IPD解讀丨需求分級KANO成就產(chǎn)品魅力質(zhì)量

時(shí)間：2023-01-03作者：上海益思企業(yè)管理咨詢有限公司瀏覽：266

IPD解讀丨需求分級KANO成就產(chǎn)品魅力質(zhì)量

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在做項(xiàng)目做產(chǎn)品的過程中，經(jīng)常會(huì)接到來自PM/**/業(yè)務(wù)方等等的各種需求，經(jīng)常因此爭得不可開交。這個(gè)時(shí)候怎么辦呢？到底應(yīng)該聽誰的呢？哪個(gè)需求**級高？哪種呈現(xiàn)方法是較靠譜的呢？那我們該如何處理這些需求，且對這些需求進(jìn)行**級劃分，就需要使用一些需求分析方法來解決。今天我們就來聊聊一個(gè)需求分級，Kano模型成就產(chǎn)品魅力質(zhì)量。

什么是Kano模型

Kano模型就是一個(gè)可以幫助我們有效識別“真?zhèn)涡枨蟆薄澐中枨?*級的有效工具。Kano模型是東京理工大學(xué)教授狩野紀(jì)昭（Noriaki Kano）發(fā)明的對用戶需求分類和**排序的有用工具，以分析用戶需求對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。

KANO模型是一個(gè)典型的定性分析模型，一般不直接用來測量用戶的滿意度，常用于識別用戶對新功能的接受度。有助于產(chǎn)品經(jīng)理了解不同層次的用戶需求，主要是通過標(biāo)準(zhǔn)化問卷進(jìn)行調(diào)研，根據(jù)調(diào)研結(jié)果對各因素屬性歸類，解決需求屬性的定位問題，以提高用戶滿意度。根據(jù)不同的需求內(nèi)容與用戶的滿意度關(guān)系，可以將Kano模型的內(nèi)容具體分為五類：

1.基本型需求——痛點(diǎn)

客戶存在什么問題，Ta睡不著覺，ta苦惱，這些痛就是客戶急需要解決的問題。也稱*型、理所當(dāng)然的需求，是給用戶對服務(wù)方提供的基本要求?；拘托枨鬀]有達(dá)到時(shí)用戶會(huì)表現(xiàn)的很不滿意，但是即便做的再好，用戶也不會(huì)因此有更多的好感。

2. 期望型需求——癢點(diǎn)

期望型需求與用戶的滿意度成比例關(guān)系，即期望型需求滿足的越多，用戶的滿意度越高。對應(yīng)?戶愉悅和滿?的情緒。當(dāng)不爽的事情被及時(shí)解決時(shí)，容易得到滿?。此需求不會(huì)像基本型需求那么苛刻，但此需求得不到滿足時(shí)用戶的不滿感也不會(huì)像基本型需求那樣顯著增加。

3. 魅力型需求——興奮點(diǎn)

興奮點(diǎn)即能給客戶帶來“wow”效應(yīng)的那種刺激，立即產(chǎn)生快感又稱興奮型需求，不會(huì)被用戶過望的需求。隨著不斷滿足用戶的興奮型需求，用戶的滿意度也會(huì)不斷的增加，即便表現(xiàn)的不完善，用戶的滿意程度也是非常高的。反之用戶的期望不滿足時(shí)，顧客也不會(huì)表現(xiàn)出明顯的不滿意。

4. 無差異型需求——無關(guān)緊要點(diǎn)

不論提供與否，對用戶體驗(yàn)無影響的需求。

5.反向型需求——膈應(yīng)點(diǎn)

又稱逆向型需求，指引起強(qiáng)烈不滿的質(zhì)量特性和導(dǎo)致低水平滿意的質(zhì)量特性，因?yàn)椴⒎撬械南M(fèi)者都有相似的喜好。許多用戶根本都沒有此需求，提供后用戶滿意度反而會(huì)下降，而且提供的程度與用戶滿意程度成反比。

根據(jù)Kano模型，將其屬性分類與用戶需求**級進(jìn)行對應(yīng)，便于實(shí)際應(yīng)用，主要定義了三種：基本型需求（*屬性）、期望型需求（期望屬性）、興奮型需求（魅力屬性），這三種需求根據(jù)績效指標(biāo)分類就是基本因素、績效因素和激勵(lì)因素。

Kano模型的實(shí)操

1.明確目標(biāo)

首先需要明確調(diào)研的目的是什么？kano模型是否適用，為什么要用kano模型去解決。這點(diǎn)就需要再次回顧其意義，這里是幫助解決需求屬性的定位問題，屬于定性分析，定量分析問題無法用kano模型去處理。

2.設(shè)計(jì)調(diào)查問卷

Kano問卷中每個(gè)屬性特性都由正向和負(fù)向構(gòu)成，或者說一個(gè)問題需要設(shè)置正反2個(gè)不同的子問題，分別測量用戶在面對具備或不具備某項(xiàng)功能所做出的反應(yīng)問卷中的問題一般采用五級選項(xiàng)，按照：很好、還行、無所謂、不太好、不喜歡，進(jìn)行評定，因?yàn)橛脩魧τ谝粋€(gè)事情的感知是漸變，不是突變的（描述詞語可以根據(jù)場景具體定義，但是根據(jù)模型內(nèi)容需要設(shè)置五級選項(xiàng)）。

需要注意的是這里的五級并不是跟一一上面模型分級對應(yīng)，僅僅是針對某一項(xiàng)內(nèi)容的五種不同的梯度態(tài)度，避免在下面數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)疑惑。在問卷設(shè)計(jì)時(shí)，把問卷盡量設(shè)計(jì)得清晰易懂、語言盡量簡單具體，避免語意產(chǎn)生歧義。

Kano模型的使用-問卷編制與數(shù)據(jù)處理

Kano問卷對每個(gè)質(zhì)量特性都由正向和負(fù)向兩個(gè)問題構(gòu)成，分別測量用戶在面對存在或不存在某項(xiàng)質(zhì)量特性時(shí)的反應(yīng)。需要注意：

① Kano問卷中與每個(gè)功能點(diǎn)相關(guān)的題目都有正反兩個(gè)問題，正反問題之間的區(qū)別需注意強(qiáng)調(diào)，防止用戶看錯(cuò)題意；

② 功能的解釋：簡單描述該功能點(diǎn)，確保用戶理解；

③ 選項(xiàng)說明：由于用戶對“很好”“還行”“無所謂”“不太好”不喜歡”的理解不盡相同，因此需要在問卷填寫前給出統(tǒng)一解釋說明，讓用戶有一個(gè)相對一致的標(biāo)準(zhǔn)，方便填答。

很好：讓你感到滿意、開心、驚喜。

還行：你覺得是應(yīng)該的、*的功能/服務(wù)。

無所謂：你不會(huì)特別在意，但還可以接受。

不太好：你不喜歡，但是可以接受。

不喜歡：讓你感到不滿意。

因此在編制問卷的時(shí)候，對每個(gè)項(xiàng)目都要有正反兩道題來測，比如針對于電商購物車無貨商品到貨提醒功能，問卷設(shè)置正反兩題：“如果我們在購物車中提供無貨商品到貨提醒功能，你的感受是？”對應(yīng)“如果我們在購物車中不提供無貨商品到貨提醒功能，你的感受？”均提供五個(gè)選項(xiàng)：很好、還行、無所謂、不太好、不喜歡

那么每個(gè)用戶對于某一個(gè)項(xiàng)目的態(tài)度必然落入下圖表中的某個(gè)格子。而對所有的用戶來說，共有5*5即25種可能，統(tǒng)計(jì)每種可能下的用戶人數(shù)占總?cè)藬?shù)的百分比，來填入下表。之后將下表中標(biāo)A、O、M、I、R、Q的格子中百分比相加，即可得到五種屬性對應(yīng)的百分比。從需求的角度來說，先滿足M百分比較高的去掉R百分比較高的，再滿足O百分比較高的，最后滿足A百分比較高的。

3.數(shù)據(jù)分析

在收集所有問卷之后，注意清洗掉個(gè)別明顯胡亂回答的個(gè)例，如全部問題都選擇“我很喜歡”或“很不喜歡”的，這種回答毫無參考**。將數(shù)據(jù)清洗過的調(diào)查問卷，進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總。數(shù)據(jù)清洗→Kano?維屬性歸屬分析→Better-Worse系數(shù)計(jì)算。除了嚴(yán)格的清洗程序，Kano問卷中，還可以清晰掉全部選擇“我很喜歡”和全部選擇“我很不喜歡”的數(shù)據(jù)。

此外，還可以結(jié)合產(chǎn)品的?些數(shù)據(jù)?持進(jìn)?結(jié)合分析，如?戶畫像，UV，轉(zhuǎn)化率等。

4.量化數(shù)據(jù)，判斷屬性

上述數(shù)據(jù)整理完成后，將同類型需求進(jìn)行求和匯總，得出不同類型需求占比，占比較大的屬性，即為該功能的屬性歸屬，也決定了該功能的具體地位。

5.根據(jù)數(shù)據(jù)確立**級及判斷影響

Kano問卷對每個(gè)質(zhì)量特性都由正向和負(fù)向兩個(gè)問題構(gòu)成，分別測量用戶在面對存在或不存在某項(xiàng)質(zhì)量特性時(shí)的反應(yīng)。如果說表格法能清楚的針對某一個(gè)需求真?zhèn)芜M(jìn)行判斷，那如果面對多個(gè)需求，如何識別需求真?zhèn)?、判斷需?*級，這個(gè)時(shí)候則需要引入較具體的數(shù)據(jù)計(jì)算：Better-Worse系數(shù)，它較適合面對多需求時(shí)如何排定需求**級。

除了對于Kano屬性歸屬的探討，還可以通過對于功能屬性歸類的百分比，計(jì)算出Better-Worse系數(shù)，表示某功能可以增加滿意或者消除很不喜歡的影響程度。

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)

Better，可以被解讀為增加后的滿意系數(shù)。better的數(shù)值通常為正，代表如果提供某種功能屬性的話，用戶滿意度會(huì)提升；正值越大/越接近1，表示對用戶滿意上的影響越大,用戶滿意度提升的影響效果越強(qiáng)，上升的也就較快。Worse，則可以被叫做消除后的不滿意系數(shù)。其數(shù)值通常為負(fù)，代表如果不提供某種功能屬性的話，用戶的滿意度會(huì)降低；值越負(fù)向/越接近-1，表示對用戶不滿意上的影響較大，滿意度降低的影響效果越強(qiáng)，下降的越快。

因此，根據(jù)better-worse系數(shù)，對系數(shù)**分值較高的功能/服務(wù)需求應(yīng)當(dāng)**實(shí)施。

根據(jù)better-worse系數(shù)值，將散點(diǎn)圖劃分為四個(gè)象限。根據(jù)better-worse系數(shù)值，將散點(diǎn)圖劃分為四個(gè)象限。

**象限表示：better系數(shù)值高，worse系數(shù)**值也很高的情況。落入這一象限的屬性，稱之為是期望屬性，即表示產(chǎn)品提供此功能，用戶滿意度會(huì)提升，當(dāng)不提供此功能，用戶滿意度就會(huì)降低，這是質(zhì)量的競爭性屬性，應(yīng)盡力去滿足用戶的期望型需求。提供用戶喜愛的額外服務(wù)或產(chǎn)品功能，使其產(chǎn)品務(wù)**競爭對手并有所不同，引導(dǎo)用戶加強(qiáng)對本產(chǎn)品的良好印象；

*二象限表示：better系數(shù)值高，worse系數(shù)**值低的情況。落入這一象限的屬性，稱之為是魅力屬性，即表示不提供此功能，用戶滿意度不會(huì)降低，但當(dāng)提供此功能，用戶滿意度和忠誠度會(huì)有很大提升；

*三象限表示：better系數(shù)值低，worse系數(shù)**值也低的情況。落入這一象限的屬性，稱之為是無差異屬性，即無論提供或不提供這些功能，用戶滿意度都不會(huì)有改變，這些功能點(diǎn)是用戶并不在意的功能。

*四象限表示：better系數(shù)值低，worse系數(shù)**值高的情況。落入這一象限的屬性，稱之為是*屬性，即表示當(dāng)產(chǎn)品提供此功能，用戶滿意度不會(huì)提升，當(dāng)不提供此功能，用戶滿意度會(huì)大幅降低；說明落入此象限的功能是較基本的功能，這些需求是用戶認(rèn)為我們有義務(wù)做到的事情。

關(guān)于模型應(yīng)?的思考與討論

1.Kano屬性的**級排序

輔助業(yè)務(wù)進(jìn)?**級排序，是Kano模型的??功能特點(diǎn)。業(yè)務(wù)?在排序功能**級時(shí)，可主要參考：*屬性>期望屬性>魅?屬性>?差異因素的基本順序進(jìn)?排序。期望屬性的功能點(diǎn)對于?具的意義重?，建議**考慮開發(fā)或強(qiáng)化;魅?屬性的功能點(diǎn)，建議**考慮better值較?的功能，會(huì)達(dá)到事半功倍的效果?差異因素可以成為節(jié)約成本的機(jī)會(huì)。

2.正確看待結(jié)果中的Kano屬性

Kano屬性的劃分并??成不變的，隨著時(shí)間的變化，賣家對于客戶關(guān)系管理的概念會(huì)?益成熟，各功能的屬性歸屬很有可能會(huì)發(fā)?變化。應(yīng)?Kano模型進(jìn)?調(diào)研的優(yōu)勢和不?：

Kano模型有以下?個(gè)優(yōu)勢：

1) Kano模型可以細(xì)致全?的挖掘功能的特質(zhì);

2) Kano模型可以幫助業(yè)務(wù)?在?作中排**級，輔助項(xiàng)?排期;

3) Kano模型可以幫助?們擺脫“誤以為沒有抱怨就等于?戶滿意”的想法。

Kano模型也有它的不?

1) Kano問卷通常較長，?且從正反兩?詢問，可能會(huì)導(dǎo)致?戶感覺重復(fù)，并引起情緒上的波動(dòng)，若?戶受到影響沒有認(rèn)真作答，則會(huì)引起數(shù)據(jù)質(zhì)量的下降。

2) Kano問卷是針對產(chǎn)品屬性進(jìn)?測試時(shí)，部分屬性也許并不是很好理解。

3) Kano模型類似于?種定性歸類的?法，以頻數(shù)來判斷每個(gè)測試屬性的歸類，

這種情況下，可能會(huì)出屬性歸類表中，同?屬性出現(xiàn)了不同歸類欄頻數(shù)相等或近似的情況。由于KANO 模型存在這些不?，在運(yùn)?Kano模型分析數(shù)據(jù)的時(shí)候就要注重?cái)?shù)據(jù)收集前期的準(zhǔn)備?作，?如在問卷設(shè)計(jì)時(shí)，把問卷盡量設(shè)計(jì)得清晰易懂、語?盡量簡單具體，避免語意產(chǎn)?歧義。同時(shí)，可以在在問卷中加?簡短且明顯的提?或說明，?便?戶順利填答。


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