IPD解讀丨需求分級KANO成就產(chǎn)品魅力質(zhì)量

時間：2023-01-03作者：上海益思企業(yè)管理咨詢有限公司瀏覽：273

IPD解讀丨需求分級KANO成就產(chǎn)品魅力質(zhì)量

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在做項目做產(chǎn)品的過程中，經(jīng)常會接到來自PM/**/業(yè)務方等等的各種需求，經(jīng)常因此爭得不可開交。這個時候怎么辦呢？到底應該聽誰的呢？哪個需求**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模型就是一個可以幫助我們有效識別“真?zhèn)涡枨蟆?、劃分需?*級的有效工具。Kano模型是東京理工大學教授狩野紀昭（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，主要是通過標準化問卷進行調(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

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、理所當然的需求，是給用戶對服務方提供的基本要求?；拘托枨鬀]有達到時用戶會表現(xiàn)的很不滿意，但是即便做的再好，用戶也不會因此有更多的好感。

2. 期望型需求——癢點

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?戶愉悅和滿?的情緒。當不爽的事情被及時解決時，容易得到滿?。此需求不會像基本型需求那么苛刻，但此需求得不到滿足時用戶的不滿感也不會像基本型需求那樣顯著增加。

3. 魅力型需求——興奮點

興奮點即能給客戶帶來“wow”效應的那種刺激，立即產(chǎn)生快感又稱興奮型需求，不會被用戶過望的需求。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，顧客也不會表現(xiàn)出明顯的不滿意。

4. 無差異型需求——無關(guān)緊要點

不論提供與否，對用戶體驗無影響的需求。

5.反向型需求——膈應點

又稱逆向型需求，指引起強烈不滿的質(zhì)量特性和導致低水平滿意的質(zhì)量特性，因為并非所有的消費者都有相似的喜好。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**級進行對應，便于實際應用，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)績效指標分類就是基本因素、績效因素和激勵因素。

Kano模型的實操

1.明確目標

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)計調(diào)查問卷

Kano問卷中每個屬性特性都由正向和負向構(gòu)成，或者說一個問題需要設(shè)置正反2個不同的子問題，分別測量用戶在面對具備或不具備某項功能所做出的反應問卷中的問題一般采用五級選項，按照：很好、還行、無所謂、不太好、不喜歡，進行評定，因為用戶對于一個事情的感知是漸變，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）。

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，僅僅是針對某一項內(nèi)容的五種不同的梯度態(tài)度，避免在下面數(shù)據(jù)統(tǒng)計時疑惑。在問卷設(shè)計時，把問卷盡量設(shè)計得清晰易懂、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問卷對每個質(zhì)量特性都由正向和負向兩個問題構(gòu)成，分別測量用戶在面對存在或不存在某項質(zhì)量特性時的反應。需要注意：

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

② 功能的解釋：簡單描述該功能點，確保用戶理解；

③ 選項說明：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，讓用戶有一個相對一致的標準，方便填答。

很好：讓你感到滿意、開心、驚喜。

還行：你覺得是應該的、*的功能/服務。

無所謂：你不會特別在意，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候，對每個項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“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？”均提供五個選項：很好、還行、無所謂、不太好、不喜歡

那么每個用戶對于某一個項目的態(tài)度必然落入下圖表中的某個格子。而對所有的用戶來說，共有5*5即25種可能，統(tǒng)計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，注意清洗掉個別明顯胡亂回答的個例，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)計算。除了嚴格的清洗程序，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?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問卷對每個質(zhì)量特性都由正向和負向兩個問題構(gòu)成，分別測量用戶在面對存在或不存在某項質(zhì)量特性時的反應。如果說表格法能清楚的針對某一個需求真?zhèn)芜M行判斷，那如果面對多個需求，如何識別需求真?zhèn)?、判斷需?*級，這個時候則需要引入較具體的數(shù)據(jù)計算：Better-Worse系數(shù)，它較適合面對多需求時如何排定需求**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，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，代表如果不提供某種功能屬性的話，用戶的滿意度會降低；值越負向/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，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/服務需求應當**實施。

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

**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，用戶滿意度會提升，當不提供此功能，用戶滿意度就會降低，這是質(zhì)量的競爭性屬性，應盡力去滿足用戶的期望型需求。提供用戶喜愛的額外服務或產(chǎn)品功能，使其產(chǎn)品務**競爭對手并有所不同，引導用戶加強對本產(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，用戶滿意度不會降低，但當提供此功能，用戶滿意度和忠誠度會有很大提升；

*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，用戶滿意度都不會有改變，這些功能點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，即表示當產(chǎn)品提供此功能，用戶滿意度不會提升，當不提供此功能，用戶滿意度會大幅降低；說明落入此象限的功能是較基本的功能，這些需求是用戶認為我們有義務做到的事情。

關(guān)于模型應?的思考與討論

1.Kano屬性的**級排序

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

2.正確看待結(jié)果中的Kano屬性

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

Kano模型有以下?個優(yōu)勢：

1) Kano模型可以細致全?的挖掘功能的特質(zhì);

2) Kano模型可以幫助業(yè)務?在?作中排**級，輔助項?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，可能會導致?戶感覺重復，并引起情緒上的波動，若?戶受到影響沒有認真作答，則會引起數(shù)據(jù)質(zhì)量的下降。

2) Kano問卷是針對產(chǎn)品屬性進?測試時，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)來判斷每個測試屬性的歸類，

這種情況下，可能會出屬性歸類表中，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?Kano模型分析數(shù)據(jù)的時候就要注重數(shù)據(jù)收集前期的準備?作，?如在問卷設(shè)計時，把問卷盡量設(shè)計得清晰易懂、語?盡量簡單具體，避免語意產(chǎn)?歧義。同時，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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