Consumers’ Kansei Needs Clustering Method for Product Emotional Design Based on Numerical Design Structure Matrix and Genetic Algorithms

Consumers’ Kansei needs reflect their perception about a product and always consist of a large number of adjectives. Reducing the dimension complexity of these needs to extract primary words not only enables the target product to be explicitly positioned, but also provides a convenient design basis for designers engaging in design work. Accordingly, this study employs a numerical design structure matrix (NDSM) by parameterizing a conventional DSM and integrating genetic algorithms to find optimum Kansei clusters. A four-point scale method is applied to assign link weights of every two Kansei adjectives as values of cells when constructing an NDSM. Genetic algorithms are used to cluster the Kansei NDSM and find optimum clusters. Furthermore, the process of the proposed method is presented. The details of the proposed approach are illustrated using an example of electronic scooter for Kansei needs clustering. The case study reveals that the proposed method is promising for clustering Kansei needs adjectives in product emotional design

Case-based reasoning for product style construction and fuzzy analytic hierarchy process evaluation modeling using consumers linguistic variables

Key form features are relative to the style of a product and the expression style features depict the product description and are a measurement of attribute knowledge. The uncertainty definition leads to an improved and effective product style retrieval when combined with fuzzy sets. Firstly, a style knowledge and features database are constructed using fuzzy case based reasoning technology (FCBR). A similarity measurement method based on case-based reasoning and fuzzy model of the fuzzy proximity method may be defined by the Fuzzy Nearest-Neighbor (FNN) algorithm obtaining the style knowledge extraction. Secondly, the Linguistic Variables (LV) are used to assess the product characteristics to establish the product style evaluation database for simplifying the style presentation and decreasing the computational complexity. Thirdly, the model of product style feature set, extracted by FAHP and the final style related form features set, are acquired using LV. This research involves a case study for extracting the key form features of the style of high heel shoes. The proposed algorithms are generated by calculating the weights of each component of high heel shoes using FAHP with LV. The case study and results established that the proposed method is feasible and effective for extracting the style of the product

Emotional Design: An Overview

Emotional design has been well recognized in the domain of human factors and ergonomics. In this chapter, we reviewed related models and methods of emotional design. We are motivated to encourage emotional designers to take multiple perspectives when examining these models and methods. Then we proposed a systematic process for emotional design, including affective-cognitive needs elicitation, affective-cognitive needs analysis, and affective-cognitive needs fulfillment to support emotional design. Within each step, we provided an updated review of the representative methods to support and offer further guidance on emotional design. We hope researchers and industrial practitioners can take a systematic approach to consider each step in the framework with care. Finally, the speculations on the challenges and future directions can potentially help researchers across different fields to further advance emotional design.http://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/163319/1/Emotional_Design_Manuscript_Final.pdfSEL

Affective design using machine learning : a survey and its prospect of conjoining big data

Customer satisfaction in purchasing new products is an important issue that needs to be addressed in today’s competitive markets. Consumers not only need to be solely satisfied with the functional requirements of a product, and they are also concerned with the affective needs and aesthetic appreciation of the product. A product with good affective design excites consumer emotional feelings so as to buy the product. However, affective design often involves complex and multi-dimensional problems for modelling and maximising affective satisfaction of customers. Machine learning is commonly used to model and maximise the affective satisfaction, since it is effective in modelling nonlinear patterns when numerical data relevant to the patterns is available. This article presents a survey of commonly used machine learning approaches for affective design when two data streams namely traditional survey data and modern big data are used. A classification of machine learning technologies is first provided which is developed using traditional survey data for affective design. The limitations and advantages of each machine learning technology are also discussed and we summarize the uses of machine learning technologies for affective design. This review article is useful for those who use machine learning technologies for affective design. The limitations of using traditional survey data are then discussed which is time consuming to collect and cannot fully cover all the affective domains for product development. Nowadays, big data related to affective design can be captured from social media. The prospects and challenges in using big data are discussed so as to enhance affective design, in which very limited research has so far been attempted. This article provides guidelines for researchers who are interested in exploring big data and machine learning technologies for affective design

Statistical methods in Kansei engineering studies

Aquesta tesi doctoral tracta sobre Enginyeria Kansei (EK), una tècnica per traslladar emocions transmeses per productes en paràmetres tècnics, i sobre mètodes estadístics que poden beneficiar la disciplina. El propòsit bàsic de l'EK és descobrir de quina manera algunes propietats d'un producte transmeten certes emocions als seus usuaris. És un mètode quantitatiu, i les dades es recullen típicament fent servir qüestionaris. S'extreuen conclusions en analitzar les dades recollides, normalment usant algun tipus d'anàlisi de regressió. L'EK es pot situar en l'àrea de recerca del disseny emocional. La tesi comença justificant la importància del disseny emocional. Com que el rang de tècniques usades sota el nom d'EK és extens i no massa clar, la tesi proposa una definició d'EK que serveix per delimitar el seu abast. A continuació, es suggereix un model per desenvolupar estudis d'EK. El model inclou el desenvolupament de l'espai semàntic – el rang d'emocions que el producte pot transmetre – i l'espai de propietats – les variables tècniques que es poden modificar en la fase de disseny. Després de la recollida de dades, l'etapa de síntesi enllaça ambdós espais (descobreix com diferents propietats del producte transmeten certes emocions). Cada pas del model s'explica detalladament usant un estudi d'EK realitzat per aquesta tesi: l'experiment dels sucs de fruites. El model inicial es va millorant progressivament durant la tesi i les dades de l'experiment es van reanalitzant usant noves propostes.Moltes inquietuds pràctiques apareixen quan s'estudia el model per a estudis d'EK esmentat anteriorment (entre d'altres, quants participants són necessaris i com es desenvolupa la sessió de recollida de dades). S'ha realitzat una extensa revisió bibliogràfica amb l'objectiu de respondre aquestes i altres preguntes. Es descriuen també les aplicacions d'EK més habituals, juntament amb comentaris sobre idees particularment interessants de diferents articles. La revisió bibliogràfica serveix també per llistar quines són les eines més comunament utilitzades en la fase de síntesi.La part central de la tesi se centra precisament en les eines per a la fase de síntesi. Eines estadístiques com la teoria de quantificació tipus I o la regressió logística ordinal s'estudien amb detall, i es proposen diverses millores. En particular, es proposa una nova forma gràfica de representar els resultats d'una regressió logística ordinal. S'introdueix una tècnica d'aprenentatge automàtic, els conjunts difusos (rough sets), i s'inclou una discussió sobre la seva idoneïtat per a estudis d'EK. S'usen conjunts de dades simulades per avaluar el comportament de les eines estadístiques suggerides, la qual cosa dóna peu a proposar algunes recomanacions.Independentment de les eines d'anàlisi utilitzades en la fase de síntesi, les conclusions seran probablement errònies quan la matriu del disseny no és adequada. Es proposa un mètode per avaluar la idoneïtat de matrius de disseny basat en l'ús de dos nous indicadors: un índex d'ortogonalitat i un índex de confusió. S'estudia l'habitualment oblidat rol de les interaccions en els estudis d'EK i es proposa un mètode per incloure una interacció, juntament amb una forma gràfica de representar-la. Finalment, l'última part de la tesi es dedica a l'escassament tractat tema de la variabilitat en els estudis d'EK. Es proposen un mètode (basat en l'anàlisi clúster) per segmentar els participants segons les seves respostes emocionals i una forma d'ordenar els participants segons la seva coherència en valorar els productes (usant un coeficient de correlació intraclasse). Com que molts usuaris d'EK no són especialistes en la interpretació de sortides numèriques, s'inclouen representacions visuals per a aquests dos nous mètodes que faciliten el processament de les conclusions.Esta tesis doctoral trata sobre Ingeniería Kansei (IK), una técnica para trasladar emociones transmitidas por productos en parámetros técnicos, y sobre métodos estadísticos que pueden beneficiar la disciplina. El propósito básico de la IK es descubrir de qué manera algunas propiedades de un producto transmiten ciertas emociones a sus usuarios. Es un método cuantitativo, y los datos se recogen típicamente usando cuestionarios. Se extraen conclusiones al analizar los datos recogidos, normalmente usando algún tipo de análisis de regresión.La IK se puede situar en el área de investigación del diseño emocional. La tesis empieza justificando la importancia del diseño emocional. Como que el rango de técnicas usadas bajo el nombre de IK es extenso y no demasiado claro, la tesis propone una definición de IK que sirve para delimitar su alcance. A continuación, se sugiere un modelo para desarrollar estudios de IK. El modelo incluye el desarrollo del espacio semántico – el rango de emociones que el producto puede transmitir – y el espacio de propiedades – las variables técnicas que se pueden modificar en la fase de diseño. Después de la recogida de datos, la etapa de síntesis enlaza ambos espacios (descubre cómo distintas propiedades del producto transmiten ciertas emociones). Cada paso del modelo se explica detalladamente usando un estudio de IK realizado para esta tesis: el experimento de los zumos de frutas. El modelo inicial se va mejorando progresivamente durante la tesis y los datos del experimento se reanalizan usando nuevas propuestas. Muchas inquietudes prácticas aparecen cuando se estudia el modelo para estudios de IK mencionado anteriormente (entre otras, cuántos participantes son necesarios y cómo se desarrolla la sesión de recogida de datos). Se ha realizado una extensa revisión bibliográfica con el objetivo de responder éstas y otras preguntas. Se describen también las aplicaciones de IK más habituales, junto con comentarios sobre ideas particularmente interesantes de distintos artículos. La revisión bibliográfica sirve también para listar cuáles son las herramientas más comúnmente utilizadas en la fase de síntesis. La parte central de la tesis se centra precisamente en las herramientas para la fase de síntesis. Herramientas estadísticas como la teoría de cuantificación tipo I o la regresión logística ordinal se estudian con detalle, y se proponen varias mejoras. En particular, se propone una nueva forma gráfica de representar los resultados de una regresión logística ordinal. Se introduce una técnica de aprendizaje automático, los conjuntos difusos (rough sets), y se incluye una discusión sobre su idoneidad para estudios de IK. Se usan conjuntos de datos simulados para evaluar el comportamiento de las herramientas estadísticas sugeridas, lo que da pie a proponer algunas recomendaciones. Independientemente de las herramientas de análisis utilizadas en la fase de síntesis, las conclusiones serán probablemente erróneas cuando la matriz del diseño no es adecuada. Se propone un método para evaluar la idoneidad de matrices de diseño basado en el uso de dos nuevos indicadores: un índice de ortogonalidad y un índice de confusión. Se estudia el habitualmente olvidado rol de las interacciones en los estudios de IK y se propone un método para incluir una interacción, juntamente con una forma gráfica de representarla. Finalmente, la última parte de la tesis se dedica al escasamente tratado tema de la variabilidad en los estudios de IK. Se proponen un método (basado en el análisis clúster) para segmentar los participantes según sus respuestas emocionales y una forma de ordenar los participantes según su coherencia al valorar los productos (usando un coeficiente de correlación intraclase). Puesto que muchos usuarios de IK no son especialistas en la interpretación de salidas numéricas, se incluyen representaciones visuales para estos dos nuevos métodos que facilitan el procesamiento de las conclusiones.This PhD thesis deals with Kansei Engineering (KE), a technique for translating emotions elicited by products into technical parameters, and statistical methods that can benefit the discipline. The basic purpose of KE is discovering in which way some properties of a product convey certain emotions in its users. It is a quantitative method, and data are typically collected using questionnaires. Conclusions are reached when analyzing the collected data, normally using some kind of regression analysis. Kansei Engineering can be placed under the more general area of research of emotional design. The thesis starts justifying the importance of emotional design. As the range of techniques used under the name of Kansei Engineering is rather vast and not very clear, the thesis develops a detailed definition of KE that serves the purpose of delimiting its scope. A model for conducting KE studies is then suggested. The model includes spanning the semantic space – the whole range of emotions the product can elicit – and the space of properties – the technical variables that can be modified in the design phase. After the data collection, the synthesis phase links both spaces; that is, discovers how several properties of the product elicit certain emotions. Each step of the model is explained in detail using a KE study specially performed for this thesis: the fruit juice experiment. The initial model is progressively improved during the thesis and data from the experiment are reanalyzed using the new proposals. Many practical concerns arise when looking at the above mentioned model for KE studies (among many others, how many participants are used and how the data collection session is conducted). An extensive literature review is done with the aim of answering these and other questions. The most common applications of KE are also depicted, together with comments on particular interesting ideas from several papers. The literature review also serves to list which are the most common tools used in the synthesis phase. The central part of the thesis focuses precisely in tools for the synthesis phase. Statistical tools such as quantification theory type I and ordinal logistic regression are studied in detail, and several improvements are suggested. In particular, a new graphical way to represent results from an ordinal logistic regression is proposed. An automatic learning technique, rough sets, is introduced and a discussion is included on its adequacy for KE studies. Several sets of simulated data are used to assess the behavior of the suggested statistical techniques, leading to some useful recommendations. No matter the analysis tools used in the synthesis phase, conclusions are likely to be flawed when the design matrix is not appropriate. A method to evaluate the suitability of design matrices used in KE studies is proposed, based on the use of two new indicators: an orthogonality index and a confusion index. The commonly forgotten role of interactions in KE studies is studied and a method to include an interaction in KE studies is suggested, together with a way to represent it graphically. Finally, the untreated topic of variability in KE studies is tackled in the last part of the thesis. A method (based in cluster analysis) for finding segments among subjects according to their emotional responses and a way to rank subjects based on their coherence when rating products (using an intraclass correlation coefficient) are proposed. As many users of Kansei Engineering are not specialists in the interpretation of the numerical output from statistical techniques, visual representations for these two new proposals are included to aid understanding

Statistical methods in Kansei engineering studies

Aquesta tesi doctoral tracta sobre Enginyeria Kansei (EK), una tècnica per traslladar emocions transmeses per productes en paràmetres tècnics, i sobre mètodes estadístics que poden beneficiar la disciplina. El propòsit bàsic de l'EK és descobrir de quina manera algunes propietats d'un producte transmeten certes emocions als seus usuaris. És un mètode quantitatiu, i les dades es recullen típicament fent servir qüestionaris. S'extreuen conclusions en analitzar les dades recollides, normalment usant algun tipus d'anàlisi de regressió. L'EK es pot situar en l'àrea de recerca del disseny emocional. La tesi comença justificant la importància del disseny emocional. Com que el rang de tècniques usades sota el nom d'EK és extens i no massa clar, la tesi proposa una definició d'EK que serveix per delimitar el seu abast. A continuació, es suggereix un model per desenvolupar estudis d'EK. El model inclou el desenvolupament de l'espai semàntic – el rang d'emocions que el producte pot transmetre – i l'espai de propietats – les variables tècniques que es poden modificar en la fase de disseny. Després de la recollida de dades, l'etapa de síntesi enllaça ambdós espais (descobreix com diferents propietats del producte transmeten certes emocions). Cada pas del model s'explica detalladament usant un estudi d'EK realitzat per aquesta tesi: l'experiment dels sucs de fruites. El model inicial es va millorant progressivament durant la tesi i les dades de l'experiment es van reanalitzant usant noves propostes.Moltes inquietuds pràctiques apareixen quan s'estudia el model per a estudis d'EK esmentat anteriorment (entre d'altres, quants participants són necessaris i com es desenvolupa la sessió de recollida de dades). S'ha realitzat una extensa revisió bibliogràfica amb l'objectiu de respondre aquestes i altres preguntes. Es descriuen també les aplicacions d'EK més habituals, juntament amb comentaris sobre idees particularment interessants de diferents articles. La revisió bibliogràfica serveix també per llistar quines són les eines més comunament utilitzades en la fase de síntesi.La part central de la tesi se centra precisament en les eines per a la fase de síntesi. Eines estadístiques com la teoria de quantificació tipus I o la regressió logística ordinal s'estudien amb detall, i es proposen diverses millores. En particular, es proposa una nova forma gràfica de representar els resultats d'una regressió logística ordinal. S'introdueix una tècnica d'aprenentatge automàtic, els conjunts difusos (rough sets), i s'inclou una discussió sobre la seva idoneïtat per a estudis d'EK. S'usen conjunts de dades simulades per avaluar el comportament de les eines estadístiques suggerides, la qual cosa dóna peu a proposar algunes recomanacions.Independentment de les eines d'anàlisi utilitzades en la fase de síntesi, les conclusions seran probablement errònies quan la matriu del disseny no és adequada. Es proposa un mètode per avaluar la idoneïtat de matrius de disseny basat en l'ús de dos nous indicadors: un índex d'ortogonalitat i un índex de confusió. S'estudia l'habitualment oblidat rol de les interaccions en els estudis d'EK i es proposa un mètode per incloure una interacció, juntament amb una forma gràfica de representar-la. Finalment, l'última part de la tesi es dedica a l'escassament tractat tema de la variabilitat en els estudis d'EK. Es proposen un mètode (basat en l'anàlisi clúster) per segmentar els participants segons les seves respostes emocionals i una forma d'ordenar els participants segons la seva coherència en valorar els productes (usant un coeficient de correlació intraclasse). Com que molts usuaris d'EK no són especialistes en la interpretació de sortides numèriques, s'inclouen representacions visuals per a aquests dos nous mètodes que faciliten el processament de les conclusions.Esta tesis doctoral trata sobre Ingeniería Kansei (IK), una técnica para trasladar emociones transmitidas por productos en parámetros técnicos, y sobre métodos estadísticos que pueden beneficiar la disciplina. El propósito básico de la IK es descubrir de qué manera algunas propiedades de un producto transmiten ciertas emociones a sus usuarios. Es un método cuantitativo, y los datos se recogen típicamente usando cuestionarios. Se extraen conclusiones al analizar los datos recogidos, normalmente usando algún tipo de análisis de regresión.La IK se puede situar en el área de investigación del diseño emocional. La tesis empieza justificando la importancia del diseño emocional. Como que el rango de técnicas usadas bajo el nombre de IK es extenso y no demasiado claro, la tesis propone una definición de IK que sirve para delimitar su alcance. A continuación, se sugiere un modelo para desarrollar estudios de IK. El modelo incluye el desarrollo del espacio semántico – el rango de emociones que el producto puede transmitir – y el espacio de propiedades – las variables técnicas que se pueden modificar en la fase de diseño. Después de la recogida de datos, la etapa de síntesis enlaza ambos espacios (descubre cómo distintas propiedades del producto transmiten ciertas emociones). Cada paso del modelo se explica detalladamente usando un estudio de IK realizado para esta tesis: el experimento de los zumos de frutas. El modelo inicial se va mejorando progresivamente durante la tesis y los datos del experimento se reanalizan usando nuevas propuestas. Muchas inquietudes prácticas aparecen cuando se estudia el modelo para estudios de IK mencionado anteriormente (entre otras, cuántos participantes son necesarios y cómo se desarrolla la sesión de recogida de datos). Se ha realizado una extensa revisión bibliográfica con el objetivo de responder éstas y otras preguntas. Se describen también las aplicaciones de IK más habituales, junto con comentarios sobre ideas particularmente interesantes de distintos artículos. La revisión bibliográfica sirve también para listar cuáles son las herramientas más comúnmente utilizadas en la fase de síntesis. La parte central de la tesis se centra precisamente en las herramientas para la fase de síntesis. Herramientas estadísticas como la teoría de cuantificación tipo I o la regresión logística ordinal se estudian con detalle, y se proponen varias mejoras. En particular, se propone una nueva forma gráfica de representar los resultados de una regresión logística ordinal. Se introduce una técnica de aprendizaje automático, los conjuntos difusos (rough sets), y se incluye una discusión sobre su idoneidad para estudios de IK. Se usan conjuntos de datos simulados para evaluar el comportamiento de las herramientas estadísticas sugeridas, lo que da pie a proponer algunas recomendaciones. Independientemente de las herramientas de análisis utilizadas en la fase de síntesis, las conclusiones serán probablemente erróneas cuando la matriz del diseño no es adecuada. Se propone un método para evaluar la idoneidad de matrices de diseño basado en el uso de dos nuevos indicadores: un índice de ortogonalidad y un índice de confusión. Se estudia el habitualmente olvidado rol de las interacciones en los estudios de IK y se propone un método para incluir una interacción, juntamente con una forma gráfica de representarla. Finalmente, la última parte de la tesis se dedica al escasamente tratado tema de la variabilidad en los estudios de IK. Se proponen un método (basado en el análisis clúster) para segmentar los participantes según sus respuestas emocionales y una forma de ordenar los participantes según su coherencia al valorar los productos (usando un coeficiente de correlación intraclase). Puesto que muchos usuarios de IK no son especialistas en la interpretación de salidas numéricas, se incluyen representaciones visuales para estos dos nuevos métodos que facilitan el procesamiento de las conclusiones.This PhD thesis deals with Kansei Engineering (KE), a technique for translating emotions elicited by products into technical parameters, and statistical methods that can benefit the discipline. The basic purpose of KE is discovering in which way some properties of a product convey certain emotions in its users. It is a quantitative method, and data are typically collected using questionnaires. Conclusions are reached when analyzing the collected data, normally using some kind of regression analysis. Kansei Engineering can be placed under the more general area of research of emotional design. The thesis starts justifying the importance of emotional design. As the range of techniques used under the name of Kansei Engineering is rather vast and not very clear, the thesis develops a detailed definition of KE that serves the purpose of delimiting its scope. A model for conducting KE studies is then suggested. The model includes spanning the semantic space – the whole range of emotions the product can elicit – and the space of properties – the technical variables that can be modified in the design phase. After the data collection, the synthesis phase links both spaces; that is, discovers how several properties of the product elicit certain emotions. Each step of the model is explained in detail using a KE study specially performed for this thesis: the fruit juice experiment. The initial model is progressively improved during the thesis and data from the experiment are reanalyzed using the new proposals. Many practical concerns arise when looking at the above mentioned model for KE studies (among many others, how many participants are used and how the data collection session is conducted). An extensive literature review is done with the aim of answering these and other questions. The most common applications of KE are also depicted, together with comments on particular interesting ideas from several papers. The literature review also serves to list which are the most common tools used in the synthesis phase. The central part of the thesis focuses precisely in tools for the synthesis phase. Statistical tools such as quantification theory type I and ordinal logistic regression are studied in detail, and several improvements are suggested. In particular, a new graphical way to represent results from an ordinal logistic regression is proposed. An automatic learning technique, rough sets, is introduced and a discussion is included on its adequacy for KE studies. Several sets of simulated data are used to assess the behavior of the suggested statistical techniques, leading to some useful recommendations. No matter the analysis tools used in the synthesis phase, conclusions are likely to be flawed when the design matrix is not appropriate. A method to evaluate the suitability of design matrices used in KE studies is proposed, based on the use of two new indicators: an orthogonality index and a confusion index. The commonly forgotten role of interactions in KE studies is studied and a method to include an interaction in KE studies is suggested, together with a way to represent it graphically. Finally, the untreated topic of variability in KE studies is tackled in the last part of the thesis. A method (based in cluster analysis) for finding segments among subjects according to their emotional responses and a way to rank subjects based on their coherence when rating products (using an intraclass correlation coefficient) are proposed. As many users of Kansei Engineering are not specialists in the interpretation of the numerical output from statistical techniques, visual representations for these two new proposals are included to aid understanding.Postprint (published version

KEER2022

Avanttítol: KEER2022. DiversitiesDescripció del recurs: 25 juliol 202

Review on recent advances in information mining from big consumer opinion data for product design

In this paper, based on more than ten years' studies on this dedicated research thrust, a comprehensive review concerning information mining from big consumer opinion data in order to assist product design is presented. First, the research background and the essential terminologies regarding online consumer opinion data are introduced. Next, studies concerning information extraction and information utilization of big consumer opinion data for product design are reviewed. Studies on information extraction of big consumer opinion data are explained from various perspectives, including data acquisition, opinion target recognition, feature identification and sentiment analysis, opinion summarization and sampling, etc. Reviews on information utilization of big consumer opinion data for product design are explored in terms of how to extract critical customer needs from big consumer opinion data, how to connect the voice of the customers with product design, how to make effective comparisons and reasonable ranking on similar products, how to identify ever-evolving customer concerns efficiently, and so on. Furthermore, significant and practical aspects of research trends are highlighted for future studies. This survey will facilitate researchers and practitioners to understand the latest development of relevant studies and applications centered on how big consumer opinion data can be processed, analyzed, and exploited in aiding product design

AFFECTIVE QUALITY OF EDUCATIONAL SERVICES MEASUREMENT IN THE CONTEXT OF HIGHER EDUCATION MARKETING

Educational marketing has become an increasingly important area within Higher Education as the competition for students has intensified. Being able to measure and understand the quality of educational services – a key factor in the decision making process for a prospective student – is an incredibly challenging problem as it involves the quantitative measurement of factors such as emotions and affections towards an Institution or programme, which themselves tend to be intangible. The application of total quality management philosophy and methodology in the context of higher education today is fully acknowledged and widely used. These conditions have defined the main task of this research: to develop a methodology for quantitative measurement of the affective quality of educational services for marketing management analysis. In other words offered research investigates how to measure things that have often been considered immeasurable. It was hypothesized that availability of a methodology for quantitative estimation of the affective quality of educational services provides additional important information that ensures an effective decision-making process in the marketing department in higher education institutions. Kansei engineering formalizes such concepts as affections and emotions and highlights their role in the purchase decision-making process. Our KanMar (short for Kansei Marketing) approach is aimed on the implementation of the main Kansei engineering ideas in the context of educational marketing and provides the framework for the quantitative measurement of educational services’ affective quality. KanMar enables the formalization of the affective quality of educational services for its marketing analysis: comparison, prediction, control, etc. The results of such an analysis help to position own services in today’s competitive market more effectively. Data obtained using KanMar methodology enables to find out the stakeholders’ implicit motivations or attitudes. So, for example, data obtained during the conducted survey has indirectly confirmed the students’ orientation to the practical activity. This orientation is typical for the Universities of Applied Sciences and the respondents for this survey have all been students at one of them. KanMar approach also addresses major gaps of existing instruments based on SERVQUAL methodology aimed to measure service quality in education. The hypothesis was tested and partly confirmed using case study that illustrates the application of the KanMar approach