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卡诺模型-用数据说明需求

卡诺模型-用数据说明需求

作者: 乔三雨 | 来源:发表于2019-01-30 16:04 被阅读0次

在日常工作中,需要经常对需求排列优先级别和要做的功能的重要性。

当需要优化产品的一些功能时,可以通过卡诺模型来对功能进行分类,定性的来分析需求。就需要用到卡诺模型了。

卡诺模型(KANO):是对用户需求分类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。

根据满意度将需求分为5中类型:基本/必备型,期望型,魅力型,无差异型,反向型

产品性能和用户满意之间的非线性关系

基本/必备型:这是产品的基本要求,如果不满足该需求,用户满意度会大幅降低。但是无论必备属性如何提升,客户都会有满意度的上限;

期望型:如果提供该功能,客户满意度提高,如果不提供该功能,客户满意度会随之下降;

魅力型:让用户感到惊喜的属性,如果不提供此属性,不会降低用户的满意度,一旦提供魅力属性,用户满意度会大幅提升;

无差异型:无论提供或不提供此功能,用户满意度不会改变,用户根本不在意有没有这个功能。这种费力不讨好的属性是需要尽力避免的;

反向型:用户根本都没有此需求,提供后用户满意度反而会下降;

卡诺模型的步骤如下:

(1)整理需要分析的功能;

(2)设计问卷调查表;

(3)实施有效的问卷调查;

(4)汇总分析结构,量化表格;

(5)需求分类,优先级排序

具体步骤如下:

1.比如要对袋鹿旅行网站首页导航,出行计划,个性封面等功能做卡诺模型分析

2.设计调查问卷(调查问题包含正反两面)

调查问卷样式

具体调查问卷如下:

3.将问卷发放到调研用户,填写问卷

4.汇总调研结果(将问卷中的态度转化为数字或字母,下面将太多转化为数字5代表很喜欢1表示很不喜欢

每个功能/模块进行分类

分类样式

具体首页导航和出行计划为例:

首页导航 出行计划

5.根据结果对需求进行分类和排序

根据better-worse系数,对系数绝对分值较高的项目应当优先实施。

增加后的满意系数(better):Better=(A+O)/(A+O+M+I)= (魅力因素+期望因素)/(魅力因素+期望因素+必备因素+无差异因素)

消除后的不满意系数(worse):Worse/DSI=-1*(O+M)/(A+O+M+I)= (期望因素+必备因素)/(魅力因素+期望因素+必备因素+无差异因素)×(-1)。

Better系数大于0.5,表示有效数据中,超过50%的人认为“有此属性和功能,我喜欢”

Worse系数绝对值大于0.5,表示有效数据中,超过50%的人认为“没有此属性和功能,我不喜欢”

功能分类

根据better-worse系数确定功能所在象限

功能四象限图

功能优先级排序:把统计的功能按照需求分类进行排序。一般按照:必备因素>期望因素>魅力因素>无差异因素。

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