在做項(xiàng)目做產(chǎn)品的過(guò)程中，作為互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)師的我們，經(jīng)常會(huì)接到來(lái)自 PM/領(lǐng)導(dǎo)/業(yè)務(wù)方等等的各種需求。有的時(shí)候，哪怕一個(gè)小功能、次次次級(jí)頁(yè)面都會(huì)爭(zhēng)得不可開(kāi)交。這個(gè)時(shí)候怎么辦呢？到底應(yīng)該聽(tīng)誰(shuí)的呢？哪個(gè)需求優(yōu)先級(jí)高？哪種呈現(xiàn)方法是更靠譜的呢？

今天我們就來(lái)聊聊一個(gè)非常實(shí)用的需求分級(jí)方法 — KANO模型。

什么是KANO模型？

KANO 模型是東京理工大學(xué)教授狩野紀(jì)昭（Noriaki Kano）發(fā)明的對(duì)用戶(hù)需求分類(lèi)和排序的工具。通過(guò)分析用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品功能的滿(mǎn)意程度，對(duì)產(chǎn)品功能進(jìn)行分級(jí)，從而確定產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)過(guò)程中的優(yōu)先級(jí)。

KANO 模型是一個(gè)典型的定性分析模型，一般不直接用來(lái)測(cè)量用戶(hù)的滿(mǎn)意度，常用于識(shí)別用戶(hù)對(duì)新功能的接受度。幫助企業(yè)了解不同層次的用戶(hù)需求，找出顧客和企業(yè)的接觸點(diǎn)，挖掘出讓顧客滿(mǎn)意至關(guān)重要的因素。

1. KANO模型的需求分類(lèi)

在 KANO 模型中，根據(jù)不同類(lèi)型的需求與用戶(hù)滿(mǎn)意度之間的關(guān)系，可將影響用戶(hù)滿(mǎn)意度的因素分為五類(lèi)：基本型需求、期望型需求、興奮型需求、無(wú)差異需求、反向型需求。

興奮型需求

所謂暗處，用戶(hù)意想不到的，需要挖掘/洞察。若不提供此需求，用戶(hù)滿(mǎn)意度不會(huì)降低；若提供此需求，用戶(hù)滿(mǎn)意度會(huì)有很大的提升。

當(dāng)用戶(hù)對(duì)一些產(chǎn)品或服務(wù)沒(méi)有表達(dá)出明確的需求時(shí)，企業(yè)提供給顧客一些完全出乎意料的產(chǎn)品屬性或服務(wù)行為，使用戶(hù)產(chǎn)生驚喜，用戶(hù)就會(huì)非常滿(mǎn)意，從而提高用戶(hù)忠誠(chéng)度。

這類(lèi)需求往往是代表顧客的潛在需求，企業(yè)的做法就是去尋找發(fā)掘這樣的需求，領(lǐng)先對(duì)手。

期望型需求

所謂癢處。當(dāng)提供此需求，用戶(hù)滿(mǎn)意度會(huì)提升；當(dāng)不提供此需求，用戶(hù)滿(mǎn)意度會(huì)降低。

它是處于成長(zhǎng)期的需求，客戶(hù)、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手和企業(yè)自身都關(guān)注的需求，也是體現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)能力的需求。

對(duì)于這類(lèi)需求，企業(yè)的做法應(yīng)該是注重提高這方面的質(zhì)量，力爭(zhēng)超過(guò)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

基本型需求

所謂痛點(diǎn)。對(duì)于用戶(hù)而言，這些需求是必須滿(mǎn)足的，理所當(dāng)然的。當(dāng)不提供此需求，用戶(hù)滿(mǎn)意度會(huì)大幅降低，但優(yōu)化此需求，用戶(hù)滿(mǎn)意度不會(huì)得到顯著提升。

對(duì)于這類(lèi)需求，是核心需求，也是產(chǎn)品必做功能，企業(yè)的做法應(yīng)該是注重不要在這方面減分，需要企業(yè)不斷調(diào)查和了解用戶(hù)需求，并通過(guò)合適的方法在產(chǎn)品中體現(xiàn)這些要求。

無(wú)差異需求

用戶(hù)根本不在意的需求，對(duì)用戶(hù)體驗(yàn)毫無(wú)影響。

無(wú)論提供或不提供此需求，用戶(hù)滿(mǎn)意度都不會(huì)有改變。對(duì)于這類(lèi)需求，企業(yè)的做法應(yīng)該是盡量避免。

反向型需求

用戶(hù)根本都沒(méi)有此需求，提供后用戶(hù)滿(mǎn)意度反而下降。

總而言之，我們做產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)，需要盡量避免無(wú)差異型需求、反向型需求，至少做好基本型需求、期望型需求，如果可以的話(huà)再努力挖掘興奮型需求。

如何使用KANO模型？

KANO 模型分析方法主要是通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)卷進(jìn)行調(diào)研，根據(jù)調(diào)研結(jié)果對(duì)各因素屬性歸類(lèi)，解決需求屬性的定位問(wèn)題，以提高用戶(hù)滿(mǎn)意度。

1. 明確目的

做之前，必須明白調(diào)研的目的是什么，是否合適用 KANO 模型解決，為什么要用 KANO 模型解決。

例如：企業(yè)為賣(mài)家開(kāi)發(fā)的 CRM 工具，隨著賣(mài)家客戶(hù)的不斷增長(zhǎng)，CRM 系統(tǒng)中需引入一些新的功能滿(mǎn)足其管理需求。而我們作為產(chǎn)品開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)者，需要知道這些功能哪些是基本功能，哪些是增值功能，功能的優(yōu)先級(jí)又該如何排列等等。

KANO 模型就可以幫助我們很好的貼和業(yè)務(wù)需求，從具備程度和滿(mǎn)意程度這兩個(gè)維度出發(fā)，將 CRM 中新增的功能進(jìn)行區(qū)分和排序，從而知道：哪些功能是一定要有，否則會(huì)直接影響用戶(hù)體驗(yàn)的（基礎(chǔ)屬性、期望屬性）；哪些功能是沒(méi)有時(shí)不會(huì)造成負(fù)向影響，擁有時(shí)會(huì)給用戶(hù)帶來(lái)驚喜的（興奮屬性）；哪些功能是可有可無(wú)，具備與否對(duì)用戶(hù)都不會(huì)有大影響的（無(wú)差異因素）。

2. 設(shè)計(jì)問(wèn)卷

此問(wèn)卷調(diào)查表劃分維度有兩個(gè)：提供時(shí)的滿(mǎn)意程度、不提供時(shí)的滿(mǎn)意程度。而滿(mǎn)意程度被劃分為 5 級(jí)（非常滿(mǎn)意、滿(mǎn)意、一般、不滿(mǎn)意、很不滿(mǎn)意），因?yàn)槿说臐M(mǎn)意程度往往是漸變的，而不是突變的。

滿(mǎn)意程度的文案可根據(jù)實(shí)際問(wèn)題靈活修改，如使用（非常喜歡、理應(yīng)如此、無(wú)所謂、勉強(qiáng)接受、很不喜歡 或者 非常有用、挺實(shí)用、無(wú)所謂、不實(shí)用、很不實(shí)用 ）更加形象的描述。

例如：在「通訊錄」中，是否需要直接提供「撥打電話(huà)」的按鈕？問(wèn)卷設(shè)置正反兩題：

如果我們?cè)凇竿ㄓ嶄洝沟目蛻?hù)列表中，提供「撥打電話(huà)」的按鈕，你的感受是：

A.非常喜歡 B.理應(yīng)如此 C.無(wú)所謂 D.勉強(qiáng)接受 E.很不喜歡

如果我們?cè)凇竿ㄓ嶄洝沟目蛻?hù)列表中，沒(méi)有提供「撥打電話(huà)」的按鈕，你的感受是：

A.非常喜歡 B.理應(yīng)如此 C.無(wú)所謂 D.勉強(qiáng)接受 E.很不喜歡

為了更加形象且一目了然，我們可以如下設(shè)計(jì)。填問(wèn)卷的人只需要在空白處打勾打叉就好了，非常方便。

設(shè)計(jì)問(wèn)卷的過(guò)程中，有幾點(diǎn)要注意：

• 問(wèn)卷中的每道題都涉及到正反兩面，應(yīng)適當(dāng)給予強(qiáng)調(diào)，防止用戶(hù)看錯(cuò)（比如正反對(duì)立詞字體加粗/標(biāo)紅等等）；
• 在設(shè)計(jì)問(wèn)卷時(shí)，盡量做到清晰易懂、語(yǔ)言盡量簡(jiǎn)單具體，避免語(yǔ)意產(chǎn)生歧義；
• 選項(xiàng)給予說(shuō)明：由于每個(gè)人對(duì)「非常喜歡、理應(yīng)如此、無(wú)所謂、勉強(qiáng)接受、很不喜歡」等形容詞的理解都不一樣，所以最好有一個(gè)明確統(tǒng)一的說(shuō)明，讓用戶(hù)可以有個(gè)對(duì)照，方便填寫(xiě)。

例如：

• 非常喜歡：讓你感到滿(mǎn)意、開(kāi)心、驚喜。
• 理應(yīng)如此：你覺(jué)得是應(yīng)該的、必備的功能/服務(wù)。
• 無(wú)所謂：無(wú)所謂喜不喜歡，都可以接受。
• 勉強(qiáng)接受：你不喜歡，最好是沒(méi)有，有的話(huà)就勉強(qiáng)湊合。
• 很不喜歡：讓你感到不開(kāi)心、甚至沮喪，無(wú)法接受。

3. 清洗數(shù)據(jù)

在收集所有問(wèn)卷之后，注意清洗掉個(gè)別的明顯胡亂回答的個(gè)例。如全部問(wèn)題都選擇「我很喜歡」或「很不喜歡」的，這種回答毫無(wú)參考價(jià)值。

4. 整理分類(lèi)

為了能夠?qū)⑿枨髤^(qū)分為基本型需求、期望型需求和興奮需求，需按照正向和負(fù)向問(wèn)題的回答對(duì)屬性進(jìn)行分類(lèi)，具體分類(lèi)對(duì)照下表。

當(dāng)正向問(wèn)題的回答是「我喜歡」，負(fù)向問(wèn)題的回答是「我不喜歡」，那么 KANO 評(píng)價(jià)表中，這項(xiàng)功能特性就為「O」，即期望型。

如果將用戶(hù)正負(fù)向問(wèn)題的回答結(jié)合后，為「M」或「A」，則該功能被分為基本型需求或興奮型需求。

其中，R 表示用戶(hù)不需要這種功能，甚至對(duì)該功能有反感；I 類(lèi)表示無(wú)差異需求，用戶(hù)對(duì)這一功能無(wú)所謂。

Q 表示有疑問(wèn)的結(jié)果，一般不會(huì)出現(xiàn)這個(gè)結(jié)果（除非這個(gè)問(wèn)題的問(wèn)法不合理，或者是用戶(hù)沒(méi)有很好的理解問(wèn)題，或者是用戶(hù)在填寫(xiě)問(wèn)題答案時(shí)出現(xiàn)錯(cuò)誤）。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是：

A：興奮型；O：期望型；M：必備型；I：無(wú)差異型；R：反向型；Q：可疑結(jié)果

注意：以上對(duì)照表只是的最常見(jiàn)的一種歸類(lèi)方式。實(shí)際操作中，可因人而異，因產(chǎn)品、公司、地域而異（尤其是關(guān)于「R」和「O」的定義），因?yàn)闈M(mǎn)意度本身就難以衡量。

5. 量化表格

判斷 KANO 屬性

記錄所有合理的數(shù)據(jù)，計(jì)算出各項(xiàng)占比，填寫(xiě)在下面的對(duì)照表里面。

從上表中不難看出，「通訊錄中「撥打電話(huà)」「這個(gè)功能在 6 個(gè)維度上均可能有得分，將相同維度的比例相加后，可得到6 個(gè)屬性維度的占比總和。 總和最大的一個(gè)屬性維度，便是該功能的屬性歸屬。

可看出「在通訊錄中提供 ‘撥打電話(huà)’ 功能屬于興奮型需求。即說(shuō)明沒(méi)有這個(gè)功能，用戶(hù)不會(huì)有強(qiáng)烈的負(fù)面情緒，但是有了這個(gè)功能，會(huì)讓用戶(hù)感受到滿(mǎn)意和驚喜。

如果你只判斷這一個(gè)需求，那么進(jìn)行到這一步就可以到此為止了。如果涉及到多個(gè)需求的排序分級(jí)，你還需進(jìn)行下一步。

計(jì)算 better-worse系數(shù)

Better-worse 系數(shù)，表示某功能可以增加滿(mǎn)意或者消除不喜歡的影響程度。

Better，可以解讀為增加后的滿(mǎn)意系數(shù)。Better 的數(shù)值通常為正，代表如果產(chǎn)品提供某種功能或服務(wù)，用戶(hù)滿(mǎn)意度會(huì)提升。正值越大/越接近 1，則表示用戶(hù)滿(mǎn)意度提升的效果會(huì)越強(qiáng)，滿(mǎn)意度上升的越快。

Worse，可以叫做消除后的不滿(mǎn)意系數(shù)。Worse 的數(shù)值通常為負(fù)，代表產(chǎn)品如果不提供某種功能或服務(wù)，用戶(hù)的滿(mǎn)意度會(huì)降低。其負(fù)值越大/越接近 -1，則表示對(duì)用戶(hù)不滿(mǎn)意度的影響最大，滿(mǎn)意度降低的影響效果越強(qiáng)，下降的越快。

因此，根據(jù) better-worse 系數(shù)，對(duì)兩者系數(shù)絕對(duì)分值較高的項(xiàng)目應(yīng)當(dāng)優(yōu)先實(shí)施。

其計(jì)算公式如下：

• 增加后的滿(mǎn)意系數(shù) Better/SI=（A+O）/(A+O+M+I)
• 消除后的不滿(mǎn)意系數(shù) Worse/DSI= -1 *（O+M）/(A+O+M+I)

結(jié)果產(chǎn)出

例如：某產(chǎn)品希望優(yōu)化 5 項(xiàng)功能，但是不知道哪些是用戶(hù)需要的。通過(guò) KANO 調(diào)研分析，可以分別計(jì)算出 5 項(xiàng)功能的better-worse 系數(shù)。

根據(jù) 5 項(xiàng)功能的 better-worse 系數(shù)值，將散點(diǎn)圖劃分為四個(gè)象限，以確立需求優(yōu)先級(jí)。

• 第一象限表示：better 系數(shù)值高，worse 系數(shù)絕對(duì)值也很高的情況。落入這一象限的因素，稱(chēng)之為期望型因素（一維因素）。功能 2 落入此象限，即表示產(chǎn)品提供此功能，用戶(hù)滿(mǎn)意度會(huì)提升，當(dāng)不提供此功能，用戶(hù)滿(mǎn)意度就會(huì)降低。
• 第二象限表示：better 系數(shù)值高，worse 系數(shù)絕對(duì)值低的情況。落入這一象限的因素，稱(chēng)之為興奮型因素。功能 1 落入此象限，即表示不提供此功能，用戶(hù)滿(mǎn)意度不會(huì)降低，但當(dāng)提供此功能，用戶(hù)滿(mǎn)意度會(huì)有很大提升。
• 第三象限表示：better 系數(shù)值低，worse 系數(shù)絕對(duì)值也低的情況。落入這一象限的因素，稱(chēng)之為無(wú)差異因素。功能 3落入此象限，即無(wú)論提供或不提供這些功能，用戶(hù)滿(mǎn)意度都不會(huì)有改變，這些功能點(diǎn)是用戶(hù)并不在意的功能。
• 第四象限表示：better 系數(shù)值低，worse 系數(shù)絕對(duì)值高的情況。落入這一象限的因素，稱(chēng)之為必備型因素。功能 4 落入此象限，即表示當(dāng)產(chǎn)品提供此功能，用戶(hù)滿(mǎn)意度不會(huì)提升，當(dāng)不提供此功能，用戶(hù)滿(mǎn)意度會(huì)大幅降低；說(shuō)明落入此象限的功能是最基本的功能。

在實(shí)際項(xiàng)目中：

• 我們首先要全力以赴地滿(mǎn)足用戶(hù)最基本的需求，即第四象限表示的必備型因素，這些需求是用戶(hù)認(rèn)為我們有義務(wù)做到的事情。
• 在滿(mǎn)足最基本的需求之后，再盡力去滿(mǎn)足用戶(hù)的期望型需求，即第一象限表示的期望因素，這是質(zhì)量的競(jìng)爭(zhēng)性因素。提供用戶(hù)喜愛(ài)的額外服務(wù)或產(chǎn)品功能，使其產(chǎn)品和服務(wù)優(yōu)于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手并有所不同，引導(dǎo)用戶(hù)加強(qiáng)對(duì)本產(chǎn)品的良好印象。
• 最后爭(zhēng)取實(shí)現(xiàn)用戶(hù)的興奮型需求，即第二象限表示的興奮型因素，提升用戶(hù)的忠誠(chéng)度。

結(jié)論：

根據(jù) KANO 模型計(jì)算出的 better-worse 系數(shù)值，說(shuō)明該產(chǎn)品先滿(mǎn)足功能 5 和 4，再優(yōu)化功能 2，最后滿(mǎn)足功能 1。而功能 3對(duì)用戶(hù)來(lái)說(shuō)有或者沒(méi)有都無(wú)所謂，屬無(wú)差異型需求，并沒(méi)有必要花大力氣去實(shí)現(xiàn)。

總結(jié)

KANO 模型定義了三個(gè)層次的需求：基本型需求、期望型需求和興奮型需求。

• 基本型需求：產(chǎn)品「必須有」的功能，也是 MVP 產(chǎn)品要求具有的功能；
• 期望型需求：非必須功能需求，但通常作為競(jìng)品之間比較的重點(diǎn)；
• 興奮型需求：屬于驚喜型產(chǎn)品功能，超出用戶(hù)預(yù)期，往往能帶來(lái)較高的忠誠(chéng)度。

根據(jù) KANO 模型建立產(chǎn)品需求分析優(yōu)先級(jí)，運(yùn)用到產(chǎn)品設(shè)計(jì)中就是要抓住用戶(hù)的核心需求，解決用戶(hù)痛點(diǎn)（基本型需求），抓住用戶(hù)癢點(diǎn)（期望型需求）。在確保這兩者都解決的前提下，再給用戶(hù)一些 high 點(diǎn)（興奮型需求）。

嚴(yán)格來(lái)說(shuō)，KANO 模型并不是一個(gè)測(cè)量用戶(hù)滿(mǎn)意度的模型，而是對(duì)用戶(hù)需求的分類(lèi)，通常在滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)工作前期作為輔助研究的 典型定性分析模型。

KANO 模型的目的是通過(guò)對(duì)用戶(hù)的不同需求進(jìn)行區(qū)分處理，了解不同層次的用戶(hù)需求，幫助企業(yè)找出提高產(chǎn)品用戶(hù)滿(mǎn)意度的切入點(diǎn)，或者識(shí)別出使用戶(hù)滿(mǎn)意至關(guān)重要的因素。

但需求會(huì)因人而異，會(huì)因文化差異而不同； 也會(huì)隨著時(shí)間變化?？赡芮岸螘r(shí)間的期望型需求，甚至興奮型需求，到如今已變成了基礎(chǔ)型需求。所以作為產(chǎn)品設(shè)計(jì)者，我們應(yīng)該持續(xù)調(diào)研需求，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行迭代優(yōu)化。