Lean prinsipper i tidligfase produktutvikling. Metode for identifikasjon av kundebehov: Casestudie av høy-kvalitet fritids produkter med lavt produksjonsvolum

Abstract

I produktutvikling vil man ofte være avhengig av informasjon for å kunne gjøre gode avgjørelser. En tilnærming til å anskaffe denne informasjonen vil ofte være gjennom intervjuer og observasjon av kunder. Ofte kan slike prosesser føre til at man får økt kunnskap om hva som er av verdi for kunden. Utfordringen ved slik informasjon vil ofte være knyttet til usikkerhet. Hvordan vet man at informasjonen man har virkelig representerer et behov eller er av verdi for kunden? Denne oppgaven har til hensikt å presentere en metodikk som kan bidra til å redusere denne risikoen. Gjennom kvantitative metoder ønsker man å bekrefte antagelser fra et kvalitativt datagrunnlag. Disse metodene anvendes i et case hvor kvalitativ informasjon allerede er samlet inn. Denne kvalitative informasjonen blir bearbeidet og benyttet i en nettbasert spørreundersøkelse. Gjennom dette ønsker man å bekrefte eller avkrefte mulige design-retninger fra det kvalitative datamaterialet.

Product development will often depend on information to make good decisions. An approach to acquire information will often be through interviews and observation of customers. Customer interviews and observation can often lead to deeper knowledge about the customer and customer needs. This kind of information will often be related to uncertainty. How do you know that the information you have gathered, truly represents a need or is of value to the customer? This paper intends to present a methodology that can reduce this kind of risk. Through quantitative methods, one hope to confirm assumptions generated from the qualitative dataset. The methods presented, are also applied in a case where qualitative information is already collected. This qualitative data is further processed and used in an online survey. Through this process, one hope to confirm or disprove the possible design directions from the qualitative data.