Ingeniería Kansei: un enfoque centrado en el cliente para el diseño de productos

Milthon Lujan Monja

En el competitivo mercado actual, las empresas buscan constantemente formas innovadoras de crear productos y servicios que resuenen con su público objetivo y logren una mayor satisfacción del cliente. La ingeniería Kansei, una metodología de diseño centrada en el usuario, ha surgido como una poderosa herramienta para lograr estos objetivos.

En la actualidad, los consumidores basan cada vez más sus decisiones de compra de producto o servicios, en cosas subjetivas o en la impresión que les deja el producto, tanto en términos de funcionalidad, usabilidad, seguridad y precio, como en cuanto a las emociones y sentimientos que les provoca (López et al., 2021); en este sentido, combinado con muchas disciplinas, la ingeniería Kansei puede ser una herramienta poderosa para conocer las emociones y sentimientos de los clientes. Este enfoque se aplica a todos los campos de la vida diaria para satisfacer las necesidades de los clientes y mejorar su satisfacción (Lin et al., 2021).

De esta forma, originario de Japón, la ingeniería Kansei tiene como objetivo mejorar la satisfacción del cliente traduciendo emociones y sentimientos de los clientes en parámetros de diseño de productos, garantizando que los productos no sólo sean funcionales sino también emocionalmente atractivos. Este artículo profundiza en las complejidades de la Ingeniería Kansei, explorando sus principios, metodologías y aplicaciones del mundo real. Asimismo, describimos el uso de esta metodología con otros enfoques y herramientas para incrementar su performance.

¿Qué es la ingeniería Kansei?

La ingeniería Kansei (Kansei Engineering), también conocida como “ingeniería afectiva” o “diseño emocional”, se centra en capturar las respuestas emocionales de los clientes hacia los productos y utilizar estos datos para informar las decisiones de diseño. Este método fue desarrollado por el profesor Mitsuo Nagamachi en la década de 1970 y desde entonces ha evolucionado hasta convertirse en una herramienta crucial en el campo del diseño centrado en el usuario.

Hakim et al., (2024) detalla que la ingeniería Kansei es un método fundamental para diseñar productos que cumplan con la funcionalidad, la usabilidad y el placer, elementos esenciales para el éxito empresarial. Kansei Engineering no solo ayuda a los diseñadores a comprender las necesidades perceptivas de los usuarios, sino que también optimiza el proceso de diseño del producto y reduce el costo de diseño del producto (Xue et al., 2020) al reducir los márgenes de errores.

Comprender la ingeniería afectiva: la psicología detrás del diseño de productos

La ingeniería Kansei se basa en la comprensión de que las compras de los clientes a menudo están impulsadas por emociones y no únicamente por la lógica o la practicidad. Esta metodología reconoce que los productos evocan sentimientos y percepciones en los usuarios y pretende aprovechar estas respuestas emocionales para crear productos que sean verdaderamente deseados y satisfactorios.

Los principios de la ingeniería Kansei

La ingeniería Kansei se guía por varios principios clave que la diferencian de los enfoques de diseño tradicionales:

  • Traducir emociones en diseño: La ingeniería de Kansei cierra la brecha entre las experiencias subjetivas del cliente y los elementos objetivos del diseño del producto. Al identificar y comprender las emociones que los clientes asocian con los productos, los diseñadores pueden traducir estos sentimientos en características de diseño tangibles.
  • Enfoque centrado en el cliente: En el corazón de la ingeniería kansei se encuentra un profundo enfoque en el cliente. Esta metodología prioriza las emociones y sentimientos del cliente durante todo el proceso de diseño, asegurando que los productos estén alineados con las necesidades y deseos del público objetivo.
  • Diseño basado en datos: La ingeniería de Kansei se basa en datos para informar las decisiones de diseño. Se emplean varios métodos de recopilación de datos, como encuestas, entrevistas y grupos focales, para recopilar información sobre las percepciones y preferencias de los clientes. Este enfoque basado en datos garantiza que las decisiones de diseño se basen en los comentarios de los clientes del mundo real.

Aplicaciones de la ingeniería Kansei

La ingeniería Kansei ha demostrado ser una metodología versátil con una amplia gama de aplicaciones en diversas industrias. Su capacidad para capturar y traducir las emociones de los clientes lo convierte en una herramienta valiosa para mejorar el diseño de productos, el desarrollo de servicios y las estrategias de marketing.

  • Diseño de producto: La ingeniería Kansei se utiliza ampliamente en el diseño de productos en diversas industrias, incluidas la automoción, la electrónica y los bienes de consumo. Al comprender las respuestas emocionales que evocan los productos, los diseñadores pueden crear productos que resuenen con los consumidores y logren un mayor éxito en el mercado.
  • Diseño de servicios: Los principios de ingeniería de Kansei se pueden aplicar al diseño de servicios para mejorar las experiencias de los clientes y mejorar la calidad del servicio. Al comprender las emociones asociadas con las interacciones de servicios, las empresas pueden diseñar servicios que estén más centrados en el cliente, sean más satisfactorios y memorables.
  • Marketing y publicidad: Los conocimientos de ingeniería de Kansei pueden informar las campañas de marketing y publicidad para crear mensajes con mayor resonancia emocional. Al comprender los impulsores emocionales del comportamiento del consumidor, los especialistas en marketing pueden diseñar campañas que conecten con los consumidores a un nivel emocional e impulsen el compromiso.
READ  Creatividad e innovación empresarial: definición, diferencias, gestión

Beneficios clave de la ingeniería Kansei

La aplicación del enfoque Kansei en los procesos de desarrollo de productos o servicios de una compañía podría brindar los siguiente beneficios para las empresas:

  • Satisfacción del cliente mejorada: Al comprender y abordar las emociones de los clientes, la ingeniería kansei ayuda a crear productos y servicios que satisfacen las necesidades emocionales del público objetivo, lo que lleva a una mayor satisfacción y lealtad del cliente.
  • Diferenciación de productos mejorada: La ingeniería Kansei puede ayudar a las empresas a diferenciar sus productos y servicios de los de la competencia mediante la creación de experiencias emocionales únicas que resuenan en los consumidores.
  • Riesgos de diseño reducidos: Al incorporar las emociones del cliente en las primeras etapas del proceso de diseño, la ingeniería kansei puede ayudar a identificar posibles fallas o desalineaciones del diseño, reduciendo el riesgo de costosas fallas del producto.
  • Mayor éxito en el mercado: La ingeniería de Kansei puede contribuir a un mayor éxito en el mercado mediante la creación de productos y servicios que sean más atractivos para los consumidores y se alineen con sus preferencias emocionales.
  • Reducción de costos: Kansei puede ayudar a las empresas al reducir sus costos de producción, debido a que al recoger las emociones de los clientes se reduce sustancialmente los errores en el desarrollo de productos y servicios, lo que representa un ahorro sustancial para las empresas en términos de recursos y tiempo.

Metodología de ingeniería Kansei

La metodología de ingeniería Kansei implica un proceso estructurado de identificación, recopilación, análisis y aplicación de datos Kansei al diseño de productos o servicios.

  1. Defina el producto o servicio objetivo: Identifique claramente el producto o servicio para el cual se aplicará la ingeniería kansei. Este paso incluye identificar el grupo de usuarios previsto y el nicho de mercado. Esto ayuda a centrar los esfuerzos de investigación y recopilación de datos.
  2. Identifique palabras Kansei: Reúna una lista de palabras Kansei, que son términos que describen las emociones y sentimientos asociados con el producto o servicio. Estas «palabras Kansei» ayudan a mapear el panorama emocional del producto y servirán de base para la recopilación de datos.
  3. Recopilar datos Kansei: Emplee varios métodos de recopilación de datos, como encuestas, entrevistas y grupos focales, para recopilar datos Kansei de los usuarios objetivo. Estos datos deben capturar la variedad de emociones y sentimientos asociados con el producto o servicio.
  4. Analizar datos Kansei: Analice los datos Kansei recopilados para identificar patrones y relaciones entre las palabras Kansei y los atributos del producto o servicio. Este análisis revelará información sobre los impulsores emocionales de la percepción del cliente.
  5. Desarrollar mapeo Kansei: Cree un modelo de mapeo Kansei que vincule las palabras Kansei con los parámetros de diseño del producto o servicio. Este modelo servirá como guía para traducir las emociones de los clientes en decisiones de diseño.
  6. Implementar los hallazgos de la ingeniería Kansei: Integre los conocimientos de la ingeniería Kansei en el proceso de diseño del producto o servicio. Esto puede implicar modificar elementos de diseño, elecciones de materiales o interacciones del usuario para alinearlos con las emociones del cliente.
El proceso experimental de diseño de imagen de producto de  Ingeniería Kansei Fuente: Xue et al., (2020); Applied Sciences, 10(4), 1198.
El proceso experimental de diseño de imagen de producto de Ingeniería Kansei . Fuente: Xue et al., (2020); Applied Sciences, 10(4), 1198.

Por otro lado, Liu et al., (2023) propuso un método de selección de pares de palabras Kansei basado en la frecuencia de los términos: evaluación, potencia, actividad (TF-EPA), y se utilizó para obtener los pares de palabras Kansei que representan las imágenes de las emociones del producto, para mejorar el método de ingeniería Kansei con la finalidad de adaptarlo a las tendencias de diseño emocional de la era del big data.

Ejemplos de ingeniería Kansei en acción

La ingeniería Kansei se ha aplicado con éxito en una amplia gama de industrias, lo que lleva al desarrollo de productos y servicios que son más resonantes emocionalmente y más satisfactorios para los clientes. Aquí están algunos ejemplos:

Estudio de caso 1: Diseño automotriz

Un fabricante de automóviles utilizó la ingeniería kansei para diseñar un vehículo que evocaba sentimientos de emoción y lujo entre los consumidores objetivo. Al comprender las respuestas emocionales que los consumidores asociaban con los automóviles de lujo, el fabricante pudo crear un vehículo que no sólo satisfacía las necesidades funcionales sino que también atraía los deseos emocionales de su público objetivo.

READ  ¿Qué son las 5S y cómo implementarlas en tu compañía?

Al respecto, la aplicación de la ingeniería Kansei por parte de Mazda ha llevado al desarrollo de vehículos que encarnan el espíritu «Zoom-Zoom», enfatizando el placer de conducir y la conexión emocional con el automóvil. Por otro lado, Lai et al., (2022), empleó datos masivos de Internet para recopilar los requisitos de Kansei del usuario para el diseño exterior de vehículos de nueva energía (NEV), como los automóviles electrónicos.

En el mismo sentido, Lai et al., (2024) analizó conjuntamente los comentarios en línea de los usuarios y el uso de big data fuera de línea, y desarrolló un marco novedoso para fusionar eficientemente estos dos conjuntos de datos para la ingeniería Kansei de las funciones de vehículos inteligentes conectados (ICV).

Estudio de caso 2: Diseño de electrónica de consumo

De acuerdo con López et al., (2021) la metodología Kansei tiene una aplicación mayoritaria y directa en el desarrollo de dispositivos tecnológicos electrónicos.

Al respecto, una empresa de electrónica empleó la ingeniería Kansei para desarrollar un teléfono inteligente que transmitiera una sensación de innovación y facilidad de uso. A través de la investigación de ingeniería kansei, la compañía identificó que los consumidores asociaban la innovación con un diseño elegante y características avanzadas, mientras que la facilidad de uso estaba vinculada con controles intuitivos y una interfaz simplificada. Al incorporar estos conocimientos emocionales en el diseño del teléfono inteligente, la empresa creó un producto que resonó entre los consumidores y logró el éxito en el mercado.

Estudio de caso 3: Diseño de servicios

Una empresa hotelera aplicó los principios de ingeniería kansei para mejorar la experiencia del cliente en su hotel, creando una atmósfera cálida y acogedora. La empresa identificó que los huéspedes asociaban un ambiente acogedor con un personal amable, alojamiento confortable y una sensación de hogareño. Al incorporar estas señales emocionales en la oferta de servicios del hotel, la empresa creó una experiencia más memorable y satisfactoria para sus huéspedes.

Por otro lado, Habyba et al., (2023) empleó el enfoque de ingeniería Kansei para el diseño de aulas universitarias y el resultado fueron dos conceptos de diseño: “un buen salón de clases con líneas frescas y limpias” y “un salón de clases brillante”.

Desafíos y consideraciones para la implementación del Kansei

La metodología Kansei ofrece una serie de beneficios para las empresas; sin embargo, si vas a emplearla debes tener en cuenta los siguiente desafíos y consideraciones:

  1. Complejidad de implementación: Kansei Engineering implica procesos complejos que requieren una comprensión profunda tanto de la psicología emocional como del diseño técnico. Esta complejidad puede ser una barrera para algunas organizaciones.
  2. Recopilación y análisis de datos: Recopilar y analizar la gran cantidad de datos necesarios para los estudios de Kansei puede consumir muchos recursos. A menudo se requieren herramientas y software estadísticos para manejar estos datos de manera efectiva.
  3. Diferencias culturales: Las respuestas emocionales pueden variar significativamente entre diferentes culturas, por lo que es esencial adaptar los estudios de Kansei a mercados objetivo específicos para garantizar la relevancia y eficacia.

Integración de Kansei con otras herramientas

Schütte et al., (2023) destaca que desde el inicio del presente milenio han surgido nuevos métodos y aplicaciones, incluidas la realidad virtual y la inteligencia artificial, a medida que el concepto Kansei se ha extendido por Europa y el resto del mundo. En este sentido, Kansei viene siendo empleado en conjunto con otras metodologías y herramientas para mejorar su performance.

  • TRIZ: Hartono (2020) propuso la aplicación modificada basada en Kansei Engineering para el diseño de servicios sostenibles incorporando TRIZ y el factor humano y las preocupaciones ergonómicas y realizó un estudio empírico en los servicios de salón y lobby de un aeropuerto internacional para confirmar la aplicabilidad del modelo propuesto.
  • QFD: Ginting et al., (2020) investigó la integración de Kaizen con el Despliegue de la Función de Calidad (QFD), concluyendo que Kansei Engineering puede ayudar a traducir los sentimientos de los clientes en especificaciones de diseño, mientras que QFD puede ayudar a las empresas a determinar los deseos de los clientes.
  • Realidad Virtual: Liu y Yang (2022) han desarrollado un método basado en la ingeniería Kansei a través de realidad virtual (VR) para construir una relación de mapeo entre elementos de forma y afecto del consumidor desde cuatro dimensiones de general, unidad, interrelación y detalle, con la finalidad de proporcionar referencias para el diseño de formas de productos; y concluyeron que el modelo de predicción basado en realidad virtual es más preciso y fiable a la hora de predecir las preferencias emocionales de los usuarios.
  • Modelo Kano: Cai et al., (2022) propuso un marco de diseño basado en los modelos Kansei Engineering (KE) y Kano para diseñar servicios orientados a la percepción del cliente.
  • Minería de texto: Hartono et al., (2023) propone una metodología de ingeniería kansei más estructurada que incorpore el proceso de minería de textos Kansei para un diseño de servicios robusto.
READ  Quality Function Deployment (QFD): mejora de la calidad del producto y la satisfacción del cliente

Conclusión

La ingeniería Kansei ofrece un enfoque valioso para el diseño de productos y servicios al incorporar las emociones y sentimientos del cliente en el proceso de desarrollo. Esta metodología conduce a productos y servicios que tienen mayor resonancia emocional, satisfacción y éxito en el mercado.

En la actualidad, debido a la complejidad de implementar Kansei, los investigadores vienen empleando el enfoque con otras metodologías y herramientas para mejorar la performance, y obtener productos que satisfagan las expectativas de sus clientes.

En conclusión, la ingeniería kansei se ha convertido en una poderosa herramienta para las empresas que buscan crear productos y servicios que no sólo sean funcionales sino también emocionalmente atractivos. Al cerrar la brecha entre las emociones de los clientes y el diseño de productos, la ingeniería kansei ayuda a las empresas a lograr una mayor satisfacción del cliente, diferenciación de productos y éxito en el mercado.

Referencia

Cai, M., Wu, M., Luo, X., Wang, Q., Zhang, Z., & Ji, Z. (2022). Integrated Framework of Kansei Engineering and Kano Model Applied to Service Design. International Journal of Human–Computer Interaction, 39(5), 1096–1110. https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2102301

Ginting, R., Ishak, A., Malik, A. F., & Satrio, M. R. (2020, December). Integration of kansei engineering and quality function deployment (qfd) for product development: a literature review. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (Vol. 1003, No. 1, p. 012020). IOP Publishing.

Habyba, A. N., Dewayana, T. S., Rahmawati, N., & Rhamanda, D. (2023, December). An affective university classroom design formula based on kansei engineering approach. In AIP Conference Proceedings (Vol. 2680, No. 1). AIP Publishing.

Hakim, A., Suhardi, B., Laksono, P. W., & Ushada, M. (2024). Systematic Review of Kansei Engineering Method Developments in the Design Field. Jurnal Optimasi Sistem Industri, 23(1), 92-108.

Hartono, M. (2020). The modified Kansei Engineering-based application for sustainable service design. International Journal of Industrial Ergonomics, 79, 102985. https://doi.org/10.1016/j.ergon.2020.102985

Hartono, M., Prayogo, D. N., Ronyastra, I. M., & Baredwan, A. (2023). Kansei engineering with online review mining methodology for robust service design. Theoretical Issues in Ergonomics Science, 25(4), 495–520. https://doi.org/10.1080/1463922X.2023.2261995

Lai, X., Zhang, S., Mao, N., Liu, J., & Chen, Q. (2022). Kansei engineering for new energy vehicle exterior design: An internet big data mining approach. Computers & Industrial Engineering, 165, 107913. https://doi.org/10.1016/j.cie.2021.107913

Lai, X., Lin, S., Zou, J., Li, M., Huang, J., Liu, Z., Li, D., & Fu, H. (2024). Kansei engineering for the intelligent connected vehicle functions: An online and offline data mining approach. Advanced Engineering Informatics, 61, 102467. https://doi.org/10.1016/j.aei.2024.102467

Lin, S., Shen, T., & Guo, W. (2021). Evolution and emerging trends of kansei engineering: A visual analysis based on citespace. Ieee Access, 9, 111181-111202.

Liu, X., & Yang, S. (2022). Study on product form design via Kansei engineering and virtual reality. Journal of Engineering Design, 33(6), 412–440. https://doi.org/10.1080/09544828.2022.2078660

Liu, Z., Wu, J., Chen, Q., & Hu, T. (2023). An improved Kansei engineering method based on the mining of online product reviews. Alexandria Engineering Journal, 65, 797-808. https://doi.org/10.1016/j.aej.2022.09.044

López, Ó., Murillo, C., & González, A. (2021). Systematic Literature Reviews in Kansei Engineering for Product Design—A Comparative Study from 1995 to 2020. Sensors, 21(19), 6532. https://doi.org/10.3390/s21196532

Schütte, S., Lokman, A. M., Marco-Almagro, L., Ishihara, S., Yanagisawa, H., Yamanaka, T., … & Coleman, S. (2023). Kansei for the Digital Era. International Journal of Affective Engineering, 23(1), 1-18.

Xue, L., Yi, X., & Zhang, Y. (2020). Research on Optimized Product Image Design Integrated Decision System Based on Kansei Engineering. Applied Sciences, 10(4), 1198. https://doi.org/10.3390/app10041198