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| 需求分析 | KANO模型 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/483236485 |
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2024-12-30 | 1、什么是KANO模型？1.1 模型定义KANO 模型是东京理工大学教授狩野纪昭(Noriaki Kano)发明的 对用户需求分类和优先排序的有用工具，以分析用户需求对用户满意的影响为基础，体现了产品性能和用户满意之间的非线性… |
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1.1 模型定义
KANO 模型是东京理工大学教授狩野纪昭(Noriaki Kano)发明的对用户需求分类和优先排序的有用工具，以分析用户需求对用户满意的影响为基础，体现了产品性能和用户满意之间的非线性关系。
根据不同类型的质量特性与顾客满意度之间的关系，将产品服务的质量特性分为五类：
- 基本（必备）型需求：是顾客对企业提供的产品或服务因素的基本要求。顾客认为产品“必须有”的属性或功能。
- 期望型需求：指顾客的满意状况与需求的满足程度成比例关系的需求，此类需求得到满足或表现良好的话，客户满意度会显著增加，企业提供的产品和服务水平超出顾客期望越多，顾客的满意状况越好。
- 兴奋（魅力）型需求：指不会被顾客过分期望的需求。对于魅力型需求，随着满足顾客期望程度的增加，顾客满意度也会急剧上升，但一旦得到满足，即使表现并不完善，顾客表现出的满意状况则也是非常高的。
- 无差异型需求：不论提供与否，对用户体验无影响。是质量中既不好也不坏的方面，它们不会导致顾客满意或不满意。
- 反向（逆向）型需求：引起强烈不满的质量特性和导致低水平满意的质量特性，因为并非所有的消费者都有相似的喜好。许多用户根本都没有此需求，提供后用户满意度反而会下降，而且提供的程度与用户满意程度成反比。
前三种需求根据绩效指标分类就是基本因素、绩效因素和激励因素。
1.2 模型意义
在实际操作中，企业首先要全力以赴地满足顾客的基本型需求，保证顾客提出的问题得到认真的解决，重视顾客认为企业有义务做到的事情，尽量为顾客提供方便。以实现顾客最基本的需求满足。
然后，企业应尽力去满足顾客的期望型需求，这是质量的竞争性因素。提供顾客喜爱的额外服务或产品功能，使其产品和服务优于竞争对手并有所不同，引导顾客加强对本企业的良好印象，使顾客达到满意。最后争取实现顾客的兴奋型需求，为企业建立最忠实的客户群。
2、KANO模型运用步骤
①列出所有功能/需求列表；
②对于每个功能/需求询问用户两个问题：
- 如果产品具备这种功能/需求你觉得怎么样
- 如果产品没有这种功能/需求你觉得怎么样
③对于每个问题，用户从三种答案中做选择：满意、没有区别、不满意；
④收集所有用户结果，按照下放表格确定每种功能/需求对应的属性类别；
⑤将所有属性按照 KANO 象限图排列，得到优先级排序；
3、如何使用KANO调研
KANO模型分析方法主要是通过标准化问卷进行调研，根据调研结果对各因素属性归类，解决需求属性的定位问题，以提高用户满意度。
3.1 明确目的
做之前，必须明白调研的目的是什么，是否合适用KANO 模型解决，为什么要用KANO模型解决。KANO模型就可以帮助我们很好地贴合业务需求，从具备程度和满意程度这两个维度出发，将产品中新增的功能进行区分和排序，从而知道：
- 哪些功能是一定要有，否则会直接影响用户体验的（基础属性、期望属性）；
- 哪些功能是没有时不会造成负向影响，拥有时会给用户带来惊喜的（兴奋属性）；
- 哪些功能是可有可无，具备与否对用户都不会有大影响的（无差异因素）。
3.2 设计问卷
问卷调查表划分维度有两个：提供时的满意程度、不提供时的满意程度。而满意程度被划分为5级（非常满意、满意、一般、不满意、很不满意），因为人的满意程度往往是渐变的，而不是突变的。
满意程度的文案可根据实际问题灵活修改，如使用（非常喜欢、理应如此、无所谓、勉强接受、很不喜欢 或者 非常有用、挺实用、无所谓、不实用、很不实用 ）更加形象的描述。
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3.3 清洗数据
在收集所有问卷之后，注意清洗掉个别的明显胡乱回答的个例。如全部问题都选择“我很喜欢”或“很不喜欢”的，这种回答毫无参考价值。
3.4 整理分类
为了能够将需求区分为基本型需求、期望型需求和兴奋需求，需按照正向和负向问题的回答对属性进行分类，具体分类对照下表。
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3.5 量化表格
记录所有合理的数据，计算出各项占比，填写在下面的对照表里面：
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4、多需求排序分级
4.1 better-worse系数
Better-worse系数，表示某功能可以增加满意或者消除不喜欢的影响程度。
- Better：可以解读为增加后的满意系数。Better的数值通常为正，代表如果产品提供某种功能或服务，用户满意度会提升。正值越大/越接近1，则表示用户满意度提升的效果会越强，满意度上升的越快。
- ***Worse：*可以叫做消除后的不满意系数。Worse的数值通常为负，代表产品如果不提供某种功能或服务，用户的满意度会降低。其负值越大/越接近-1，则表示对用户不满意度的影响最大，满意度降低的影响效果越强，下降的越快。
因此，根据 better-worse系数，对两者系数绝对分值较高的项目应当优先实施。
其计算公式如下：
- 增加后的满意系数 Better/SI=（A+O）/（A+O+M+I）
- 消除后的不满意系数 Worse/DSI= （-1） *（O+M）/（A+O+M+I）
4.2 案例解析
案例：某产品希望优化5项功能，但是不知道哪些是用户需要的。通过KANO调研分析，可以分别计算出5项功能的better-worse系数。
根据5项功能的better-worse系数值，将散点图划分为四个象限，以确立需求优先级。
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- ***第一象限：*better系数值高，worse系数绝对值也很高的情况。落入这一象限，称之为期望型因素（一维因素）。功能2落入此象限，即表示产品提供此功能，用户满意度会提升，当不提供此功能，用户满意度就会降低。
- ***第二象限：*better系数值高，worse系数绝对值低的情况。落入这一象限，称之为兴奋型因素。功能1落入此象限，即表示不提供此功能，用户满意度不会降低，但当提供此功能，用户满意度会有很大提升。
- ***第三象限：*better系数值低，worse系数绝对值也低的情况。落入这一象限，称之为无差异因素。功能3落入此象限，即无论提供或不提供这些功能，用户满意度都不会有改变，这些功能点是用户并不在意的功能。
- ***第四象限：*better系数值低，worse系数绝对值高的情况。落入这一象限，称之为必备型因素。功能4落入此象限，即表示当产品提供此功能，用户满意度不会提升，当不提供此功能，用户满意度会大幅降低；说明落入此象限的功能是最基本的功能。
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