KANO模型说明

KANO将需求分成了五种类型：

  • 魅力需求

也称兴奋型需求，是指那些出乎用户意料之外的需求。正因为是出乎用户意料的，所以当缺少此类需求时，用户并不会感知，用户的满意度也不会受到影响。但是，当具备了此类需求时，用户的满意度会急剧上升。

  • 期望需求

也称意愿型需求，是指用户期望得到的需求。用户想要得到的，但又不是非要不可的需求。如果具备了此类需求，用户的满意度会提升。如果缺少时，用户的满意度会下降。

  • 必备需求

也称基本型需求，是指用户觉得应该具备的需求。可以说，如果不具备此类需求，产品在可用性上将大大下降，所以用户的满意度会大大下降。但是，具备此类需求时，用户觉得理所当然，所以满意度并不会提升。

  • 无差异需求

具备或不具备用户都觉得没所谓的需求。此类需求，有没有都不会对用户的满意度产生影响。

  • 反向需求

用户不希望出现的需求。如果具备了此类需求，用户的满意度会下降。此类需求要尽量避免。

用一张简单的图形来表示如它们之间的关系：
KANO模型-定量分析模型 - 图1

怎么确定需求类型

我们来看一下怎么一步一步的将需求归类到每个需求类别里面。

  1. 设计问卷
    KANO模型是通过问卷调查的方式来确定需求类型的，通过对调查问卷的统计来分析来区分需求。先来看一下问卷的设计：
    KANO模型-定量分析模型 - 图2

  2. 收集数据
    根据用户对两个问题的回答，我们可以将此名用户的答案进行归类，如下图：
    KANO模型-定量分析模型 - 图3

当我们对大量用户进行问卷调查后，我们可以得出这个功能在大量用户下选择的占比，如下图：

KANO模型-定量分析模型 - 图4

从上图，我们可以看出，用户对这个功能选择的占比大概如下：
TA（魅力需求）：30%
TO（期望需求）：12%
TM（必备需求）：18%
TI（无差异需求）：31%
TR（反向需求）：8%
TQ（可疑需求）：1%

  1. 清洗数据
    首先排除掉Q，这个选项是不应该出现的，可能是用户错误的选择，或者对问题理解的错误导致的。
    然后排除掉R，大量用户选择了R，此类用户是不应该被开发的，所以不列入需求优先级的排序范围。
    4. 数据分析
    通过分析A、O、M、I四个选项进行计算划分。
    4.1 Better-Worse系数计算
    这里我们引入Better-Worse系数，先看一下Better-Worse系数的计算公式：
    Better/SI=（TA+TO）/ (TA+TO+TM+TI)
    Worse/DSI=-1 （TO+TM）/ (TA+TO+TM+TI)
    Better系数表示用户的满意度。Better系数越高，表示当具备此类需求时，用户选择“我很喜欢”的比例越大，此类需求越能提升用户的满意度。
    Worse系数表示用户的不满意度。Worse系数越高，表示当不具备此类需求时，用户选择“我不喜欢”的比例越大。如果此类需求缺少，用户的满意度将大幅度下降。
    上面的值代入公式计算得出：
    Better/SI = （30% + 12%） / （30% + 12% + 18% + 31%） = 46%
    Worse/DSI = -1     （ 12% + 18% ） / （30% + 12% + 18% + 31%） = -32%
    4.2 绘制Better-Worse图表
    我们用这个方法，对多个需求计算Better-Worse系数，然后将其放到同一个图标上面，如下：
    KANO模型-定量分析模型 - 图5

画Better-Worse系数图的时候，在实际操作中有两个点要注意：
Worse系数是负数，为了方便显示，在制图过程中，我们对Worse系数取绝对值进行绘制。
因为需求的优先级是相对的，所以，在绘制过程中我们可能不是严格按照50%的系数对需求进行划分。而是针对需求的大概分布情况，我们增加了另一个坐标轴，然后去中间数进行划分。如上图，因为系数相对集中在10%-90%这个区间。所以在图中，使用10%-90%为坐标绘制了另一个坐标轴进行区分。

KANO模型的应用

正常情况下需求的排序应该是： 必备需求 > 期望需求 > 魅力需求 > 无差异需求。
但是在实际应用过程中经常不按这个顺序进行开发，特别是对魅力需求时。我们来看一下魅力需求，有时候魅力需求的优先级还要凌驾于其他需求之上。
魅力需求是产品亮点。
现在的产品越来越趋于同质化。魅力需求能成为你产品的一个亮点，也往往会成为用户使用你的产品的一个很大的理由。
魅力需求可能成为付费点。
现在的产品大多数以“免费+付费”的模式。免费的需求可以沉淀大量的用户，付费的需求往往出现在魅力需求上。
应用KANO模型，我们还应该认识到：
标准是相对的
很多时候，不同的用户对需求的判断是不一样的。个体在对某一些功能的判断上存在着巨大的差异。
比如，IM工具是否提供语音聊天功能，有些人觉得“没所谓啊，反正也用不了几次”，有些人觉得“太好用了，简直就是解放了我的双手”。
标准是会改变的
随着技术的进步和用户习惯的养成，很多需求也会随着变化。一般情况下需求会从魅力需求，逐步变成期望需求，然后变成必备需求，甚至变成反向需求。
举个例子，第一台按键电话出现后，按键成了电话的魅力需求。随着技术的进步逐步变成了期望需求和必备需求，一直到触屏手机出来后，按键成了手机的反向需求。

KANO模型总结

KANO模型是一种定量的分析方法，在运用过程中有以下几个优势：
KANO模型一般有大量用户参与，它可以避免个别人为的观点左右了产品的需求。
在诸如哪个功能“更重要/更紧急”这种问题上，我们总是在“更”这个字上争吵不休。KANO模型提供了一种数学统计的方式，给哪个需求“更重要/更紧急”提供了一个量化的标准。
但是，我们也应该看到KANO模型，也存在的一些缺点：
需要大量的用户参与，操作流程比较繁琐。
调查问卷一般比较长，而且反复问正反两个问题，会让用户感到厌烦。
大众的选择，可能会将一些重要的创新功能隐藏掉。