共享经济是通过将闲置资源的让渡与整合，搭建双边市场，形成市场之间的互补与替代，在其中最备受瞩目的莫过于在线短租[1]。与传统短租相比，在线短租最大的特点在于将房东与房客集中在同一平台中，通过互联网对双方信息进行管理与匹配提高闲置产品的利用率以及降低交易匹配成本。一般而言，在线短租的主要消费渠道是App。一方面，与房东相比，共享平台的房客对该类App有更高的个性化需求，除基本的资源属性外，对于附加功能的要求更多[2]。另一方面，在线短租的品牌经营很大程度上取决于App的运营情况，尤其是其消费端的运营情况。因此，如何识别消费端用户对各项App功能的认知情况、满足消费群体的个性化需求，对于在线短租平台的发展具有重要意义。本文以在线短租的典型代表airbnb为例，利用Kano模型分析用户的功能需求并探究各项功能的重要度，以期在提高用户满意度和忠诚度方面提供建议。
2.文献回顾
2.1.在线短租的研究现状
2.2.Kano模型及其应用研究
Kano模型是NoriakiKano及其合作者受赫茨伯格双因素理论启发而提出，即通过将用户满意度与产品属性引入模型对产品属性进行分类，并将产品属性分为必备因子、期望因子、魅力因子、无差异因子与反向因子，以此找出提高用户满意度的切入点(Kano,1984)。具体来说，必备因子(M)是用户对于产品或服务要素的基本的功能需求；期望因子(O)是用户对产品的满意状况与需求满足程度呈比例关系的功能需求；魅力因子(A)于用户而言，不会过分期望，但一旦满足，满意度会有较大提高的功能需求；无差异因子(I)是满足与否对用户满意情况没有影响的功能需求；反向因子(R)是一旦满足用户反而不满的功能需求。通过正反两方面的结构型调查问卷收集上述五类需求的信息，分类汇总调查结果后，可建立Kano模型[14]。
2.3.小结
3.功能获取及划分
Table1.Functionclassificationanddescription
注：*表示推荐功能。
4.问卷设计及数据搜集
Table2.Kanomodelqualityfactorclassification
注：M—必备因子，O—期望因子，A—魅力因子，I—无差异因子，Q—可疑因子，R—反向因子。
本次调查样本中，男性占比为45%，女性为55%；年龄分布以18~25岁为主，(55%)与26~35岁用户(32%)为主；职业类型中公司职员占比最高(41%)，其次是学生(38%)。根据《2019年中国在线民宿预订行业发展研究报告》[19]，airbnb的使用人群主要以女性为主，并且集中在公司职员与学生群体上，两者合计占比近八成，并且用户偏年轻化，年龄以80~90年代用户为主。综上，本次调查的用户基本特征与调查报告的分布相似性较大，说明调查样本具有较高的典型性。
5.数据分析
5.1.问卷信效度检验
Table3.Reliabilityandvaliditytest
5.2.Kano模型分析
Table4.Statisticsofqualityelementclassificationfrequencyforallfunctions
注：*为推荐功能。
Table5.Qualityfactorclassificationresultsofexistingfunctions
注：M—必备因子，O—期望因子，A—魅力因子，I—无差异因子，Q—可疑因子。
Table6.Qualityfactorclassificationresultsforrecommendedfunctions
期望因子包括：第三方平台处理收付款、便利设施筛选和推荐功能中的好评排序及交通站点筛选。该部分功能的表现好坏与用户体验的满意度呈正比关系，改善程度越高，用户满意度越高。因而，期望因子是提高用户满意度的重点改进方向。
必备因子为设置安全验证，此功能也是App的必备要素。
5.3.改进要素筛选分析
Figure1.Improvedfeaturerecognitionscatterplot
Table7.Improvedfunctionalordering
6.结论与建议
6.1.结论
作为共享经济的典型代表，在线短租因其个性化选择、便捷性操作和低廉的市场准入成本等特点获得了较高的市场认可。本文以在线短租行业的典型代表airbnb为例，通过文献研究、访谈、问卷发放及数据分析，对其App的现有功能进行了属性分类及用户需求探索，同时量化识别出改进功能和推荐功能，最终得出以下结论：
在安全方面，安全验证为必备功能。当用户在使用不同设备及更换登陆方式时，需要进行相应的验证以保证账户安全，该项功能无疑能在很大程度上确保用户隐私及信息安全性。但是，验证也存在一些不足之处，多方式的登陆也会给用户造成一定的困扰。第三方平台收款为期望因子，其安全性对于用户的付款、退款等有着直接的影响。绑定芝麻信用为新推出的功能，该功能归属于无差异功能的原因很有可能是用户接受度和熟悉度不高。
6.2.建议
基金项目
中央财经大学科研创新团队支持计划资助(011650317002)；中央高校基本科研业务费专项资金资助(QL18009)；教育部人文社科青年项目(18YJC790162)。