KANO 模型是东京理工大学教授狩野纪昭(Noriaki Kano)发明的对用户需求分类和优先排序的有用工具,以分析用户需求对用户满意的影响为基础,体现了产品性能和用户满意之间的非线性关系。

狩野教授将产品属性分为五类:

  • 魅力属性
  • 期望属性
  • 无差异属性
  • 必备属性
  • 反向属性

卡诺模型告诉我们,当我们的时间和资源有限时,应该优先提升必备属性,其次是期望属性;如果我们有能力,再去提供魅力属性,拉开与竞品的差距;用户对无差异属性并不在意,所以我们不必刻意追求;我们应尽量避免提供反向属性,不要弄巧成拙。

参考资料:

  1. KANO 模型-百度百科
  2. 《PMP5A备考宝典》p127-128

KANO 模型——卡诺模型相关推荐

  1. KANO模型(卡诺模型):产品人必懂的需求分析法

    在做项目做产品的过程中,作为互联网产品设计师的我们,经常会接到来自PM/领导/业务方等等的各种需求. 有的时候,哪怕一个小功能.次次次级页面都会争得不可开交.这个时候怎么办呢?到底应该听谁的呢?哪个需 ...

  2. 卡诺模型案例分析_3个维度看竞品分析!

    谁都想站在巨人的肩膀上,问题是怎么上去? ABC分享会线下24期回顾 时间:10月24日 下午13:00-17:30 地点:上海嘉定U-CUBE创意空间 参与人数:18人 主题:怎样做竞品分析 这次活 ...

  3. R语言vtreat包的mkCrossFrameCExperiment函数交叉验证构建数据处理计划并进行模型训练、通过显著性进行变量筛选(删除相关性较强的变量)、构建多变量模型、转化为分类模型、模型评估

    R语言vtreat包的mkCrossFrameCExperiment函数交叉验证构建数据处理计划并进行模型训练.通过显著性进行变量筛选(删除相关性较强的变量).构建多变量模型.转化为分类模型.模型评估 ...

  4. 为多模型寻找模型最优参数、多模型交叉验证、可视化、指标计算、多模型对比可视化(系数图、误差图、混淆矩阵、校正曲线、ROC曲线、AUC、Accuracy、特异度、灵敏度、PPV、NPV)、结果数据保存

    使用randomsearchcv为多个模型寻找模型最优参数.多模型交叉验证.可视化.指标计算.多模型对比可视化(系数图.误差图.classification_report.混淆矩阵.校正曲线.ROC曲 ...

  5. R语言构建logistic回归模型:构建模型公式、拟合logistic回归模型、模型评估,通过混淆矩阵计算precision、enrichment、recall指标

    R语言构建logistic回归模型:构建模型公式.拟合logistic回归模型.模型评估,通过混淆矩阵计算precision.enrichment.recall指标 目录

  6. R语言glm拟合logistic回归模型:模型评估(模型预测概率的分组密度图、混淆矩阵、准确率、精确度、召回率、ROC、AUC)、PRTPlot函数获取logistic模型最优阈值(改变阈值以优化)

    R语言glm拟合logistic回归模型:模型评估(模型预测概率的分组密度图.混淆矩阵.Accuray.Precision.Recall.ROC.AUC).PRTPlot函数可视化获取logistic ...

  7. R语言使用xgboost构建回归模型:vtreat包为xgboost回归模型进行数据预处理(缺失值填充、缺失值标识、离散变量独热onehot编码)、构建出生体重的xgboost模型回归模型

    R语言使用xgboost构建回归模型:vtreat包为xgboost回归模型进行数据预处理(缺失值填充.缺失值标识.离散变量独热onehot编码).构建出生体重的xgboost模型回归模型 目录

  8. R语言glm拟合logistic回归模型:模型评估(计算模型拟合的统计显著性)、模型评估(赤信息AIC指标计算)

    R语言glm拟合logistic回归模型:模型评估(计算模型拟合的统计显著性).模型评估(赤信息AIC指标计算) 目录

  9. R语言构建logistic回归模型并评估模型:模型预测结果抽样、可视化模型分类预测的概率分布情况、使用WVPlots包绘制ROC曲线并计算AUC值

    R语言构建logistic回归模型并评估模型:模型预测结果抽样.可视化模型分类预测的概率分布情况.使用WVPlots包绘制ROC曲线并计算AUC值 目录

  10. R语言构建xgboost模型:模型的特性重要度计算及可视化、模型对应的结构树(文本文件)

    R语言构建xgboost模型:模型的特性重要度计算及可视化.模型对应的结构树(文本文件) 目录

最新文章

  1. 最新DynamipsGUI2.8[模拟器]发布!(中文版-英文版下载)
  2. Bootstrap-datepicker设置开始时间结束时间范围
  3. 计算机连上网没网络连接,电脑显示本地网络连接但是宽带没连上怎么办? 爱问知识人...
  4. 题目1100:最短路径
  5. C语言中的数据类型在VB中的申明
  6. java迭代器 异常_java迭代器失效 | 学步园
  7. 简单的oracle备份恢复批处理文件 -- 转
  8. ElasticSearch下载安装启动详细图解
  9. Android CircleImageView圆形ImageView
  10. nedc和epa续航里程什么意思_了解 NEDC 之后 我发现电动车的续航还是得实测
  11. AJAX基础知识点——思维导图
  12. 利用Python和OpenCV进行面部表情识别
  13. 大一计算机课程ppt作业,《计算机应用基础》课程第4次作业-PPT操作题答案步骤...
  14. 自相关性,偏自相关性分析,时间序列相关性分析(spearman相关性,pearson相关性)
  15. 帮室友写的表白程序 Python打包成exe文件
  16. 前端开发优秀简历_这就是如今成为优秀的前端开发人员所需要的
  17. 面试字节跳动经历。。。
  18. 计算机课联网,老师上网课需要什么设备
  19. python pika 消费mq basic_get方法
  20. 雏凤清音——面向数据的前端编程方法

热门文章

  1. python识别图像中的文字并点击_Python图像处理之识别图像中的文字(实例讲解)
  2. jmeter安全证书_使用Jmeter进行https接口测试时,如何导入证书
  3. 打造更安全的视频加密,云点播版权保护实践
  4. 表白网页制作_表白网页_创意表白_表白神器
  5. LED字体下载,可视化大屏,数据可视化必备
  6. 用户界面之工具栏详解-AutoRunner自动化测试工具
  7. 使用 Python 合并地图瓦片
  8. LayaBox---TypeScript---基础数据类型
  9. 测试人必备的工具(常用的测试平台)
  10. 计算机蓝屏代码0x0000007b,电脑开机出现蓝屏代码0x0000007b怎么办?