Kano 模型（狩野模式）在需求分析中的应用

1、kano模型起源

在很多人的观念里，会认为满意的反面就是不满意。然而赫兹伯格在他的双因素理论（激励--保健理论）中提出，满意与不满意并不是单一的连续体，而是分开的，他们不是二选一的关系。简单说就是令你满意的因素被去除，不一定会感到不满意；令你不满的因素被去除，你也不一定就嗨皮了。

东京理工大学教授狩野纪昭（Noriaki Kano）把这套理论引入到了产品质量管理中来。在1984年首度提出了Kano模型。

2、Kano模型

Kano模型定义了三个层次的主需求：基本型需求、期望型需求、魅力型需求。下面是示意图

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期望型需求（魅力属性）：用户意想不到的，如果不提供这个功能，用户对产品的满意度不会降低；当提供这个功能，用户满意度会有很大提升，一下就嗨了。

期望型需求（期望因素）：提供此功能，用户满意度会上升，不提供此功能，用户满意度会降低。

基本型需求（必备属性）：当优化这个功能时，用户满意度不会提升，觉得这个是应该的；当不提供这个功能的时候，用户就开始骂娘了。

无差异需求（无差异因素）：做不做都行，对客户影响不大。

反向需求（反向属性）：不做还好，做了客户就崩溃了，满意度反而因为新功能而下降。

3、为什么要使用Kano模型

菲利普-科特勒说过：满意与否是指一个人通过对一个产品的可感知效果与他期望的值相比较后，形成的愉悦或失望的感觉状态。

当一个产品进入成长期后采取渗透市场的战略，添加功能时必不可少的。那客户对我们的新功能是否满意，我们有10个新功能应该先做哪个，这些都不应该是PM拍脑袋想出来的。所以我们才需要这个模型帮助我们系统的梳理需求，做需求的分析和提炼。

4、Kano模型的使用方法

KANO模型根据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。简单说就是正、反两面的提问模式。例如：

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这里有些需要注意的点，比如为了准确的收集数据，问卷中的功能点已经要展示清楚，最好是有说明；预先找几个有代表性的用户先把这套问卷做一边，看看能否收集到想要的信息，并完善问卷；对于评价的形容词也要有说明，比如【我很喜欢】：指会让您满意、开心、非常惊喜。

5、收集数据并清洗

要对数据收集，收集后要严格的清洗以保证数据的有效性。比如清除掉啥都喜欢或啥都不喜欢的问卷。kano的二维属性分类如下：

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这时候我们把收集到的信息填入这个表格中就可以了，得到的结果就是百分之多少的用户非常期望这个功能，百分之多少的用户觉得这个是必备的。

6、Better-worse系数分析（满意影响力(SI)和不满意影响力(DSI)）

得到了数据不进行分析，其实这个数据连参考的价值都很少。我们需要计算出Better-Worse系数，最终用这个结果来判断，这个功能我们到底做不做、啥时候做。

Better可以被理解为增加后的满意系数。Better的数值通常为正数，数值越大正面这个功能对用户的满意度提升影响效果越强。

Worse可以被理解为增加后的不满意系数。Worse通常是负数，值越小，越代表着用户满意度越低。

指标计算公式如下：

增加后的满意系数（better）： （魅力属性+期望属性）/(魅力属性+期望属性+必备属性+无差异因素）

消除后的不满意系数（worse）： (期望属性+必备属性）/(魅力属性+期望属性+必备属性+无差异因素）×（-1）。

用这个算法算出每项功能的得分，根据得分，找到对用户影响最大的功能，然后头也不回的去做就好了。

kano在调研中的注意事项比较多（主要是因为困了，先写这些），如果感兴趣可以私下交流。