rabbit-obsidian/Clippings/需求分析 KANO模型.md

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title: "需求分析 | KANO模型"
source: "https://zhuanlan.zhihu.com/p/483236485"
author:
- "[[知乎专栏]]"
published:
created: 2024-12-30
description: "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…"
tags:
- "clippings"
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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](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=195517299&content_type=Article&match_order=1&q=%E7%8B%A9%E9%87%8E%E7%BA%AA%E6%98%AD&zhida_source=entity)(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](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=195517299&content_type=Article&match_order=1&q=%E6%97%A0%E5%B7%AE%E5%BC%82%E5%9E%8B%E9%9C%80%E6%B1%82&zhida_source=entity)**: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](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=195517299&content_type=Article&match_order=1&q=%E5%8F%8D%E5%90%91%EF%BC%88%E9%80%86%E5%90%91%EF%BC%89%E5%9E%8B%E9%9C%80%E6%B1%82&zhida_source=entity)**: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](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=195517299&content_type=Article&match_order=1&q=%E7%BB%A9%E6%95%88%E6%8C%87%E6%A0%87&zhida_source=entity)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](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=195517299&content_type=Article&match_order=1&q=%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%88%86%E6%9E%90&zhida_source=entity)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](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=195517299&content_type=Article&match_order=1&q=%E9%97%AE%E5%8D%B7%E8%B0%83%E6%9F%A5&zhida_source=entity)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。
![[33107341aea1b10b9b3eec696e497f2d_MD5.jpg]]
### **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](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=195517299&content_type=Article&match_order=3&q=%E6%9C%9F%E6%9C%9B%E5%9E%8B%E9%9C%80%E6%B1%82&zhida_source=entity)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。
![[dcff7d3245dc87a6ff5b2b7f7576ce2c_MD5.jpg]]
### **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:
![[04e4db4f3ad5cbfd170cb7e72f96119b_MD5.jpg]]
## **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](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=195517299&content_type=Article&match_order=1&q=%E7%BB%9D%E5%AF%B9%E5%88%86%E5%80%BC&zhida_source=entity)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](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=195517299&content_type=Article&match_order=3&q=better-worse%E7%B3%BB%E6%95%B0&zhida_source=entity)。
根据5项功能的better-worse系数值将[散点图](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=195517299&content_type=Article&match_order=1&q=%E6%95%A3%E7%82%B9%E5%9B%BE&zhida_source=entity)划分为四个象限,以确立需求优先级。
![[9c95277b7fbdd32dc20434ef9d41a98d_MD5.jpg]]
- ***第一象限:**better系数值高worse系数[绝对值](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=195517299&content_type=Article&match_order=1&q=%E7%BB%9D%E5%AF%B9%E5%80%BC&zhida_source=entity)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](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=195517299&content_type=Article&match_order=1&q=%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E8%B1%A1%E9%99%90&zhida_source=entity)**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](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=195517299&content_type=Article&match_order=1&q=%E7%AC%AC%E4%B8%89%E8%B1%A1%E9%99%90&zhida_source=entity)**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](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=195517299&content_type=Article&match_order=1&q=%E7%AC%AC%E5%9B%9B%E8%B1%A1%E9%99%90&zhida_source=entity)**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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