KANO模型詳解

What：KANO模型是什么

維基百科上對KANO模型的定義如下：

The Kano model is a theory for product development and customer satisfaction developed in the 1980s by Professor Noriaki Kano, which classifies customer preferences into five categories.

Kano模型是由Noriaki Kano教授于1980年代提出的產(chǎn)品開發(fā)和客戶滿意度理論，它將客戶偏好分為五類。

這五類偏好即五種需求類型，分別是，基本需求（Must-be）、期望需求（Satisfiers）、魅力需求（Exciters/Delighters）、無差異需求、反向需求（Dissatisfiers）。KANO模型從用戶滿意度與功能性這兩個緯度出發(fā)進行需求分類，所以解釋這五類需求前，先引入用戶滿意度與功能性。

滿意度與功能性

用戶滿意度是漸變的，這一維度從令人沮喪出發(fā)到令人振奮，如下圖。

用戶滿意度.jpg

我們希望產(chǎn)品達到極高滿意度，但通常是不可能的。需求因人而異，而且充滿變化。

另一個緯度產(chǎn)品功能性，即產(chǎn)品提供了多少用戶期望的功能，這些功能實施得如何。

功能具備程度.jpg

這一緯度從不提供到最佳實施，顯然，最佳功能實施需要大量投入，不管是功能設計還是開發(fā)。所以我們需要在功能性和滿意度間找到一個平衡，指導哪些功能必須提供，哪些可以晚一些提供，哪些我們壓根就不需要去考慮。這兩個緯度就是KANO模型的基礎，從產(chǎn)品功能具備程度出發(fā)，分析用戶滿意度變化情況，從而對需求進行歸類。

KANO模型基礎.jpg

五種需求分類

我們先來看看KANO模型：

KANO模型.jpg

圖中線性需求類別我們稱為期望型需求，功能上的每一次增加都會提升用戶的滿意度。

圖中必備需求也叫基本型需求，如果我們不提供此需求會大大增加用戶的不滿，但當產(chǎn)品全力以赴只提供這類需求，用戶并不會對產(chǎn)品感到滿意。

魅力型需求，即非常有吸引力的需求，當這類功能實施不錯時，會大大提升用戶滿意度。當產(chǎn)品基本功能已滿足時，此類需求會幫助提升用戶忠誠度。

無差異性需求即不管提不提供用戶都無所謂。應避免此類沒有回報的需求。

反向型需求，功能性與用戶滿意度呈負相關。提供后反而導致客戶不滿。

下表是對這五種需求類別的簡單總結：

對比另外一個需求優(yōu)先級分析工具MoSCoW模型，基本需求即Must-have，期望需求類比Should-have，魅力需求類比Could-have，反向需求、無差異性需求即Won't-have。

Why&When：為什么使用KANO模型

為什么KANO模型是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理常用分析工具？它能帶來什么價值？

KANO模型被提出時是用于質(zhì)量領域，從用戶滿意度和功能具備度兩個維度出發(fā)去衡量產(chǎn)品質(zhì)量，從而指導產(chǎn)品研發(fā)。這和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品非常貼切，它能幫助產(chǎn)品經(jīng)理識別功能具備度和用戶滿意度之間的關系，因此被廣泛使用。

需求分析階段，如果需要識別功能是否需要做，或者對多個功能進行優(yōu)先級排序時可以使用KANO模型。當然可視化KANO模型也會幫助建立團隊共識。

對于工具的使用，我習慣于分析它什么時候用及什么時候不用。

因為KANO模型只從用戶滿意度及功能是否具備這兩個維度出發(fā)去分析需求價值，所以并不適用于當價值衡量需考慮其他維度因素，如需要將戰(zhàn)略、商業(yè)收益等等納入考慮時。

How：如何使用KANO模型分析

Step 1 明確問題

明確KANO模型是否適用于當前場景，并且明確需要做需求分類或優(yōu)先級排序的需求/功能，定義出針對這個需求/功能的問題。

Step 2 問卷設計

根據(jù)Step1輸出的問題集，進行正反向發(fā)散。KANO問卷每一個功能/需求問題是由正向和負向兩個子問題構成，分別是用戶在面對具備（提供）或不具備（不提供）某項功能所做出的反應。問卷中的問題答案采用五級選項，按照：喜歡、理應如此、無所謂、勉強接受、我不喜歡，進行評定。

舉個例子：

1. 正向問題

如果當你前往購物車進行結算時，提供購物車部分商品分開結算的功能，你認為：
A.喜歡 B.理應如此 C.無所謂 D. 勉強接受 E.我不喜歡

2. 反向問題

如果當你前往購物車進行結算時，不提供部分商品分開結算的功能，需要整體結算購物車內(nèi)商品，你認為：
A.喜歡 B.理應如此 C.無所謂 D. 勉強接受 E.我不喜歡

還可以詢問用戶功能的重要程度，可以從1-9打分，從毫不重要到及其重要：

您認為購物車中部分商品可分開結算功能的重要程度是什么樣的呢？
A.1 B.2 C.3 D.4 E.5 ...

在設計問卷時建議加上用戶基礎信息，方便在后續(xù)結果統(tǒng)計時過濾掉非目標用戶。如我的目標用戶是18-35歲的女性，那問卷收集的信息，在統(tǒng)計結果時應該過濾掉不屬于這個群體的用戶反饋。

Step 3 KANO模型統(tǒng)計結果

3.1 需求分類

基于問卷結果進行需求分類的分析。每組正反向問題的排列組合一共是25種，對這25種組合進行統(tǒng)計，見下圖：

KANO模型量化表

基于結果進行統(tǒng)計，最多比例的屬性可作為統(tǒng)計后的結果，即該需求分類。當只需確認需求分類時，到這里就可以結束了。如果涉及到多個需求的優(yōu)先級排序，你還需進行下一步。

3.2 計算Better-Worse系數(shù)

Better-Worse系數(shù)，表示某功能可以增加滿意或者消除不喜歡的影響程度。

Better，簡單說就是滿意系數(shù)，代表如果產(chǎn)品提供某種功能或服務，用戶滿意度會提升。Better值越大/越接近1，則表示用戶滿意度提升的效果會越強。

Worse不滿意系數(shù)，Worse的數(shù)值通常為負，代表產(chǎn)品如果不提供某種功能或服務，用戶的滿意度會降低。其絕對值越接近1，則表示對用戶不滿意度的影響最大，滿意度降低的影響效果越強，下降的越快。

其計算公式如下：

增加后的滿意系數(shù) Better/SI=（A+O）/(A+O+M+I)

消除后的不滿意系數(shù) Worse/DSI= -1 *（O+M）/(A+O+M+I)

4 結果產(chǎn)出

4.1 利用better-worse系數(shù)分析功能優(yōu)先級

我們也可以使用可視化的散點圖或氣泡圖來分析。使用better及worse的絕對值制作氣泡圖，worse為橫坐標，better為縱坐標。將用戶對功能重要程度的打分作為氣泡的平均值。

氣泡圖.jpg

第一象限表示：better系數(shù)值高，worse系數(shù)絕對值也很高的情況。落入這一象限的因素，即期望型需求。這是優(yōu)先級較高的需求。

第二象限表示：better系數(shù)值高，worse系數(shù)絕對值低的情況。落入這一象限的因素，即興奮型需求（即魅力型需求）。

第三象限表示：better系數(shù)值低，worse系數(shù)絕對值也低的情況。落入這一象限的因素，即無差異需求。

第四象限表示：better系數(shù)值低，worse系數(shù)絕對值高的情況。落入這一象限的因素，即必備型需求。

4.2 確定優(yōu)先級

不同分類需求優(yōu)先級如何確定呢？

一般來說，基本型需求 > 期望型需求 > 魅力型需求，我們盡量避免做無差異需求和反向需求。

以上提到過關于KANO模型與MoSCoW模型的簡單映射關系，基本型需求即Must-have，一定要提供；期望型需求是與Should-have，即應該要有，通常會作為競品之間比較的重點。而魅力型需求即Could-have，此類需求能夠提高用戶忠誠度，當這類功能具備程度達到某個點時會大大增加用戶的滿意度。

5 Pros vs Cons

KANO模型優(yōu)勢比較突出，成本相對較低，只需要用戶完成問卷再通過簡單分析計算即可得到結果。且需求分類、優(yōu)先級排序是基于用戶反饋數(shù)據(jù)分析的結果，而不是用戶的代表、測試人員、業(yè)務代表等等。

同樣，Kano模型也有它的不足：

1. Kano問卷通常較長，問卷問題從正反兩面詢問，可能會導致用戶感覺重復，若用戶沒有認真作答，會引起數(shù)據(jù)質(zhì)量的下降。

2. 問卷類型的數(shù)據(jù)容易出現(xiàn)“幸存者偏差”的情況，即反饋的用戶本身就有較強的反饋意愿，無法體現(xiàn)全體用戶的真實情況。

3. 可能出現(xiàn)同一需求在歸類時，屬性頻數(shù)相等或近似的情況。

4. 只是從用戶滿意度和功能具備度出發(fā)，不適用與需要考慮其他維度因素，例如，收益、戰(zhàn)略等等。

6 寫在最后

需求是因人而異的，滿足目標用戶中多數(shù)人的需求即可。需求隨時間變化，例如以前線上支付是魅力型需求，如今卻不可或缺。所以產(chǎn)品需要持續(xù)迭代，與時俱進，為用戶企業(yè)帶來價值。