kano模型需求分析_kano需求模型 - CSDN
  • 介绍:卡诺模型KANO)是日本的卡诺博士针对传统行业顾客需求提出的模型,目的是通过对顾客需求分类来对顾客不同需求进行区别,帮助企业找出提高企业顾客满意度的切入点。 应用: 值得注意的是,同样的功能对于...

    介绍:卡诺模型(KANO)是日本的卡诺博士针对传统行业顾客需求提出的模型,目的是通过对顾客需求分类来对顾客不同需求进行区别,帮助企业找出提高企业顾客满意度的切入点。

    应用:


    值得注意的是,同样的功能对于不同的产品可能是不同类型的需求,对于同一产品的不同时期同样的功能也可能对应不同需求。




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  • 一、 kano模型简介 ...KANO模型需求分为五种类型,下图展示了不同类型的需求对用户满意度的影响。 图中的横坐标代表一个需求的实现程度高低,越往右越高。纵坐标代表用户的满意度,越往上越高。 这里的满...

    一、 kano模型简介

    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工具,以分析用户需求对用户满意度的影响为基础,体现了产品性能和用户满意度之间的非线性关系。KANO模型将需求分为五种类型,下图展示了不同类型的需求对用户满意度的影响。

    图中的横坐标代表一个需求的实现程度高低,越往右越高。纵坐标代表用户的满意度,越往上越高。

    这里的满意度从低到高就是从不满意一直到满意,在中间是没有不满意和没有满意的中间状态,也就是用户觉得理所当然的状态。

    图上标出了五种不同类型的需求实现带来的用户满意度变化,分别是必备型需求、期望型需求、魅力型需求、无差异需求和反向需求

    这五类需求,简单地说就是:必备型需求关心能不能用,期望型需求关心好不好用,魅力型需求关心是否惊艳,无差别需求用户根本不关心,反向需求关心的是这功能什么时候撤掉

     

    二、 如何确定一个需求属于哪种类型?

    KANO模型的应用目前最常见的是问卷调查法。

    通过问卷分别询问用户,如果提供某功能时用户的感受,以及不提供某功能时用户的感受。用户答案和功能的分类对应如下表。

    根据最终用户的反馈比例,选出分数最高的一类,确定其需求类型。这里面的计算方法比较复杂,不是本文的重点,有兴趣的同学自己百度。

    通过问卷调查的方式进行需求分析有一个很大的缺点,问卷类型的数据容易出现幸存者偏差”的情况,即反馈的用户本身就有较强的反馈意愿,无法体现全体用户的真实情况。

    不光如此,用户在回答问卷的过程中,得到的结果也并非可靠

    说个案例:在过去,电视台统计收视率是通过日记调查法。所谓日记调查法,简单地说就是在被抽中的样本中留一本日记,可以是一张纸,卡片或者小册子。请样本家庭中的每一户成员及时填写一周自己收看电视的情况,内容包括观众姓名,收看的频道,收看的时间等等。然后每周反馈给调查人员。

    随着科技的发展,机顶盒大规模地应用,调查人员可以直接通过机顶盒的数据获取用户收看电视的情况。调查人员发现,那些黄金时段的节目、知名度较高的节目,日记法的数据相比更精准的机顶盒的数据要高得多

    出现这种情况的原因是因为人们在回忆自己看过的电视节目时,往往会放大那些名气更大的节目的收看时间。因此问卷法得到的信息往往是不准确的,而真实的用户行为数据却不会说谎

    所以用数据来反应用户的行为将会更为准确,我们完全可以尝试通过用户行为数据进行kano模型的分析。

     

    三、 利用数据应用KANO模型

    由于大部分产品提升用户产品的满意度的目的主要是为了提升用户的粘性,表现在数据上就是产品的留存率提高。如果一个功能用户感到更加满意,那么这款功能的留存率必然会上升,或者当天的人均点次数上升。总之,用户会更有意愿使用该产品

    那么根据页面的数据信息,我们可以大概推测出该功能目前所处的满意度水平,从而确定后续调整的优先顺序。这种方式相比问卷法最大的优势是信息的来源真实地反映了用户的实际反映,而不是被用户的情感因素加工过的二手信息。

    不过通过数据的方式进行KANO模型的思考也有不足之处,即数据只能分析当前存在的功能用户是不是爱用,而不能发现用户目前并不存在的需求

    如果该产品连基本的必备型需求都没有满足,那么在产品页面上没有用户的需求点,数据也就无法找出用户究竟需要什么样的需求。当然,我们可以通过其他功能的使用数据去发现用户的需求,不过这种情况下需要用产品思维去揣摩用户心理,有一定猜测的成分,数据不是决定因素。

    另外数据也很难预测出魅力型需求

    还是以iPhone为例,如果当时的诺基亚有用户的数据分析,那么数据必然可以得出用户有更大屏幕,更便捷交互的需求。但是这种方向如果没有配合上产品经理的创意,最终诞生的可能也只是更大屏的带触控笔的塞班机而已,这依然在用户的预期范围之内,最多只能算期望型需求

    要想成为魅力型需求,需要数据提供方向 + 产品提供创意。在用户意想不到的方向解决用户需求才能成为魅力型需求。

    这样的表述有些理论,我们看几个例子。我们首先看一下现状分析的情况。

    例子一:某产品或功能的留存率非常低(多少算低,每个产品有不一样的标准),那么这个功能很可能处在下图中的蓝色框线位置。

    此时用户的状态是不满意,结合kano模型进行分析,必备型需求只要基本满足即可以大幅提升满意度,那么很有可能是该产品的必备型需求的方向是错误的,用户根本没有这样的需求。

    在找到用户的必备型需求之前,不管是调整当前页面的排版,还是增加相同类型的信息等都无法从本质上提升用户的满意度。因此这时页面改版最优先的方向是找到用户的真实需求。只有找到了用户的真实需求,那么改动带来的效益就是指数型增长的。

    面对这样的产品状况,数据分析是很难帮助产品经理找到用户的真实需求的方向的。因为前面提到过数据分析的优势在于找到当前页面上用户感兴趣的功能,当前页面如果没有满足用户的需求,数据也无法告诉我们用户到底要什么。这时候就需要复盘产品经理当时上线该产品时的用户需求分析,找到问题所在。

    再比如:

    例子2:某产品或功能的留存率较好,那么这个功能很可能处在下图的蓝色框线位置。

    在这个位置上,用户的必备需求基本得到了满足,再增加必备型需求的意义不大,我们需要找到期望型需求。

    我前面提到过,期望型需求是必备型需求的升级版,那么找到用户最感兴趣的必备型需求,然后给出优化的方向就是该必备型需求的升级方向。

    这个区域可以说是数据分析的舒适区,这类产品的数据不仅可以反映出大部分的问题,并且还能给出进一步的方向。

    当留存率继续向上升时,产品已经相当成熟,用户达到了“满意”的状态,接下去可以开始尝试一些魅力型需求,这类需求无法从数据中得出,只能通过产品经理的创意进行试验,上线后再进行数据验证。

    可以看出,KANO方法告诉我们数据分析在产品分析中的适用范围,在产品未找到用户的必备需求之前,数据分析是不太容易帮助产品提升满意度的。只有在产品找到用户明确的需求后,数据才能协助产品对产品进行优化。而在产品已经非常成熟时,数据也是很难找到突破口的。

    数据最佳的发挥空间是把产品从四五十分提高到八九十分。太高或太低分数的产品,更多地需要创造性的产品思维。


    公众号:三元方差(sanyuanfangcha)

    产品、运营、数据是一家!

     

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  • 任何一个互联网产品,哪怕是一个简单的页面,也会涉及到很多的需求,产品经理也会经常遇到这样的情况:老板,业务提的各种新需求一下子都扎堆,哪个需求对用户来说最重要,用户对我们的新功能是否满意?开发产品资源...

    任何一个互联网产品,哪怕是一个简单的页面,也会涉及到很多的需求,产品经理也会经常遇到这样的情况:老板,业务提的各种新需求一下子都扎堆,哪个需求对用户来说最重要,用户对我们的新功能是否满意?开发产品资源有限,开发、设计、测试人手总是不够用,这么多需求没办法都做,先做哪些需求?

          这些都不应该是PM拍脑袋想出来的,其实产品经理的基本要求就是在有限的资源上,通过优化产品设计,提炼出正确、有效的需求,尽量避免在后续的设计、开发中临时改需求,至少要做到框架级的需求不大改,那么如何不用大脑YY出来或者YY出来不至于那么不靠谱,真正从用户需求出发来梳理出需求层次以及需求优先级,并能进一步判断需求实现对用户影响程度呢?

          正如标题所示,使用KANO模型,能够有效帮你系统的梳理需求,做需求的分析和提炼,提高效率。

    一.什么是KANO模型分析法呢?

          KANO模型分析法是授野纪昭基于KANO模型对顾客需求的细分原理,开发的一套结构型问卷和分析方法。KANO模型是一个典型的定性分析模型,KANO模型分析法并一般不直接用来测量用户的满意程度,主要用于识别用户对新功能的接受度,帮助企业了解不同层次的用户需求,找出顾客和企业的接触点,识别使顾客满意的至关重要的因素。

    1、KANO模型的属性分类

          在卡诺模型中,将产品功能/需求和服务的特性分为五种属性:必备属性、期望属性、魅力属性、无差异属性、反向属性。

    (1)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;

    (2)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;

    (3)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;

    (4)无差异属性: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;

    (5)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

          我们做产品设计时,需要尽量避免无差异属性、反向属性,至少做好必要属性、一维属性,努力做魅力属性。

    2、根据KANO模型进行用户需求分类

          根据KANO模型,我将其属性分类与用户需求优先级进行对应,便于实际应用,主要定义了三种:基本型需求(必备属性)、期望型需求(期望属性)、兴奋型需求(魅力属性),这三种需求根据绩效指标分类就是基本因素、绩效因素和激励因素。

    二.KANO模型实际操作流程

    1.设计问卷调查表并实施有效的问卷调查

          KANO问卷中每个属性特性都由正向和负向两个问题构成,分别测量用户在面对具备或不具备某项功能所做出的反应。问卷中的问题答案一般采用五级选项,按照:喜欢、理应如此、无所谓、勉强接受、我不喜欢,进行评定。

    例如:1、针对于电商购物车无货商品到货提醒功能,问卷设置正反两题:

    (1)如果我们在购物车中提供无货商品到货提醒功能,你的感受是:

    A.我很喜欢 B.理应如此 C.无所谓 D.勉强接受 E.我不喜欢

    (2)如果我们在购物车中不提供无货商品到货提醒功能,你的感受是:

    A.我很喜欢 B.理应如此 C.无所谓 D.勉强接受 E.我不喜欢

    2、问卷设置可以在实际项目中进行调整,比如最近在做音乐产品新功能点分析,主要出于功能实用性角度进行调研,为便于用户理解,把问卷选项进行调整:

    针对于歌单无损标识功能,您的想法是?

    (1)在歌单中加入该功能,您认为此功能实用性如何?

    A.特别实用 B.比较实用 C.一般 D.很不实用E.非常不实用

    (2)在歌单中不具备该功能点,对您的使用影响程度有多大?

    A.非常影响 B.比较影响 C.一般 D.影响很小 E.完全没有影响

    KANO问卷需要注意:

    ① KANO问卷中与每个功能点相关的题目都有正反两个问题,正反问题之间的区别需注意强调,防止用户看错题意;

    ② 功能的解释:简单描述该功能点,确保用户理解;

    ③ 选项说明:由于用户对“我很喜欢”“理应如此”“无所谓”“勉强接受”“我很不喜欢”的理解不尽相同,因此需要在问卷填写前给出统一解释说明,让用户有一个相对一致的标准,方便填答。

    我很喜欢:让你感到满意、开心、惊喜。
    理应如此:你觉得是应该的、必备的功能/服务。
    无所谓:你不会特别在意,但还可以接受。
    勉强接受:你不喜欢,但是可以接受。
    我很不喜欢:让你感到不满意。

    2.收集数据并清洗

    3.将调查结果的功能属性进行分类,建立原型;

    (1)KANO模型区分产品需求的操作方法介绍:原始数据处理阶段,需要注意是每个功能各个样本量针对正反两题确立属性。


    为了能够将质量特性区分为基本型需求、期望型需求和兴奋需求,然后按照正向问题和负向问题的回答对属性进行分类,具体分类对照下表。当正想问题的回答是“我喜欢”,对负向问题的回答是“我不喜欢”,那么KANO评价表中,这项质量特型就分为“o”,即期望型需求。如果顾客对某项特征正负向问题的回答结合后,分类为“M”或“A”,那么该因素被分别分为基本型需求或者兴奋型需求。

          其中R表示顾客不需要这种质量特型,甚至对该质量特性有反感;I类表示无差异需求,顾客对这一种因素无所谓;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,或者是用户没有很好的理解问题,或者是用户在填写问题答案时出现错误。

    简单说就是:

    A:魅力属性;O:期望属性;M:必备属性;I:无差异属性;R:反向属性;Q:可疑结果

    (2).确立功能影响程度究竟多大:Better-Worse系数-计算与使用

          除了对于Kano属性归属的探讨,还可以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不喜欢的影响程度。

    计算公式如下:

    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)

          以上算法,就是把各个项目下每个字母对应的百分比放进去进行计算,得到两个系数。

    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。

          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。

          以电商退换货中维修功能为例计算它的better-worse系数如下:

    better-worse系数计算过程

     

    (3)根据better-worse系数值,将散点图划分为四个象限,以确立需求优先级。

      以曾经做过的电商售后页面新增功能点举例说明,最后计算完所有功能点的better-worse系数,利用散点图得到如下结果:

     

    则极速退款功能是用户最为迫切需求,在线咨询客服功能对用户来说是必备功能,而相似功能对用户来说并不在意,可酌情考虑开发。 然后,产品经理得根据产品所处阶段进行产品需求文档的书写,之后就可以去找开发、设计童鞋跟进产品开发工作了。相信你自己梳理一遍需求后,再去找开发、设计评审时,你会自信、坚定一些。

    最后结语:

    1、KANO模型将需求分成“基础、扩展(期望需求)、增值(兴奋需求)”三层。可根据KANO模型建立产品需求分析优先级,运用到产品设计中就是要抓住用户的核心需求,解决用户痛点(基本型需求),在确保基本需求解决的前提下,给用户一些high点(兴奋型需求);

    2、但是就具体问题分析后发现用户对基本需求、期望需求、兴奋需求的优先级会根据产品在于用户内心的阀值有所变化,但兴奋需求有时候是超出用户预期的(或者根本不知道),所以我们可以引导用户;

    3、用户调研可能只能获取到期望需求(基本需求用户默认有),所以基本需求和兴奋需求需要靠自己深入调研;

    4、用户有时候并不知道他们到底想要什么,所以我们要做的是要在用户诉求中提取用户需求再转化成为产品需求。一句话,听用户的,但别照着做。

    5、需求会因人而异要做的是满足目标用户人群中多数人的需求;需求会因为文化差异而不同;需求会随着时间变化,昨天的期望型需求,甚至魅力型需求,到今天可能已变成了必备型需求。所以需要持续调研需求、产品需要持续迭代。

     

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    单论kano需求模型,它分为基本型需求,期望型需求,兴奋型需求,无差别需求,反向需求。 而实际当中,无差别需求队于用户来说,可有可无,并不影响用户满意程度。对于反向需求,若满足,反而会降低用户满意程度,所以无差别需求和反向需求是产品设计尽量要避免的。 对于一般的需求分析,我们只需要考虑基础需求,期望需求和兴奋需求即可,这样可最大化用户满意程度,提升用户体验。

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