我一直認為如果對于一個概念或者工具，不能用一句話解釋給一個不懂的人聽，那么就是沒有理解。如果用一句話解釋KANO模型，我會說“KANO模型通過量化測量用戶對得到或者失去一個功能/服務(wù)的情感反應(yīng)來對功能優(yōu)先級進行排序”。

受行為科學家赫茲伯格的雙因素理論的啟發(fā)，東京理工大學教授狩野紀昭(Noriaki Kano)和他的同事Fumio Takahashi于1979年10月發(fā)表了《質(zhì)量的保健因素和激勵因素》(Motivator and Hygiene Factor in Quality)一文，第一次將滿意與不滿意標準引人質(zhì)量管理領(lǐng)域，并于1982年日本質(zhì)量管理大會第12屆年會上宣讀了《魅力質(zhì)量與必備質(zhì)量》﹙Attractive Quality and Must-be Quality﹚的研究報告。

什么是KANO模型？

簡單來講，kano模型是狩野紀昭教授發(fā)明的對用戶需求分類和優(yōu)先排序的一種工具，與產(chǎn)品經(jīng)理的貼合度非常高，于是這樣一個非產(chǎn)品行業(yè)的教授所發(fā)明的工具，成為了產(chǎn)品經(jīng)理們的方法論。

KANO模型定義了三個層次的顧客需求：基本型需求、期望型需求和興奮型需求。這三種需求根據(jù)績效指標分類就是基本因素、績效因素和激勵因素。

1.卡諾模型簡介

卡諾模型（KANO模型）是對用戶需求分類和優(yōu)先排序的有用工具，以分析用戶需求對用戶滿意的影響為基礎(chǔ)，體現(xiàn)了產(chǎn)品性能和用戶滿意之間的非線性關(guān)系。在卡諾模型中，將產(chǎn)品和服務(wù)的質(zhì)量特性分為四種類型：⑴必備屬性；⑵期望屬性；⑶魅力屬性；⑷無差異屬性。

魅力屬性：用戶意想不到的，如果不提供此需求，用戶滿意度不會降低，但當提供此需求，用戶滿意度會有很大提升；

期望屬性：當提供此需求，用戶滿意度會提升，當不提供此需求，用戶滿意度會降低；

必備屬性：當優(yōu)化此需求，用戶滿意度不會提升，當不提供此需求，用戶滿意度會大幅降低；

無差異因素：無論提供或不提供此需求，用戶滿意度都不會有改變，用戶根本不在意；

反向?qū)傩裕?/b>用戶根本都沒有此需求，提供后用戶滿意度反而會下降

KANO問卷對每個質(zhì)量特性都由正向和負向兩個問題構(gòu)成，分別測量用戶在面對存在或不存在某項質(zhì)量特性時的反應(yīng)。

每一個功能在6個維度上(魅力屬性、期望屬性、必備屬性、無差異因素、反向?qū)傩浴⒖梢山Y(jié)果)上均可能有得分，將相同維度的比例相加后，可得到各個屬性維度的占比總和，總和最大的一個屬性維度，便是該功能的屬性歸屬。以淘寶UED做過的客觀關(guān)系管理系統(tǒng)的調(diào)研數(shù)據(jù)為例：

如上圖所示，在對“信息管理-購買行為信息”這一功能進行統(tǒng)計整理時，發(fā)現(xiàn)魅力屬性的占比總數(shù)最高。進而得到，客戶關(guān)系管理工具中，“信息管理-購買行為信息”功能屬于魅力屬性。即沒有這個功能，用戶不會有強烈負性情緒，但是有了這個功能，會讓用戶感受到滿意和驚喜。

除了對于Kano屬性歸屬的探討，還可以通過對于功能屬性歸類的百分比，計算出Better-Worse系數(shù)，表示某功能可以增加滿意或者消除很不喜歡的影響程度。

增加后的滿意系數(shù) Better/SI=（A+O）/(A+O+M+I)

消除后的不滿意系數(shù) Worse/DSI=-1*（O+M）/(A+O+M+I)

Better，可以被解讀為增加后的滿意系數(shù)。better的數(shù)值通常為正，代表如果提供某種功能屬性的話，用戶滿意度會提升；正值越大/越接近1，表示對用戶滿意上的影響越大,用戶滿意度提升的影響效果越強，上升的也就更快。

Worse，則可以被叫做消除后的不滿意系數(shù)。其數(shù)值通常為負，代表如果不提供某種功能屬性的話，用戶的滿意度會降低；值越負向/越接近-1，表示對用戶不滿意上的影響最大，滿意度降低的影響效果越強，下降的越快。

因此，根據(jù)better-worse系數(shù)，對系數(shù)絕對分值較高的功能/服務(wù)需求應(yīng)當優(yōu)先實施。根據(jù)better-worse系數(shù)值，將散點圖劃分為四個象限。

根據(jù)better-worse系數(shù)值，將散點圖劃分為四個象限。

第一象限表示：better系數(shù)值高，worse系數(shù)絕對值也很高的情況。落入這一象限的屬性，稱之為是期望屬性，即表示產(chǎn)品提供此功能，用戶滿意度會提升，當不提供此功能，用戶滿意度就會降低，這是質(zhì)量的競爭性屬性，應(yīng)盡力去滿足用戶的期望型需求。提供用戶喜愛的額外服務(wù)或產(chǎn)品功能，使其產(chǎn)品和服務(wù)優(yōu)于競爭對手并有所不同，引導用戶加強對本產(chǎn)品的良好印象；

第二象限表示：better系數(shù)值高，worse系數(shù)絕對值低的情況。落入這一象限的屬性，稱之為是魅力屬性，即表示不提供此功能，用戶滿意度不會降低，但當提供此功能，用戶滿意度和忠誠度會有很大提升；

第三象限表示：better系數(shù)值低，worse系數(shù)絕對值也低的情況。落入這一象限的屬性，稱之為是無差異屬性，即無論提供或不提供這些功能，用戶滿意度都不會有改變，這些功能點是用戶并不在意的功能。

第四象限表示：better系數(shù)值低，worse系數(shù)絕對值高的情況。落入這一象限的屬性，稱之為是必備屬性，即表示當產(chǎn)品提供此功能，用戶滿意度不會提升，當不提供此功能，用戶滿意度會大幅降低；說明落入此象限的功能是最基本的功能，這些需求是用戶認為我們有義務(wù)做到的事情。

如將功能“信息管理-購買行為信息”的數(shù)據(jù)帶入后，得到Better-Worse系數(shù)如下：

Better=(.367+.288)/(.367+.288+.029+.216)=0.73

Worse=(.288_.029)/(.367+.288+.029+.216)×(-1)=-0.35

2.卡諾模型實操

2.1?問卷編寫：

由于KANO模型問卷均需要了解以下兩個方面：用戶對于產(chǎn)品/服務(wù)具備某功能時的評價（態(tài)度）和產(chǎn)品/服務(wù)不具備某功能時的評價（態(tài)度），需要分別正向和反向地詢問用戶。需要注意：

① KANO問卷中與每個功能點相關(guān)的題目都有正反兩個問題，正反問題之間的區(qū)別需注意強調(diào)，防止用戶看錯題意；

② 功能的解釋：簡單描述該功能點，確保用戶理解；

③ 選項說明：由于用戶對“我很喜歡”“理應(yīng)如此”“無所謂”“勉強接受”“我很不喜歡”的理解不盡相同，因此需要在問卷填寫前給出統(tǒng)一解釋說明，讓用戶有一個相對一致的標準，方便填答。

我很喜歡：讓你感到滿意、開心、驚喜。

它理應(yīng)如此：你覺得是應(yīng)該的、必備的功能/服務(wù)。

無所謂：你不會特別在意，但還可以接受。

勉強接受：你不喜歡，但是可以接受。

我很不喜歡：讓你感到不滿意。

問題設(shè)計舉例：

為了保證用戶對問卷中各功能點準確理解，從而保證數(shù)據(jù)回收質(zhì)量，要進行兩個工作：

1) 對于每個功能點進行舉例說明。如上圖所示，對于“客戶信息管理-購買行為信息”這一功能點，進行舉例“如不同類目下面的歷史購買商品”，方便用戶清晰、生動地了解此功能內(nèi)容和使用場景;

2) 預訪談，請用戶做完問卷后提出自己疑惑的地方，檢驗功能點/服務(wù)的闡述是否可以被用戶理解，對于用戶不能清晰理解的部分加以討論和完善補充。

2.2?數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)清洗→KANO二維屬性歸屬分析→Better-Worse系數(shù)計算。

除了嚴格的清洗程序，Kano問卷中，還可以清晰掉全部選擇“我很喜歡”和全部選擇“我很不喜歡”的數(shù)據(jù)。

此外，還可以結(jié)合產(chǎn)品的一些數(shù)據(jù)支持進行結(jié)合分析，如用戶畫像，UV，轉(zhuǎn)化率等。

2.3?數(shù)據(jù)解讀

KANO模型是對功能/服務(wù)的優(yōu)先級進行探索，具體情況還需要和業(yè)務(wù)方進行討論，將Kano模型結(jié)果和業(yè)務(wù)實際情況結(jié)合討論確定可行的產(chǎn)品功能開發(fā)/優(yōu)化的優(yōu)先級順序，以將調(diào)研結(jié)果落地實施。淘寶客戶關(guān)系管理的各個功能模塊KANO得分如下：

3. 模型應(yīng)用的思考與討論

3.1 Kano屬性的優(yōu)先級排序

輔助業(yè)務(wù)進行優(yōu)先級排序，是Kano模型的一大功能特點。業(yè)務(wù)方在排序功能優(yōu)先級時，可主要參考：必備屬性>期望屬性>魅力屬性>無差異因素的基本順序進行排序

? 期望屬性的功能點對于工具的意義重大，建議優(yōu)先考慮開發(fā)或強化;

? 魅力屬性的功能點，建議優(yōu)先考慮better值較高的功能，會達到事半功倍的效果;

? 無差異因素可以成為節(jié)約成本的機會。

3.2 如何看待結(jié)果中的Kano屬性

Kano屬性的劃分并非一成不變的，隨著時間的變化，賣家對于客戶關(guān)系管理的概念會日益成熟，各功能的屬性歸屬很有可能會發(fā)生變化。如對于早期的電視機，遙控器也許是魅力屬性(電視機上的按鈕可能已經(jīng)足夠解決問題了)，而放在當代，遙控器則應(yīng)該是人人需要的必備屬性了。

3.3 應(yīng)用Kano模型進行調(diào)研的優(yōu)勢和不足

Kano模型有以下幾個優(yōu)勢：

1) Kano模型可以細致全面的挖掘功能的特質(zhì);

2) Kano模型可以幫助業(yè)務(wù)方在工作中排優(yōu)先級，輔助項目排期;

3) Kano模型可以幫助人們擺脫“誤以為‘沒有抱怨’等于用戶滿意”的想法。

同樣，Kano模型也有它的不足：

1) Kano問卷通常較長，而且從正反兩面詢問，可能會導致用戶感覺重復，并引起情緒上的波動，若用戶受到影響沒有認真作答，則會引起數(shù)據(jù)質(zhì)量的下降。

2) Kano問卷是針對產(chǎn)品屬性進行測試時，部分屬性也許并不是很好理解。

3) Kano模型類似于一種定性歸類的方法，以頻數(shù)來判斷每個測試屬性的歸類，

這種情況下，可能會出屬性歸類結(jié)果表中，同一屬性出現(xiàn)了不同歸類欄頻數(shù)相等或近似的情況。

由于KANO 模型存在這些不足，在運用KANO模型分析數(shù)據(jù)的時候就要注重數(shù)據(jù)收集前期的準備工作，比如在問卷設(shè)計時，把問卷盡量設(shè)計得清晰易懂、語言盡量簡單具體，避免語意產(chǎn)生歧義。同時，可以在在問卷中加入簡短且明顯的提示或說明。方便用戶順利填答。