jié)——智慧服務(wù)建設(shè)，智慧服務(wù)要求智慧館員結(jié)合智慧化設(shè)備開展全方位、無死角的讀者服務(wù)，目標(biāo)是讓讀者感知到服務(wù)的“無處不在”和“無所不能”。

第二象限Better<0.7884，低于平均值，Worse>-0.33517，高于平均值。研究結(jié)果表明，雖然這一象限的服務(wù)可能無法顯著提升用戶滿意度，但它卻可以有效地緩解用戶的不滿情緒，故將該象限定義為必備屬性。智慧圖書館的最大特征是大量智慧化設(shè)備的應(yīng)用，例如：智能檢索一體機(jī)、電子書閱讀機(jī)、電子報刊期刊閱讀機(jī)、智能機(jī)器人等等。當(dāng)越來越多智慧化設(shè)備被應(yīng)用時，讀者便會關(guān)注其使用的便捷性和可用性。

第三象限Better<0.7884， 低于平均值，Worse<-0.33517，低于平均值。研究發(fā)現(xiàn)，在這個領(lǐng)域，服務(wù)的質(zhì)量與用戶的滿意度之間的關(guān)系非常小，幾乎可以忽略不計，定義為無差異型屬性。圖書定位/樓層導(dǎo)航作為圖書館智慧化項目中的細(xì)節(jié)本應(yīng)該屬于亮點，但卻歸屬于本象限，結(jié)合所調(diào)研的智慧圖書館實際情況可以發(fā)現(xiàn)以下問題：一是對這一項功能的宣傳力度不足，許多讀者并不知曉這一功能。二是無配套服務(wù)，很多讀者知曉這一功能但不知如何使用。

第四象限Better>0.7884， 高于平均值，Worse<-0.33517，低于平均值。研究發(fā)現(xiàn)，在這一象限中，提供的服務(wù)可以大幅提高用戶的滿意度，因此可以將其稱為魅力屬性。隨著智慧圖書館整體運轉(zhuǎn)節(jié)奏的高效提升，要求館員在處理讀者問題時要及時跟上服務(wù)節(jié)奏，在保障處理速度的同時還要保證處理結(jié)果的可靠性，同時在提供服務(wù)的過程中心態(tài)要有所轉(zhuǎn)變，由傳統(tǒng)圖書館的被動服務(wù)轉(zhuǎn)換為智慧圖書館的主動服務(wù)。

4智慧圖書館服務(wù)質(zhì)量提升策略

通過 Better-Worse 象限圖（圖3）可以發(fā)現(xiàn)，期望屬性包含的項目最多，共計4項，占比40%，說明用戶對期望屬性的需求度最大。為了提升服務(wù)質(zhì)量，應(yīng)遵循一個總體優(yōu)先級：必要性>期望性>魅力性、無差異性和反向性。首先，應(yīng)滿足第二象限的必備屬性以滿足用戶的基本需求。其次，應(yīng)盡力滿足第四象限的魅力性，這是一個競爭性因素。最后，應(yīng)爭取提供第一象限的期望性內(nèi)的所有服務(wù)，以此來提高用戶的忠誠度，最終提升用戶的滿意度。所處同一屬性的項目應(yīng)根據(jù)Better-Worse綜合系數(shù)來確定優(yōu)先排序，具體的排序情況見表8。

4.1期望屬性，找“亮點”

在整個期望屬性中，紙質(zhì)資源的提供回歸到排序第一，足以說明圖書館最傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)——紙質(zhì)資源的提供始終占據(jù)著不可撼動的地位。

（1）調(diào)整紙質(zhì)資源的采購模式。借助智慧圖書館的大數(shù)據(jù)分析平臺來調(diào)用讀者紙質(zhì)資源借閱數(shù)據(jù)，借助人工智能手段來調(diào)配館藏采購范圍和采購內(nèi)容，同時還可以開發(fā)多渠道讀者薦購方式，打破傳統(tǒng)“為學(xué)生買什么”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皩W(xué)生讓我買什么”的思維邏輯，充分調(diào)動館藏資源與讀者的匹配度，讓“每本書都有其讀者”。同時，電子資源排序第二也足以說明隨著圖書館智慧化的到來，讀者對信息資源由起初的試探轉(zhuǎn)變?yōu)橐蕾嚕捎陔娮淤Y源不受空間時間的約束，其發(fā)展是不可限量的。首先要保障電子資源的版權(quán)合規(guī)，其次要與紙質(zhì)資源進(jìn)行關(guān)聯(lián)，創(chuàng)建元數(shù)據(jù)語義庫，在智慧圖書館發(fā)展階段做到紙質(zhì)資源和電子資源的互補。

（2）智慧服務(wù)“全天候”。本象限館員素質(zhì)類項目的需求定位詮釋了讀者對于“無時無刻能夠提供服務(wù)”這一需求的期待。對此，智慧圖書館可以充分結(jié)合人工智能技術(shù)與館員服務(wù)，包括使用AR、VR引導(dǎo)用戶自助借閱，獲得書籍信息

［28］；利用智能機(jī)器人為用戶解決基本需求等。在未來，圖書館還可以打造屬于自身館藏資源的人工智能訓(xùn)練模型，將AIGC嵌入圖書館的智能聊天機(jī)器人，真正實現(xiàn)用戶無時無刻享受圖書館的智能服務(wù)。

4.2必備屬性，找“拐點”

（1）信息獲取智慧化。應(yīng)盡量簡化信息獲取流程，通過業(yè)務(wù)整合，搭建圖書館數(shù)據(jù)中臺以及一站式業(yè)務(wù)窗口的方式來提升信息獲取效率，降低讀者信息獲取成本。同時，圖書館要全面完善館藏資源的導(dǎo)航、標(biāo)識系統(tǒng)。具體包括：使用虛擬現(xiàn)實技術(shù)如MR技術(shù)與AR程序相結(jié)合幫助讀者精準(zhǔn)定位圖書坐標(biāo)；搭建本館的數(shù)字孿生導(dǎo)航圖，以立體化的形式引導(dǎo)用戶獲得所需資源。

（2）館內(nèi)環(huán)境智慧化。圖書館環(huán)境空間的智慧化也將是未來發(fā)展的方向。未來在人工智能技術(shù)和傳感系統(tǒng)的支撐下，可以將館內(nèi)的溫度、濕度以及燈光全部交給人工智能，結(jié)合不同的環(huán)境空間場景來制定策略。例如在南方梅雨季節(jié)，藏書較多的書庫就要提前預(yù)設(shè)除濕策略，將館內(nèi)空間劃分不同區(qū)域，對每個區(qū)域采取相應(yīng)策略，以保障館藏紙質(zhì)資源、電子資源的完善保存，館內(nèi)設(shè)備的順利運行以及讀者體驗的提升。

4.3魅力屬性，找“閃光點”

所屬魅力屬性的兩項服務(wù)均為館員素質(zhì)類，智慧圖書館服務(wù)建設(shè)的“閃光點”最終還是要回歸到“人”。在圖書館走向智慧化的進(jìn)程中，館員角色的轉(zhuǎn)變起著關(guān)鍵的推進(jìn)作用。

（1）館員能力的提升。首先要制定一套全面的館員業(yè)務(wù)能力標(biāo)準(zhǔn)，定期開展培訓(xùn)和交流以確保與館內(nèi)業(yè)務(wù)的同步。轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)館員角色，開展學(xué)科館員服務(wù)，為讀者提供定制化全方位的服務(wù)。在服務(wù)中創(chuàng)新，靈活開展讀者服務(wù)和信息交流。

（2）館員服務(wù)效率的提升。借助智慧化手段做到參考咨詢多渠道無障礙溝通，無論是在線上還是線下，都要保障館員服務(wù)態(tài)度和服務(wù)的專業(yè)性。館內(nèi)管理人員應(yīng)定期與一線服務(wù)館員進(jìn)行溝通交流，及時了解館員心態(tài)，保障館員良好的服務(wù)心態(tài)，保障讀者獲取服務(wù)內(nèi)容的合理化、人性化。

4.4無差異屬性，“轉(zhuǎn)換點”

無差異屬性從理論上講，在某一特定領(lǐng)域的項目并不會顯著地改變用戶的滿意度，但是一些研究人員提出，沒有明顯區(qū)別的需求也許會變得更加吸引人，因此不應(yīng)該完全忽視它們［27，29］。如圖3中“圖書館環(huán)境激發(fā)學(xué)習(xí)興趣”所處的位置可以看到，其緊靠第二象限，故可將其轉(zhuǎn)化為必備屬性來進(jìn)行分析和研究。同樣，“圖書館提供圖書定位/樓層導(dǎo)航”在象限中所處位置緊靠第四象限，那么這一項目很有可能會轉(zhuǎn)化為魅力屬性。

（1）與用戶深度交互。為充分調(diào)動讀者的積極性，與讀者建立溝通的橋梁與紐帶至關(guān)重要。通過入館數(shù)據(jù)及資源利用軌跡分析來規(guī)劃開展活動的時間和類別，定期召回“沉默用戶”，同時還要維護(hù)好“活躍用戶”和“潛在活躍用戶”。通過讀書節(jié)大型系列活動、各類講座、書展、文藝展、讀書競賽等活動來持續(xù)性地調(diào)動讀者的積極性和參與度，最終達(dá)到激發(fā)讀者閱讀、學(xué)習(xí)興趣的良性循環(huán)。

（2）突出圖書定位/導(dǎo)航定位功能。多渠道宣傳圖書定位/導(dǎo)航定位功能，可以是線下宣傳海報、信息素養(yǎng)培訓(xùn)的方式，也可以是線上微信公眾號、網(wǎng)站宣傳的方式，同時配合館員的引導(dǎo)，使讀者了解館內(nèi)各項功能。運用大數(shù)據(jù)行為分析，通過公眾號或數(shù)字化平臺定期推送各類服務(wù)內(nèi)容。

5結(jié)語

建立一座智慧圖書館并非僅僅依靠使用先進(jìn)的設(shè)施和技術(shù)，而是應(yīng)該持續(xù)改進(jìn)和提高服務(wù)水平。隨著科技的進(jìn)步和讀者需求的變化，定期的服務(wù)質(zhì)量檢查和評估對于推動智慧圖書館的發(fā)展至關(guān)重要。需求的劃分能夠提升服務(wù)效率、降低服務(wù)成本，對需求的剖析能夠理解到讀者深層次的需求和內(nèi)涵。本研究運用本土化的LibQUAL服務(wù)質(zhì)量模型，以筆者所在學(xué)校圖書館為實驗對象進(jìn)行全流程的服務(wù)質(zhì)量測評，并利用Kano模型對需求屬性進(jìn)行劃分，最終得出的服務(wù)提升策略希望可以對本領(lǐng)域研究提供借鑒，對實際工作提供參考依據(jù)。

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作者簡介：

汪悅，女，碩士，浙江工商大學(xué)杭州商學(xué)院圖書館館員。研究方向：智慧圖書館、用戶滿意度。

楊杰 ，男，碩士，浙江工商大學(xué)杭州商學(xué)院圖書館館長、高級工程師。研究方向：軟件工程、數(shù)據(jù)分析。

（收稿日期：2024-03-12責(zé)任編輯：馬玉娟）

Demand Analysis and Strategy Enhancement of Smart Library

Services in Universities Based on Kano Model

Wang YueYang Jie

Abstract：

This article uses the Kano model as an analysis method to explore the demand attributes of university smart library service projects. Using the LibQUAL model，questionnaire surveys and expert interviews， ten service demand evaluation projects suitable for this study were determined. By combining the Kano model analysis method and the Better-Worse satisfaction index analysis method， the various projects that affect service demand are divided into four attributes： necessity， expectation， charm and indifference. Based on these four attribute characteristics and combined with the service project itself， a service quality improvement strategy is formulated， aiming to improve user satisfaction from the perspective of service demand and improve the overall service quality of the library.

Keywords：Kano Model; Smart Library; Service Quality; User Satisfaction