### 影响分析：联合分析中遗漏重要属性的后果 👇 1️⃣ **模型偏差加剧** 👉 如果关键决策因素（如价格敏感度、品牌偏好）未被纳入，得出的效用函数会严重失真。例如在新品开发时可能高估/低估某功能的价值，导致资源错配。 2️⃣ **预测准确性暴跌** 📉 模拟市场表现时会出现系统性误差，比如误判产品竞争力或市场份额。就像做菜忘了放盐——味道肯定不对！ 3️⃣ **战略误判风险** ⚠️ 企业可能基于错误结论做出危险决策：该主推的功能没强调，不重要的特性反而被过度投资。典型案例是某手机厂商因忽略续航数据而失败。 4️⃣ **交互效应丢失** ❌ 属性间的关联性无法捕捉（如高端用户对设计的额外要求），单一维度优化反而破坏整体体验平衡。好比只升级发动机却忘了调校底盘的运动跑车... 5️⃣ **调研成本打水漂** 💸 前期投入的大量样本数据沦为无效信息，需要重新设计实验补测缺失维度，时间和经费双重浪费。 💡 建议：开展预调研时用KANO模型筛查潜在关键因子，采用分层逐步回归法验证变量显著性，确保核心属性全覆盖~
