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什么是KANO需求模型

什么是KANO需求模型

作者: IvanHung | 来源:发表于2017-02-02 18:25 被阅读157次

    一、基础概念

    KANO模型是由日本的卡诺博士(Noritaki Kano)提出的,KANO模型定义了三个层次的用户需求:基本型需求、期望型需求和兴奋型需求。

    1、基本型需求

    用户认为产品“必须有”的属性或功能,也叫用户需求的痛处,如果此类需求没有得到满足或表现欠佳,用户的不满情绪会急剧增加,并且此类需求得到满足后,可以消除用户的不满,但并不能带来用户满意度的增加。对于这类需求,我们的做法应该是不要在这方面失分。

    2、期望型需求

    要求提供的产品或服务比较优秀,但并不是必需的产品属性,有些期望型需求连用户都不太清楚,但是他们非常希望得到的,也叫用户需求的痒处。用户通常谈论的是期望型需求,期望型需求又叫做线性需求,这类需求越多越好。此类需求若得到满足或表现良好,用户满意度会显著增加,当此类需求得不到满足或表现不好,用户的不满也会显著增加。这是处于成长期的需求,用户、竞争对手和企业自身都关注的需求,也是体现竞争能力的需求。对于这类需求,我们的做法应该是注重提高这方面的质量,要力争超过竞争对手。

    3、兴奋型需求

    兴奋型需求指的是提供给用户一些完全出乎意料的产品属性,使用户产生惊喜,也叫用户需求的暗处。兴奋点和惊喜点常常是一些未被用户了解的需求,用户在看到这些功能之前并不知道自己需要它们。当其特性不充足时,并且是无关紧要的特性,则用户无所谓,当产品提供了这类需求中的服务时,用户就会对产品非常满意,从而提高用户的忠诚度。这类需求往往是代表用户的潜在需求,我们的做法就是去寻找发掘这样的需求,领先对手。

    KANO模型

    启发:

    1、对于必须完成的功能,在产品发布时需要完成,但并不是要求在第一次迭代时就开发完成;

    2、完成尽可能多的线性需求;

    3、如果时间允许,至少应该确定少量的兴奋点优先级,把它们包含进发布计划。

    二、需求分类

    1. 反向需求:做得越多,用户越不喜欢。比如不断叠加与产品相关性较小的鸡肋功能;

    2. 无差异需求:有没有对用户都无所谓。比如发放无任何实用性的廉价小礼品;

    3. 必备需求:有是应该的,没有是不可忍受的。比如食品的食用安全性;

    4. 期望需求:多多益善。比如photoshop的图片编辑功能,越多越能体现用户的创造力;

    5. 魅力需求:用户不知道他们需要的东西,直到你把它推到用户面前。比如iPhone里的Siri。

    需求坐标

    三、问卷设计

    如何利用KANO模型来评估需求呢?其实就是将要获取到的需求记录归类到基本型需求、期望型需求和兴奋型需求中。我们可以设计一套问卷,对用户进行问卷调查。KANO建议通过对一个功能问两个问题来确定分类:一个问题是如果产品中有这个功能,用户会觉得如何;另一个问题就是如果功能不存在,用户又是觉得如何。对每个问题采用5点的度量方式进行回答:

    我希望这样、我预期这样、我没有意见、我可以忍受这样、我不希望这样。

    经过调查后根据下图的归类矩阵,将问题进行归类来确定需求的类型:

    评价表 评价表

    M表示必备需求;O表示期望需求;A表示魅力需求;R表示顾客不需要这种质量特性,甚至对该质量特性有反感;I表示无差异需求,顾客对这一因素无所谓;Q表示有疑问的结果,顾客的回答一般不会出现这个结果,除非这个问题的问法不合理、或者是顾客没有很好地理解问题、或者是顾客在填写问题答案时出现错误。

    四、评估需求

    接下来可以应用KANO模型分析方法识别顾客需求。通过调查获得每个质量特性的数据之后,就可以计算每个质量特性在不同需求类型中出现的频率,例如:

    评价结果

    五、确定关键因素

    KANO模型分析是通过对各质量特性的满意影响力和不满意影响力的分析,来判断顾客对这些质量特性水平变化的敏感程度,进而确定改进那些质量特性敏感性高、更有利于提升顾客满意的关键因素。首先进行满意影响力(SI)和不满意影响力(DSI)两个方面的计算,计算公式如下:

    SI=(A+O)/(A+O+M+I)

    DSI= -1×(O+M)/(A+O+M+I)

    用户敏感性计算

    将各质量特性以SI值为横坐标、DSI值为纵坐标纳入敏感性矩阵中。在半径圈(下图中以原点0为圆心,OP为半径的圆)以外的因素,并且离原点越远的因素,敏感性越大,可以确定FM收音机、容量和播放格式是关键要素。而在圈内的质量特性敏感性不大,可暂时不予以考虑。

    关键因素确定

    SI也可以称为better系数,DSI也称为worse系数。

    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。

    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。

    better-worse系数

    另外,注意需求的分类归属会随着时间而产生变化。

    ——部分内容整理自网络——

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