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如何用KANO模型分析产品需求和优先级

如何用KANO模型分析产品需求和优先级

作者: Wilson_H | 来源:发表于2020-10-27 10:05 被阅读0次

    在卡诺模型中,将产品和服务的质量特性分为四种类型:⑴必备属性;⑵期望属性;⑶魅力属性;⑷无差异属性。

    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;

    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;

    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;

    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;

    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问卷对每个质量特性都由正向和负向两个问题构成,分别测量用户在面对存在或不存在某项质量特性时的反应。

    通过对于功能属性归类的百分比,计算出Better-Worse系数,表示某功能可以增加满意或者消除很不喜欢的影响程度。

    增加后的满意系数  Better/SI=(A+O)/(A+O+M+I)

    消除后的不满意系数  Worse/DSI=-1*(O+M)/(A+O+M+I)

      Better,可以被解读为增加后的满意系数。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,则可以被叫做消除后的不满意系数。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。

    因此,根据better-worse系数,对系数绝对分值较高的功能/服务需求应当优先实施。

    根据better-worse系数值,将散点图划分为四个象限。

    第一象限表示:better系数值高,worse系数绝对值也很高的情况。落入这一象限的属性,称之为是期望属性,即表示产品提供此功能,用户满意度会提升,当不提供此功能,用户满意度就会降低,这是质量的竞争性属性,应尽力去满足用户的期望型需求。提供用户喜爱的额外服务或产品功能,使其产品和服务优于竞争对手并有所不同,引导用户加强对本产品的良好印象;

    第二象限表示:better系数值高,worse系数绝对值低的情况。落入这一象限的属性,称之为是魅力属性,即表示不提供此功能,用户满意度不会降低,但当提供此功能,用户满意度和忠诚度会有很大提升;

    第三象限表示:better系数值低,worse系数绝对值也低的情况。落入这一象限的属性,称之为是无差异属性,即无论提供或不提供这些功能,用户满意度都不会有改变,这些功能点是用户并不在意的功能。

    第四象限表示:better系数值低,worse系数绝对值高的情况。落入这一象限的属性,称之为是必备属性,即表示当产品提供此功能,用户满意度不会提升,当不提供此功能,用户满意度会大幅降低;说明落入此象限的功能是最基本的功能,这些需求是用户认为我们有义务做到的事情。

    同类型功能之间,建议优先考虑better系数较高,worse系数较低的。

    在产品开发时,功能优先级的排序一般是:必备属性>期望属性>魅力属性>无差异属性。

    但实际需要考虑产品的市场策略,如期望属性和魅力属性是可以击中用户的爽点或痒点的,在争取市场份额上期望属性和魅力属性更为重要,且可以考虑作为产品卖点进行包装营销。

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