Kano 模型（狩野模式）在需求分析中的應(yīng)用
1、kano模型起源
在很多人的觀念里，會認(rèn)為滿意的反面就是不滿意。然而赫茲伯格在他的雙因素理論（激勵--保健理論）中提出，滿意與不滿意并不是單一的連續(xù)體，而是分開的，他們不是二選一的關(guān)系。簡單說就是令你滿意的因素被去除，不一定會感到不滿意；令你不滿的因素被去除，你也不一定就嗨皮了。
東京理工大學(xué)教授狩野紀(jì)昭（Noriaki Kano）把這套理論引入到了產(chǎn)品質(zhì)量管理中來。在1984年首度提出了Kano模型。
2、Kano模型
Kano模型定義了三個層次的主需求：基本型需求、期望型需求、魅力型需求。下面是示意圖
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期望型需求（魅力屬性）：用戶意想不到的，如果不提供這個功能，用戶對產(chǎn)品的滿意度不會降低；當(dāng)提供這個功能，用戶滿意度會有很大提升，一下就嗨了。
期望型需求（期望因素）：提供此功能，用戶滿意度會上升，不提供此功能，用戶滿意度會降低。
基本型需求（必備屬性）：當(dāng)優(yōu)化這個功能時，用戶滿意度不會提升，覺得這個是應(yīng)該的；當(dāng)不提供這個功能的時候，用戶就開始罵娘了。
無差異需求（無差異因素）：做不做都行，對客戶影響不大。
反向需求（反向?qū)傩裕翰蛔鲞€好，做了客戶就崩潰了，滿意度反而因?yàn)樾鹿δ芏陆怠?/p>
3、為什么要使用Kano模型
菲利普-科特勒說過：滿意與否是指一個人通過對一個產(chǎn)品的可感知效果與他期望的值相比較后，形成的愉悅或失望的感覺狀態(tài)。
當(dāng)一個產(chǎn)品進(jìn)入成長期后采取滲透市場的戰(zhàn)略，添加功能時必不可少的。那客戶對我們的新功能是否滿意，我們有10個新功能應(yīng)該先做哪個，這些都不應(yīng)該是PM拍腦袋想出來的。所以我們才需要這個模型幫助我們系統(tǒng)的梳理需求，做需求的分析和提煉。
4、Kano模型的使用方法
KANO模型根據(jù)對顧客需求的細(xì)分原理，開發(fā)的一套結(jié)構(gòu)型問卷和分析方法。簡單說就是正、反兩面的提問模式。例如：
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這里有些需要注意的點(diǎn)，比如為了準(zhǔn)確的收集數(shù)據(jù)，問卷中的功能點(diǎn)已經(jīng)要展示清楚，最好是有說明；預(yù)先找?guī)讉€有代表性的用戶先把這套問卷做一邊，看看能否收集到想要的信息，并完善問卷；對于評價的形容詞也要有說明，比如【我很喜歡】：指會讓您滿意、開心、非常驚喜。
5、收集數(shù)據(jù)并清洗
要對數(shù)據(jù)收集，收集后要嚴(yán)格的清洗以保證數(shù)據(jù)的有效性。比如清除掉啥都喜歡或啥都不喜歡的問卷。kano的二維屬性分類如下：
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這時候我們把收集到的信息填入這個表格中就可以了，得到的結(jié)果就是百分之多少的用戶非常期望這個功能，百分之多少的用戶覺得這個是必備的。
6、Better-worse系數(shù)分析（滿意影響力(SI)和不滿意影響力(DSI)）
得到了數(shù)據(jù)不進(jìn)行分析，其實(shí)這個數(shù)據(jù)連參考的價值都很少。我們需要計(jì)算出Better-Worse系數(shù)，最終用這個結(jié)果來判斷，這個功能我們到底做不做、啥時候做。
Better可以被理解為增加后的滿意系數(shù)。Better的數(shù)值通常為正數(shù)，數(shù)值越大正面這個功能對用戶的滿意度提升影響效果越強(qiáng)。
Worse可以被理解為增加后的不滿意系數(shù)。Worse通常是負(fù)數(shù)，值越小，越代表著用戶滿意度越低。
指標(biāo)計(jì)算公式如下：
增加后的滿意系數(shù)（better）： （魅力屬性+期望屬性）/(魅力屬性+期望屬性+必備屬性+無差異因素）
消除后的不滿意系數(shù)（worse）： (期望屬性+必備屬性）/(魅力屬性+期望屬性+必備屬性+無差異因素）×（-1）。
用這個算法算出每項(xiàng)功能的得分，根據(jù)得分，找到對用戶影響最大的功能，然后頭也不回的去做就好了。
kano在調(diào)研中的注意事項(xiàng)比較多（主要是因?yàn)槔Я耍葘戇@些），如果感興趣可以私下交流。
