KANO模型分析与使用

概念

KANO模型主要是对用户需求分类和排序，通过分析用户对产品功能的满意程度，来对产品的功能进行升级，从而确定产品实现过程中的优先级

需求属性分类

KANO将需求划分为五类，分别以英文字母M、O、A、I、R表示。

必备型需求(M)：需求满足时，用户不会感到满意。需求不满足时，用户会很不满意。
期望型需求(O)：需求满足时，用户会感到很满意。需求不满足时，用户会很不满意。
魅力型需求(A)：该需求超过用户对产品本来的期望，使得用户的满意度急剧上升。即使表现的不完善，用户的满意度也不受影响。
无差异型需求(I)：需求被满足或未被满足，都不会对用户的满意度造成影响。
反向型需求(R)：该需求与用户的满意度呈反向相关，满足该要求，反而会使用户的满意度下降。

better-worse系数

Better系数=（期望数+魅力数）/（期望数+魅力数+必备数+无差异数）

Worse系数= -1*（期望数+必备数）/（期望数+魅力数+必备数+无差异数）

better的数值通常为正，代表如果提供某种功能属性的话，用户满意度会提升；正值越大/越接近1，表示对用户满意上的影响越大,用户满意度提升的影响效果越强，上升的也就更快。

Worse其数值通常为负，代表如果不提供某种功能属性的话，用户的满意度会降低；值越负向/越接近-1，表示对用户不满意上的影响最大，满意度降低的影响效果越强，下降的越快。

方法

问卷设计——问卷评审——问卷发放——问卷回收——数据分析——产出报告共6个环节。

1. 问卷评审：问卷设计完成后可以组织内部评审，对文案、界面、题目排列逻辑、答卷人角色等进行讨论
2. 问卷发放：遵循三个原则线上线下相结合样本角色周全样本量足
3. 问卷回收：其主要在于结果统计、数据分析，因此无论是线下还是线上，回收以后都需要整理成excel表格形式进行分析。
4. 数据分析

针对问卷中的功能点，从正面评价、负面评价列出5*5的统计表。
将“我很喜欢”、“它理应如此”、“无所谓”、“勉强接受”、“我很不喜欢”分别用数字1、2、3、4、5标记。
根据KANO需求属性原则，将该表分为6类属性：可疑(Q)、魅力(A)、期望(O)、无差异(I)、反向(R)、必备(M)。并分别以不同的背景色标注，便于统计。如下图所示：

1. 产出报告

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