前言

在大量的需求需要進(jìn)行迭代時(shí)，由于時(shí)間、人力、財(cái)力等相關(guān)因素干擾，無(wú)法在有限的時(shí)間內(nèi)容對(duì)所有的需求進(jìn)行滿足，此時(shí)需要我們對(duì)需求進(jìn)行優(yōu)先級(jí)的排列。最大化的合理的提高有限資源的使用。

在常見(jiàn)的產(chǎn)品優(yōu)先級(jí)區(qū)分的方式有時(shí)間四象限模型和KANO模型。今天主要介紹下KANO模型如何使用。

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什么是KANO模型

KANO 模型是東京理工大學(xué)教授狩野紀(jì)昭(Noriaki Kano)發(fā)明的對(duì)用戶需求分類和優(yōu)先排序的有用工具，以分析用戶需求對(duì)用戶滿意的影響為基礎(chǔ)，體現(xiàn)了產(chǎn)品性能和用戶滿意之間的非線性關(guān)系。

根據(jù)不同類型的質(zhì)量特性與顧客滿意度之間的關(guān)系，狩野教授將產(chǎn)品服務(wù)的質(zhì)量特性分為五類：

基本（必備）型質(zhì)量——Must-be Quality/ Basic Quality

期望（意愿）型質(zhì)量——One-dimensional Quality/ Performance Quality

興奮（魅力）型質(zhì)量—Attractive Quality/ Excitement Quality

無(wú)差異型質(zhì)量——Indifferent Quality/Neutral Quality

反向（逆向）型質(zhì)量——Reverse Quality，亦可以將 'Quality' 翻譯成“質(zhì)量”或“品質(zhì)”

什么是KANO模型來(lái)源：百度百科

在產(chǎn)品需求中的KANO模型

參考KANO模型中提出的質(zhì)量與滿意度的關(guān)系。將用戶需求與用戶滿意度進(jìn)行對(duì)應(yīng)的替換。

可以得到以下五類：

基本型需求、期望型需求、興奮型需求、無(wú)差異型需求、反向型需求

KANO模型

基本型需求

基本型需求，又稱必備型需求，是用戶對(duì)產(chǎn)品的基本需求。

基本型需求存在時(shí)不能獲得用戶太多的好感與滿意度，用戶理解為你理所應(yīng)當(dāng)?shù)奶峁?。但是基本型需求不存在，沒(méi)有會(huì)在用戶心中對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行大大的折扣。

期望型需求

期望型需求，又稱意愿型需求，此類需求與用戶滿意度成正比，滿足用戶期望型需求越多，用戶滿意度越高。

期望型的需求滿足用戶的類型越多，用戶就會(huì)逐步的提升對(duì)產(chǎn)品的滿意度，但滿足用戶的越少，也會(huì)成比例的影響到用戶的滿意度。

興奮型需求

興奮型需求，又稱魅力型需求，此類需求，指用戶在開(kāi)始不會(huì)有過(guò)多的期望，但是如果能夠滿足用戶，便能引起用戶的興奮，從而快速提升用戶的滿意度。

興奮型的需求，其實(shí)有一種我們經(jīng)常所說(shuō)的給人眼前一亮的感覺(jué)。這種需求功能能夠引起用戶的探索性與興奮性。但是如果不提供，也不會(huì)大范圍的影響用戶滿意度。

無(wú)差異型需求

無(wú)差異型需求，指的是這類需求基本不影響用戶滿意度，有無(wú)即可。此類需求屬于邊緣需求。

反向型需求

反向型需求，又稱逆向型需求。此類需求是和用戶滿意度背道而馳，實(shí)現(xiàn)此功能對(duì)用戶滿意度只有降低。

如何判斷需求屬于那種類型

在判斷需求屬于那種類型，一般采用問(wèn)卷調(diào)查的方式進(jìn)行收集分析。在KNAO模型的調(diào)查問(wèn)卷中，需要對(duì)一個(gè)問(wèn)題從正反兩個(gè)方面進(jìn)行提問(wèn)，同時(shí)搭配5個(gè)層次的選項(xiàng)進(jìn)行選擇。

正反兩個(gè)方面

“提供”：當(dāng)產(chǎn)品提供某某功能時(shí)。

“不提供”：當(dāng)產(chǎn)品不提供某某功能時(shí)。

注：提供與不提供是兩個(gè)對(duì)立面的設(shè)定?？梢杂闷浣x詞進(jìn)行對(duì)應(yīng)的代替。如：滿足、不滿足；有、沒(méi)有等等。

五個(gè)層次

“非常喜歡”：該項(xiàng)要素具備時(shí)，會(huì)讓您感到滿意。

“理所當(dāng)然”：該項(xiàng)要素具備時(shí)，您覺(jué)得是必須的，必備的。

“無(wú)所謂”：該項(xiàng)要素有無(wú)對(duì)您來(lái)說(shuō)沒(méi)有差別。

“勉強(qiáng)接受”：該項(xiàng)要素有無(wú)，雖然還沒(méi)到不喜歡的程度，但還可以接受。

“很不喜歡”：該項(xiàng)要素具備時(shí)，會(huì)讓您感到不滿意。

問(wèn)卷設(shè)計(jì)模式舉例

數(shù)據(jù)清洗統(tǒng)計(jì)

借助調(diào)查問(wèn)卷的收集反饋，過(guò)濾掉無(wú)效數(shù)據(jù)（制定過(guò)濾無(wú)效數(shù)據(jù)規(guī)則，對(duì)于部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行舍棄）。然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

將統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總到對(duì)應(yīng)的二維表格中。同時(shí)參考表格對(duì)應(yīng)的需求類型進(jìn)行總數(shù)的統(tǒng)計(jì)。

注：類型對(duì)應(yīng)表格（一）（常用類型）

注：類型對(duì)應(yīng)表格（二）

如何選擇對(duì)應(yīng)的分析模型，要結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行處理。

常見(jiàn)的影響因素：需求可能會(huì)因人而異、需求可能因文化差異而不同、需求會(huì)隨時(shí)間變化等。

Better-Worse系數(shù)分析

在處理完成對(duì)應(yīng)的需求數(shù)量統(tǒng)計(jì)后。我們就將需求進(jìn)行Better-Worse系數(shù)分析。

Better，可以解讀為增加后的滿意系數(shù)。 Better的數(shù)值通常為正，代表如果產(chǎn)品提供某種功能或服務(wù)，用戶滿意度會(huì)提升。正值越大/越接近1，則表示用戶滿意度提升的效果會(huì)越強(qiáng)，滿意度上升的越快。

Better

Worse，可以叫做消除后的不滿意系數(shù)。 Worse的數(shù)值通常為負(fù)，代表產(chǎn)品如果不提供某種功能或服務(wù)，用戶的滿意度會(huì)降低。其負(fù)值越大/越接近-1，則表示對(duì)用戶不滿意度的影響最大，滿意度降低的影響效果越強(qiáng)，下降的越快。

Worse

根據(jù)對(duì)應(yīng)計(jì)算出的系數(shù)，我們對(duì)應(yīng)的需求進(jìn)行四象限的劃分。從而得出需求的所屬類型。

四象限的劃分

如何需求排序、如何處理

類型順序

對(duì)于分析的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，按照對(duì)應(yīng)的類型將需求進(jìn)行分類。

基本型需求 > 期望型需求 > 興奮型需求 > 無(wú)差異需求

實(shí)際中需求類型如何理解，如何處理

在實(shí)際中，如果資源充沛的情況下可以按照按照保證基本型需求滿足，提高期望型需求，擴(kuò)展興奮型需求的邏輯進(jìn)行對(duì)應(yīng)需求的處理。

如果在資源有限的情況下，則進(jìn)行逐級(jí)遞減。在遞減的同時(shí)，可以針對(duì)每種類型進(jìn)行優(yōu)先級(jí)的排列。

同時(shí)也要結(jié)合實(shí)際的業(yè)務(wù)以及戰(zhàn)略進(jìn)行優(yōu)先級(jí)的調(diào)整處理。例如：產(chǎn)品某些商業(yè)化的需求本身就是一個(gè)反向型的需求，例如：廣告，但是為了平衡商業(yè)化，這些都是需要去考慮在內(nèi)的。只不過(guò)是盡可能減少對(duì)應(yīng)的影響。

模型不足和實(shí)際使用

KANO模型雖然在需求調(diào)研階段中可以對(duì)需求進(jìn)行優(yōu)先級(jí)的分類，但是相對(duì)操作比較復(fù)雜，針對(duì)差異性較大的可以進(jìn)行有效的區(qū)分，但是對(duì)于差異性較小的進(jìn)行區(qū)分可能效果不佳。同時(shí)通過(guò)KANO進(jìn)行文件調(diào)查，若需求較多，可能問(wèn)卷題量較多，最終導(dǎo)致問(wèn)卷數(shù)據(jù)價(jià)值偏低。所以在使用KANO模型時(shí)，首先需要對(duì)需要做一個(gè)初步的篩選，然后進(jìn)行對(duì)應(yīng)的問(wèn)卷投放調(diào)研。

總結(jié)

在學(xué)習(xí)KANO模型如何搭建，會(huì)進(jìn)行對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)輸出。同時(shí)要有自我對(duì)結(jié)果的認(rèn)知與判斷?？偟囊痪湓?，所有的模型數(shù)據(jù)，所有的調(diào)研數(shù)據(jù)都是為我們最終的決策提供輔助作用。在實(shí)際中要充分結(jié)合場(chǎng)景、資源進(jìn)行合理規(guī)劃。