来源
狩猎模型的提出者是一个叫狩野纪昭Noritaki Kano的日本学者提出的,KANO 是这个日本学者姓氏的罗马音。
其设计初衷来自赫茨伯格的双因素理论,顺便科普下双因素理论的图解:
基本定义
1、魅力属性
用户意想不到的,如果不提供此需求,用户满意度不会降低,但当提供此需求,用户满意度会有很大提升。
2、期望属性
当提供此需求,用户满意度会提升,当不提供此需求,用户满意度会降低;
3、必备属性
当优化此需求,用户满意度不会提升,当不提供此需求,用户满意度会大幅降低。
4、无差异因素
无论提供或不提供此需求,用户满意度都不会有改变,用户根本不在意;
5、反向属性
用户根本都没有此需求,提供后用户满意度反而会下降。
kano并不是直接用来测量用户满意度的方法,而是通过对用户的不同需求进行区分处理,帮助产品找出提高用户满意度的切入点。
步骤
需求沟通,问卷编制,数据收集&&清洗分析,结果产出,模型应用
适合场景(hrbp)
HRBP在业务部门,狩猎模型一方面可以洞察和挖掘业务需求,二是给员工快速交付服务产品。
适合场景(互联网产品)
用于决策某个具体需求或者事情是否需要做。在互联网产品界用的非常多。
产品设计中主要是用来分析用户体验层面的具体需求是否要做。
基本分类
分类 | 特点 |
---|---|
兴奋性需求(用户意料之外) | 增加用户忠诚度,不提供也没关系 |
期望性需求(用户关注核心) | 提供能提高满意,不提供就不满意 |
基本需求(觉得理当如此) | 提供不会发生变化,但不提供就会极度不满意 |
无差异需求(无所谓) | 提供或者不提供,没有多大变化 |
反向需求(无所谓) | 提供会导致体验下降 |
分析表格(问卷模板)
备注:模板仅供参考,实际做分析的时候应该按照用户数据做真实反馈,填入用户百分比用于决策。
有/没有xx | 非常开心 | 理应如此 | 无所谓 | 勉强接受 | 不开心 |
---|---|---|---|---|---|
非常开心 | 矛盾 | 惊喜 | 无关 | 期待 | 期待 |
理应如此 | 错误 | 无关 | 必要 | 必要 | 必要 |
无所谓 | 错误 | 错误 | 无关 | 无关 | 必要 |
勉强接受 | 错误 | 错误 | 无关 | 无关 | 必要 |
不开心 | 错误 | 错误 | 错误 | 错误 | 矛盾 |
案例
案例1 :发布功能效率优化分析
案例2:房地产
功能/人数 | O | I | M | A |
---|---|---|---|---|
带阳台 | ||||
有穿堂风 | ||||
可分割出活动区域 | ||||
方正 |
满意度SI = (A+O)/(A+O+M+I)
不满意度DSI = 1* (M+O)/(A+O+M+I)