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——引用至百度
对于产品老人来说，一部分人可能并不知道Kano模型，但并不影响他们做需求。因为他们做需求的时候，实际上已经默默在使用Kano模型的精髓了。
对于产品新人来说，在做需求分类和优先排序的时候，如果能应用Kano模型的理论，便能对茫茫的“需求池”，做好需求分类，并安排好各个需求的优先级。
最主要的是我们做需求时候，不会只看到表面、只想着情怀，会对不同产品、相同产品不同周期的需求有更深入的理解。也许你开始意识到，很多时候（特别是产品初期），如果产品功能都没有跑通，再好看的UI设计、再好用的交互设计，都是锦上添花，对用户来说并没有什么价值。
Kano的重点在哪里？我们先看看Kano模型对需求做了哪些分类。
满足用户的需求 对 用户“满意指数”影响由高到低分别是：
1）魅力型需求（超预期需求）：用户没有明确提出来，但真实想要的需求，产品提前想到并做出来的需求；
2）期望型需求（预期需求）：用户明确提出来想要的需求；
3）基本型需求（必备需求）：用户没有明确提出来，但是必须做到需求；
4）无差异需求：有没有该需求都没有关系；
5）反向型需求：没有该需求还好，有就不好。
举个现实例子加强理解：
场景：小明跟妈妈说“我口渴了，我要喝水”。小明遇到的“问题”是“我口渴了”；小明的期望型需求是“我要喝水”。
1）魅力型需求：妈妈拿来一瓶冰冻的可乐；
2）期望型需求：妈妈拿来一杯白开水；
3）基本型需求：家里饮水机还有水；
4）无差异需求：家里没有停电；
5）反向型需求：妈妈拿来了一瓶烫口的可乐。
发现问题
我一年前已经学了Kano模型，但是仅仅停留在纸面层面，并没有办法应用到具体的需求分析中。
而我的老大，他并没有学过Kano模型，但是他却能真真正正通过自己的经验总结，把Kano模型的精髓应用到需求分析中。这就是差距，引发了我的思考。
我认为，在学习路上至少有两种方法：
1）先学理论，再将理论应用到使用场景中。
而现实通常是：学的理论纯粹停留在纸面阶段，无法完成对知识的转化，无法应用到实际工作中，无法产生任何价值（还会以为自己看过了，就看懂了）——这是大部分人经常会犯的错误。
2）自己在工作中摸索，总结出对特定工作特有的经验。最后可能看了理论，发现自己的经验实际上已经有前人总结为理论了。相信这是一种相当有成就感的感觉。
这种方法需要非常强的学习能力、总结能力，因为大部分问题可能是找不到答案的。
个人建议
接触一个新的领域、新的产品，可以先从宏观的角度，了解现有理论背景、知识框架，再把对应的知识与工作生活中的某一具体内容做匹配，如果能匹配上，尝试去应用。
最好是遇到问题时，为了解决问题，针对性的去找解决方案。而不是纯粹为了学习而学习，没有实际应用，这种学习方式会很容易忘记。
我最近使用腾讯移动分析平台（MTA）对产品的H5页面进行统计。因为是第一次真正接触统计平台（可以理解为同时在研究一个新的产品），那么我应该先看下腾讯移动分析平台的《帮助文档》，对平台有一个整体的认识。例如了解都有哪些统计功能、哪些统计指标、如何操作、常见问题及解决方案等，然后才去实操。这样做的好处是能有“系统观念”，不容易遗漏重点。
而我以往都是上来不管三七二十一，直接就操作，导致踩了很多不必要的坑。也有朋友会说“不踩坑，怎么知道以后如何去避免，怎么会深刻？”。以前我也是这么认为的。
但我的老大改变了我对“试错、踩坑”的认知（非常感谢我的老大对我的引导和帮助），实际上我们还可以做到更好：如果一开始就知道哪里有坑了，可以直接回避，岂不是更好？（后面有时间再专门整理一篇使用腾讯移动分析平台的坑的文章跟大家一起交流）。
总结
每个人的学习方法都不同，所以本文并非论证以上方法的优劣，而是想说明发生在自己身上的例子和引发的思考。如果有不同的意见，欢迎各位朋友留言讨论哈。
