一文讀懂最全KANO模型的理論與實(shí)踐
來源：木七木七 發(fā)布時間：2020-05-07 10:48:26 閱讀量：2917
所學(xué)習(xí)和整理內(nèi)容，來源于學(xué)習(xí)UE的課堂上的媛媛老師的分享，非常感謝媛媛老師的細(xì)心教導(dǎo)，感謝！
距離上一次語音交互文章已經(jīng)好久了，一直被朋友催更，6月七月發(fā)生了一些事情，慢慢才調(diào)整自己的心態(tài)。久等了，一直拖，后面將會勤快些，多分享一些比較系統(tǒng)，詳細(xì)的文章，也感謝所有人的幫助與學(xué)習(xí)。
一、KANO模型的作用
KANO模型是之前學(xué)習(xí)和工作中使用的時候覺得特別有用的，這篇文章就是由淺入深，由概念說到使用方法，和大家分享最落地、成本最低的一個交互方法論。
你是不是經(jīng)常遇到過這樣的場景，運(yùn)營說先做這個XX功能，產(chǎn)品說先做XXX這個功能，這個開發(fā)說時間不夠，只能做其中一個，要么放在下一個版本。各方有各方的需求和利益點(diǎn)，我們應(yīng)該怎么去平衡呢？
某一個功能，在大范圍上，他到底存不存在，并不是你說它存在就存在的。 功能如果要上的話，我們也不是一個版本就上完，一定要有一個先后順序。這個時候就用到KANO模型。怎么樣去辨別需求的真?zhèn)危约按_定是真需求以后怎么樣去做量化的優(yōu)先級排序。
很明顯了KANO模型的作用就是：怎么樣去辨別需求的真?zhèn)?，以及確定是真需求以后怎么樣去做量化的優(yōu)先級排序。
二、KANO模型的概念起始
你可能聽過KANO模型，只是簡單的知道這個是個什么東西，我們這次和大家分享他最基礎(chǔ)的由來和概念，只有了解了概念和理論，你才會從根本去理解他，和別人分享的時候也會更加有理有據(jù)。
01.雙因素理論
我們就先花一點(diǎn)時間把它概念來源說清楚。那么在大家傳統(tǒng)的觀念里面，我們大家會認(rèn)為用戶滿意反面是用戶不滿意 。但是有一位美國的心理學(xué)家——赫茨伯格
他在研究企業(yè)員工的滿意度的時候，他提出了雙因素理論。一般我們認(rèn)為滿意的反面是不滿意，不滿意的反面是滿意。但是他認(rèn)為，滿意的反面不是不滿意。他們不是連續(xù)體，二者是可以分開的。也說他們滿意和不滿意，不是二選一的關(guān)系。
因此滿意的反面是沒有不滿意。舉個例子說，如果我把令員工滿意的一些條件因素去掉，員工充其量就變成了沒有滿意，他不一定會變成不滿意。同樣的，我把人不滿意的因素去掉，也不一定會直接導(dǎo)致員工不滿意，最多只是他沒有不滿意。 這就是叫雙因素理論。
赫茨伯格他采訪了兩百多位美國工商企業(yè)的一些工程師，詢問他們工作的滿意度，研究發(fā)現(xiàn)，日常工作當(dāng)中。員工的滿意因素，它分為兩種。一種的是叫激勵因素，另外一種稱為保健因素。
1.1激勵因素
激勵因素的意思是，用戶滿意的工作本身給你帶來的成就感，認(rèn)可度和責(zé)任。比方說你的設(shè)計稿上線以后，用戶都來評價說，特別高大上特別喜歡，從此以后就愛上了這款產(chǎn)品了，這種是源自于對你工作本身的成就認(rèn)可，發(fā)自內(nèi)心的開心。
激勵因素，他和錢沒關(guān)系，他和升職加薪?jīng)]關(guān)系，來自于對你精神上的獎勵，或者老板對你的責(zé)任心的認(rèn)可，同事的關(guān)愛。這種叫做激勵因素。
1.2保健因素
第二種因素叫做保健因素，叫保健因素？就跟公司政策福利好不好，薪水好不好，工作環(huán)境如何種就叫做保健因素。
發(fā)現(xiàn)當(dāng)具備精神上的激勵因素的時候，會增加員工的滿意度。但是當(dāng)沒有激勵因素，或者缺乏激勵因素的時候，員工不會不滿意，因?yàn)橛绣X拿你還是可以接受
同樣。當(dāng)我們會發(fā)現(xiàn)，當(dāng)具備保健因素的時候，并不會提高用戶的員工的滿意度，我發(fā)你工資并不會提高員工的滿意度，因?yàn)樗X得是應(yīng)該的。
但是一旦缺乏保健因素了，你說我斷了你的薪水了，員工一定會不滿意，直接給你告到勞動仲裁去。
03.雙因素理論小結(jié)
雙因素理論的核心是激勵因素，發(fā)自內(nèi)心的認(rèn)可責(zé)任，激勵因素才能夠給人們帶來滿意度的提升。而那種準(zhǔn)時發(fā)工資的保健因素，只能夠消除人們的不滿意。剛剛具備的時候，員工并不會滿意。
我們會發(fā)現(xiàn)，令人滿意的因素即使被去掉，并不一定會導(dǎo)致用戶的不滿意。
同樣如果讓人感到不滿意的因素被去掉，也并不一定會讓用戶就滿意了。
那么，滿意度的二維模型，告訴大家的是，滿意度并不是正反面的，他是很多灰色的地帶和空間。滿意的反義詞是沒有滿意，不滿意的反義詞是沒有不滿意。
三、KANO模型需求組成
01.提出作者
后來，東京理工大學(xué)的教授，KANO教授學(xué)會雙因素理論。
他學(xué)會了以后，他在1984年發(fā)表發(fā)表了一篇論文，篇論文里面就首次的提出了KANO模型。因?yàn)樵诋?dāng)時，1989年，當(dāng)時的日本怎么樣提高產(chǎn)品和企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量，都是難題?？ㄞr(nóng)教授他提出了模型，就以他的名字來命名了卡諾模型。用來分類用戶需求優(yōu)先級高低。
02.KANO模型需求的三個層次
（1）第一個基本型需求
當(dāng)產(chǎn)品不能夠滿足顧客的基本型需求的時候，顧客一定是很不滿意的。但是當(dāng)產(chǎn)品滿足了顧客的基本型需求以后，顧客也并不會非常滿意。
因?yàn)槟闶悄阍撟龅?。做了你該做的，難道還要我表揚(yáng)你嗎？會發(fā)現(xiàn)基本型需求和我們我們前面講的，類似于雙因素理論當(dāng)中的保健因素。你給我準(zhǔn)時發(fā)工資。難道不是你該做的嗎？難道你給我準(zhǔn)時發(fā)工資了？我就一定要很滿意嗎？
基本型需求和我們前面講的保健因素相似。那么，對于這種基本型需求，要知道即使超過了顧客的期望，顧客充其量達(dá)到滿意，但是他不會對此表示表示出更多的好感。但是你只要稍微有一點(diǎn)點(diǎn)疏忽，沒有達(dá)到用戶的期望，用戶的滿意度就會一落千丈。對用戶而言，基本型需求是必須滿足的，是理所當(dāng)然是你該做的。
（2）第二個期望型需求
期望型需求用戶對期望型需求，其實(shí)沒有對基本需求那樣苛刻，他們并不會認(rèn)為說，期望型需求是產(chǎn)品必須提供給他們的。但是當(dāng)你產(chǎn)品提供給用戶的期望型需求越多，用戶的滿意度就會越好。
（3）第三個興奮性需求
比如說之前微信，微信聊天只能打字 ，打字的時候，基礎(chǔ)上用微信多了直接發(fā)送語音的功能。 ，那你的語音服務(wù)做的非常好，超出用戶打字的期望了，他會覺得，不錯， 那你后面再有更多種的表情包，等等其他的一些~對于滿足用戶溝通聊天種需求更好的多樣化。
你可以給用戶提供一些完全出乎他意料的讓用戶感到驚喜 。但是種魅力型需求往往是些無關(guān)緊要的需求，什么叫無關(guān)緊要的需求呢？當(dāng)你給用戶提供種興奮型需求的時候，其實(shí)當(dāng)你不提供用戶這種興奮性需求的時候，用戶無所謂。但是當(dāng)你提供了呢，用戶會覺得好像也不錯，用戶滿意度也會隨之有所提升。
那么這三種基本、期望和興奮型需求是卡農(nóng)模型第一次提出的三種用戶需求層次。
四、KANO模型五大屬性
后來KANO教授又把他擴(kuò)展為五大屬性，也就是我們今天所看到的KANO模型的樣子
KANO教授卡諾把他做成了象限圖
01.如何查看圖像
橫軸是功能的具備程度，完善程度可以理解為功能。它開發(fā)的好不好，做的好不好
縱軸是用戶的滿意度,他通過橫縱軸，分成了四個象限來拓展了之前的卡諾模型，把三類需求分成了五類屬性，變得更加詳細(xì)。
我們來看一下下邊這上圖，再講一下橫軸，大家可以看到某功能或者是某一類需求它越像右邊表示功能做得越好，具備程度越高越完善。越靠左邊,表示功能做得越差。
縱坐標(biāo)表示用戶的滿意度,縱坐標(biāo)越往上表示用戶越不滿意，那么通過實(shí)現(xiàn)程度和用戶滿意度兩個維度，我們就可以把用戶需求分為五類屬性。
02.必備屬性
我們再來看必備屬性，也是呈指數(shù)函數(shù)關(guān)系。會發(fā)現(xiàn),當(dāng)你功能越具備、功能做得越好，用戶滿意度你看他雖然有所提升，但是他永遠(yuǎn)是在零度以下的 ，他不會提升特別高。你再往上優(yōu)化，他也就在零度以下。但如果你不優(yōu)化呢或者優(yōu)化的不好呢？ 曲線就會無限的往下掉。
必備屬性,當(dāng)你不提供需求的時候，用戶的滿意度一定會大幅下降。但是如果你提供了呢用戶的滿意度并不會隨著你的優(yōu)化顯著提升。
03.期望屬性。線性相關(guān)
我們再來看期望屬性？紅色是線性相關(guān)。大家會發(fā)現(xiàn)是線性相關(guān)成正比的。當(dāng)完成程度，功能具備程度做得越好 ，那用戶的滿意度就往上提升。當(dāng)我做的越不好滿足就下降完全是成正比的。
04.魅力屬性~指數(shù)相關(guān)
首先我們一起來看一下魅力屬性黃色的條線，我們會發(fā)現(xiàn)，對于魅力屬性來說，用戶的滿意度和需求的實(shí)現(xiàn)程度是？相關(guān)指數(shù)函數(shù)關(guān)系，我們會發(fā)現(xiàn)，就算我不提供需求，我在具備程度很低的地方，哪怕我不提供需求,你看他黃色的線最多永遠(yuǎn)接近于橫軸、但是他不會超過下面,這就說明。就算我不提供種魅力屬性，用戶的滿意度也不會降到下面。但是如果我提供這種的魅力屬性越來越足夠的話，他的滿意度就成指數(shù)函數(shù)飛快的上升 。
魅力型需求，如果你提供的話，他會對用戶的滿意度有很大提升。但如果你不提供,他最多滿意度在零點(diǎn)吧， 他不會不滿意
05.無差異屬性
我可以看第三個無差異屬性，無差異屬性，不管你功能具備與否,用戶的滿意度永遠(yuǎn)停留在條線上，對于無差異屬性來說，不管你做不做功能，用戶的滿意度都不會改變，因?yàn)橛脩舨辉谝狻?/p>
06.反向?qū)傩?/strong>
那反向?qū)傩宰仙木€很奇怪功能做得越好，賣越多反而越低了。
說明，說明用戶不僅沒有需求，而且你的敘述做了以后會讓用戶感到反感。但現(xiàn)在很少產(chǎn)品會這樣去做。我們在做卡通模型的時候發(fā)現(xiàn)屬于反向?qū)傩蕴攸c(diǎn)的功能是很少的，除非你的產(chǎn)品經(jīng)理真的是個xx，要不然不太會做出反向?qū)傩缘墓δ艹鰜?/p>
07.功能屬性會隨時間變化而改變
我們通過象限圖來去理解五種屬性。但是和大家說明一點(diǎn)的是,一個功能的屬性是有時間動態(tài)變化而變化的，怎么說呢？今天這個功能屬于期望功能，他可能下一個月或者明年就變成了必備屬性，或者其他屬性。隨著時間的推移，隨著產(chǎn)品或者是服務(wù)的提升，大家對些功能的要求會越來越高。從前有功能，你對他的態(tài)度是有的話，我很開心，沒有我也無所謂，而今天你的態(tài)度就變成了，這個XX功能肯定得有，變成了是基本的要求。
（1）舉個例子，快遞地址智能填寫功能
快遞填寫地址之前是沒有智能填寫功能的，是沒辦法你智能幫你識別地址、電話...一些信息的，需要每一個都填。快遞地址之前可能是屬于魅力屬性，覺得給了會很驚喜?？墒乾F(xiàn)在有一些快遞填寫沒有智能填寫這個功能，就會覺得有那么一點(diǎn)不舒服，會期望有這個功能多方便，比如手機(jī)淘寶就沒有這個功能，讓我覺得有點(diǎn)小難受（期待手淘有這個功能）
所以不是說做一次卡諾模型就搞定終身的，我們要經(jīng)常過個幾個月或一年，要根據(jù)市場的需求，根據(jù)競品的競爭情況體驗(yàn)好壞來重新梳理一下工作的優(yōu)先級。
五、功能屬性的判斷方法與優(yōu)先級排序
01.比大小
有些用戶覺得他是期望屬性，有些用戶覺得還是魅力屬性
那我們怎么界定呢？是最簡單的判斷方法，比大小。
舉個例子，我找十個用戶來通過一些問題判斷功能屬于哪種屬性，其中三個用戶屬于覺得是期望屬性,七個用戶覺得屬于魅力屬性。7＞3。最后我們就把該功能定義為它是屬于魅力屬性。
02.從功能上排優(yōu)先級
我們一起來再重新的回顧一下五個屬性五個功能屬性。首先，我們把公司所有的功能都進(jìn)行了分類?；径际窃谶@個5個功能屬性的類別里面的，必備屬性，期望屬性，魅力屬性，無差異屬性和反向?qū)傩?/p>
單從在功能的優(yōu)先級上面，我們的順序就已經(jīng)是確定了，
首先一定要盡快滿足的必備屬性的功能。其次是期望屬性。第三是魅力屬性，第四是無差異，第五是反向?qū)傩裕?/p>
那么無差異屬性的話，直接不要也罷，因?yàn)槟阕霾蛔鲇脩舳寄菢?。當(dāng)然，反向?qū)傩缘脑捒隙ㄊ遣荒茏?，做了就會引起用戶的罵聲，真正要關(guān)注的必備屬性，期望屬性和魅力屬性。
03.必備屬性的功能是優(yōu)先級最高
我們再來看一下必備屬性功能。雖然我做了用戶不一定會滿意，但是我不做他一定會不滿意，所以很要緊。必備屬性的功能是優(yōu)先級最高
排名第二期望功能。期望行屬性當(dāng)我做了需求，用戶的滿意度會提升，不做他就會下降。
排名第三的是魅力屬性，用戶自己是想不到的，如果你不做用戶滿意度不會降低。但如果你做了用戶滿意度就會提升。
有些產(chǎn)品會做出來一些無差異屬性也正常，，但是反向?qū)傩缘幕旧虾苌僖姟?/p>
六、使用場景
好那我們總結(jié)一下，在日常的工作當(dāng)中一般性情況下，我們會在什么時候需要使用卡諾模型呢。
舉個例子，產(chǎn)品經(jīng)理說我們會發(fā)現(xiàn)，根據(jù)后臺數(shù)據(jù)來看，很多功能用戶不怎么用，使用率特別低。我們心里產(chǎn)生疑問，會不會是用戶本身對些功能就沒需求了，所以他不用。產(chǎn)品經(jīng)理會覺得說，那會不會是功能的位置不太明顯或者是推廣力度曝光性不夠。在這個時候，那我們就可以用卡諾模型來驗(yàn)證一下這個功能。到底用戶有沒有這個需求？
根據(jù)他需求的強(qiáng)烈程度，我們再看看是不是要去做優(yōu)化推廣。如果說需求強(qiáng)烈程度非常好屬于必備功能，但是他就不用。那可能是推廣不到位或者其他產(chǎn)品上的問題。但如果本身用戶就沒啥需求，屬于無差異屬性，那你何必花精力去推廣優(yōu)化。
一、如何使用-具體步驟
如何通過這個KANO模型的使用和數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)譯，判定這個功能是屬于那種屬性，從而來安排該功能的優(yōu)先級。將是我們需要了解的重點(diǎn)
我們把卡諾模型的做法拆分成七個步驟，我們來一步一步的看一下。
第一步。假設(shè)我們選出了功能，選出功能要去驗(yàn)證一下，要去看看功能是屬于哪種屬性 ，如果你選出了兩個三個四個五個...，那其實(shí)每功能的方式都是一模一樣的。
我們就一個功能來來說。我們需要把功能編成一道問卷，但問卷一道題目就可以了。
01.收集需要分析的功能，并明確定義
因?yàn)橛械臅r候產(chǎn)品經(jīng)理取的名字和用戶的理解是不一樣的。首先我們得把定義告訴用戶，我們要把功能的定義是怎么用的，功能的定義作用寫出來，方便用戶了解。如果當(dāng)他看不懂功能的名字的時候，至少可以看下定義。
然后針對功能，問正向的問題，再問反向問題。什么意思呢？正想問的意思是，如果我們App上有這個功能，你的評價是什么？選項就是讓用戶進(jìn)行Likert五點(diǎn)式量表選擇 ，從我很喜歡，到我很不喜歡（有五個程度） 。再問一道反向題，如果沒有這個功能，或者是我們下架了 ？您的評價是？
（1）.設(shè)置問卷問題的組成
那其實(shí)每道題目，每個功能如法炮制地去設(shè)計的。每道題目有三部分組成，
第一部分是功能定義，要告訴給用戶是什么樣的功能定義
第二部分給用戶正向題。如果有這個功能，你的評價是？
第三部分給用戶反向題，就假設(shè)我們沒有了你會怎么做，你會怎么樣，開心還是難過。
（2）定義的功能有哪些？
還有另外一個情況就是，如果說你想要去驗(yàn)證的功能屬性，但是是平臺上沒有上線的功能，也是可是做的。比方說我們產(chǎn)品經(jīng)理想上線十個新功能，但是到底先上哪個后上哪個？這個時候怎么辦怎么辦呢？我們就把每個功能做成每一道題目，讓用戶去選擇 ，那么這個時候功能的定義，你更加要寫的非常清楚了。因?yàn)橛脩魶]有見過功能，如果他不清楚你的定義是怎么用，那他很難去客觀的評價，對有這個功能和沒有這個功能的態(tài)度。
02.發(fā)放問卷
假設(shè)有十個功能組成的題目。問題就需要20道，因?yàn)槊恳粋€功能正反兩道。
這邊建議是電話訪談，后面會說道是什么原因，這里不細(xì)致展開講。
03.問卷編譯，把回收到的問卷轉(zhuǎn)換成可視化的數(shù)值(很重要)
我把答案問卷收回來了，我們要怎么樣去編譯呢？是非常重要的方法。
大家可以看一下，首先縱坐標(biāo)，縱向每一行，是具體的每個功能，每個功能都設(shè)置一道正向題目。和反向題目。如果有這個功能，如果沒有這個功能 ，把它列出來，每列都是用戶的名字。如果你二十個用戶的話，你就20列表。以此類推
（1）編譯前——規(guī)則制定
那么我們拿第一個用戶為例，用戶在里選擇對應(yīng)的態(tài)度，方法的是你要把它轉(zhuǎn)化為數(shù)字，可以是升序的1到5分，也可以是5到1分，順序是不重要的。 把每選項對應(yīng)成數(shù)字記錄在里。最好再做編譯文檔前注釋好，1是代表什么，5代表什么。
比如這里設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)是，很滿意是“5”.非常不滿意是“1”。
比方用戶對這個功能的態(tài)度正向是1分，反向是5分，我們要把他結(jié)合起來，變成1-5。會發(fā)現(xiàn)個問題，1-5弄到最后，我都不知道是前面的數(shù)字，表示正向題目還是后面的數(shù)字表示正向。所有我們定好一個規(guī)則
正向的用5、4、3、2、1表示。反向用A、B、C、D、E表示這樣的話那我就可以合并單元格了。那我就可以把單個用戶針對單個功能的正反兩個數(shù)字合并成組合答案形式。
（2）記錄
這個用戶對這個功能的正向評價是幾分，反向評價是幾分。記下來我可以。當(dāng)問卷回收回來以后，建立好表格。其中要注意那用戶的態(tài)度程度轉(zhuǎn)化成積分，雖然很簡單，但是要細(xì)心。
04.合并每項功能的正反向答案，統(tǒng)計每項功能的答案占比
我們會發(fā)現(xiàn)，每功能它會有兩個分?jǐn)?shù)，正向分對應(yīng)正向題目。反向題，對應(yīng)也是分?jǐn)?shù) ，我們要把正向和反向集合起來，合并成單元格。
那么功能，他就會出現(xiàn)5*5=5種的答案形式（因?yàn)檎裉崾疚鍌€選項，用戶可以選擇其中任何選項。反向也是五個選項，用戶也可以選擇其中任何選項。那么五乘以五一共是25種單組的形式）
我們剛才說了一共有25種組合形式，我們拿出其中一道題目。他就會有25種單組的形式 ，我就畫25種單元格。每道題目他的答案形式 必定會落在25個單元格中的其中。圖表就非常的可視化了。（以下是標(biāo)準(zhǔn)對照表）
二、KANO模型對照表
我們拿其中一道題目為例，其中一道題目的版表格?？v向表示正向題目當(dāng)功能具備的時候，用戶選擇的選項從很喜歡→很不喜歡。當(dāng)功能不具備的時候，是從很喜歡到很不喜歡?？瓷蠄D- 25個格子就是25種答案組合形式。
如何查看這個表格呢
如果答案落在上圖所示的的單元時候，說明你的產(chǎn)品具備這個功能的時候，用戶覺得是無所謂的態(tài)度。當(dāng)你的功能不具備的時候，用戶會是很喜歡的態(tài)度。
01.如何查看
圖示可以看到，如果組合答案是落在黃色區(qū)域則代表該功能是必備因素，綠色則代表期望因素，紅色則代表是魅力因素，灰色則為無差別因素，藍(lán)色則是反向因素。
02.可疑結(jié)果
如果答案組合中出現(xiàn)這種情況，你產(chǎn)品具備或者不具備這個功能的時候，用戶都很喜歡，或者用戶都很不喜歡。就說明是一種可疑結(jié)果。這樣的用戶數(shù)據(jù)我們就不要了，因?yàn)樗窍箤懙摹?/p>
03.反向結(jié)果
藍(lán)色區(qū)域，我們來看方向結(jié)果的這個共同點(diǎn)，其實(shí)是和前面反向?qū)傩允且恢碌摹．?dāng)功能具備的時候，用戶就很不喜歡。當(dāng)這個功能不具備的時候，用戶是很喜歡的。很明顯的反向?qū)傩缘慕Y(jié)果。
一共七個藍(lán)色的單元，當(dāng)你的答案落在藍(lán)色區(qū)域的格內(nèi)的時候，就說明該功能是不能做的，做了以后用戶就不開心，是得罪用戶的功能。
04.魅力因素
魅力因素，紅色單元格代表的是：當(dāng)功能具備的時候，用戶都是選擇很喜歡。當(dāng)不具備的時候，表現(xiàn)的態(tài)度是理所當(dāng)然 、無所謂、勉強(qiáng)接受。
如果功能的答案組合形式是三種之一的話，那么說明功能是魅力因素。因?yàn)楫?dāng)沒有的時候，用戶好像不會怎么樣，也能接受，有的時候呢？他很開心 ，是典型的魅力屬性。
05.無差異
如果你的答案組合形式是落在灰色九種之一的話，就說明功能做不做都一樣。做也無所謂，不做也能接受，所以這個功能可做可不做。一般我們是選擇不做的。
06.期望因素
綠色區(qū)域。具備，用戶很喜歡。不具備，用戶很不喜歡的時候，就說明他是期望因素。 （和前面的期望屬性是一致的）
07.必備因素
出現(xiàn)黃色三種之一組合形式的時候，是必備因素了。 具備的時候，用戶覺得理所當(dāng)然無所謂，勉強(qiáng)接受 ，感情不強(qiáng)烈，一旦不具備用戶很不喜歡，他是屬于必備因素。當(dāng)你的功能出現(xiàn)在三種答案組合形式中的一種的時候，功能屬于必備屬性
三、如何判斷屬于哪一種屬性
原則：總和占比多者取勝
哪個單元格中的選擇的人數(shù)最多，單元的是顏色，它屬于那種結(jié)果屬性了。該功能就是那種屬性
舉例
注意點(diǎn)：一道題目是對應(yīng)上面的一張表格的
我們要假設(shè)我們現(xiàn)在有100個用戶，我們要計算出用戶在25個選項里面？每個選項到底有多少用戶選擇了？每個選項的百分比是多少？我們把百分比給標(biāo)上去，然后同顏色的想加
黑色區(qū)域，可疑結(jié)果 ，百分之零的用戶選擇這個選項 ，可疑記為：2%
紅色區(qū)域，魅力屬性，的人數(shù)占比分別是：14%+3%+7%，即魅力人數(shù)占比：24%
綠色區(qū)域，期望屬性，占比43%，即該功能選擇是期望屬性的人數(shù)占比是：43%
黃色區(qū)域，必備屬性，占比6%+3%+61%，即該功能選擇是必備屬性的人數(shù)占比是：15%
灰色區(qū)域，無差別屬性，占比6%+2%+5%+3%，即該功能選擇是無差異屬性的人數(shù)占比是：16%
藍(lán)色區(qū)域，反向?qū)傩裕急?%，即該功能選擇是無差異屬性的人數(shù)占比是：0%
進(jìn)行大小對比：綠色>紅色>黃色、期望>魅力>無差異>必備>可疑>反向
結(jié)論：說明該功能屬于期望屬性功能。
四、Better系數(shù)和Worse系數(shù)
01.適用場景
當(dāng)屬性占比出現(xiàn)兩個第一的時候，這個時間段我只有一個功能開發(fā)的排期。那我選哪個呢？比如當(dāng)期望屬性和必備屬性都是40%的時候。我們應(yīng)該如何決定？這個時候需要用到兩個系數(shù)做對比了。
02.Better系數(shù)和Worse系數(shù)計算方法
Better系數(shù)=（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）
Worse系數(shù)=（必備屬性+期望屬性）/（魅力屬性+期望屬性+必備屬性+無差異因素）（-1）
03.判斷方法
當(dāng)兩個功能 ，他的所選擇的用戶數(shù)又是百分比一模一樣的時候，我們就把Better系數(shù)算出來。這個功能，如果做的話，用戶的滿意度大概可以提升多少？Worse系數(shù)是相反的，任務(wù)都不做的話，我的滿意度會下降多少？做了以后滿意度提升度更大，我就做哪個?；蛘吣墓δ懿蛔鰸M意度下降會更多，那我就做哪個
04.Worse系數(shù)或者Better系數(shù)作用
Worse系數(shù)或者Better系數(shù)是當(dāng)用來無法無法根據(jù)屬性來去做優(yōu)先級的時候，但是又不得已一定要選做一個的時候，就可以進(jìn)一步看功能的Worse系數(shù)或者Better系數(shù)。
五、制作所有功能匯總表，選擇部分屬性制作匯總圖
01.匯總表制作
如上圖，該功能的KANO屬性是屬于魅力屬性功能，功能二屬于魅力屬性，功能三是必備，功能四功能五是無差異屬性，功能三必備屬性反正是優(yōu)先做的嘛。 但是一和二都是魅力屬性。我們該做哪個呢？先做哪個呢？
我們就可以看一下他們的Better系數(shù)分別是89%和67%。按照邏輯，我們就先做，89%的。Better系數(shù)。Worse系數(shù)或者Better系數(shù)看一個即可，優(yōu)先看Better系數(shù)。
那我們就可以根據(jù)Worse系數(shù)或者Better系數(shù)的絕對值，我們可以把它做成一張圖表 ，因?yàn)槊抗δ?，它都會有者Better系數(shù)，也會有Worse系數(shù)，那就有橫縱坐標(biāo)就可以確定了。我們就把它做成圖表，每小點(diǎn)就帶著功能屬性。
02.小規(guī)律
其實(shí)我們會發(fā)現(xiàn)小規(guī)律，基本上如果Better系數(shù)大于50%的話，也大于零點(diǎn)五的話，基本上都是魅力因素。如果Better系數(shù)小于50%里面的話基本上屬于無差異的因素了。當(dāng)然上的一些小規(guī)律是沒有什么依據(jù)的，基本是靠經(jīng)驗(yàn)得來的，具體是什么因素直接算基本就知道了
03.確定排序
接下來我們在討論事情，比方說我們已經(jīng)定下來了，把我們要做幾個功能，每個功能它到底是屬于屬性，我們都確定了好，
04.小結(jié)
那我就可以根據(jù)他所屬的屬性來把些功能排優(yōu)先級了。當(dāng)兩個功能它都屬于同一種屬性，但是一定要排出優(yōu)先級的話，那么Better系數(shù)越大，他優(yōu)先級越高，或者Worse系數(shù)越小，它的優(yōu)先級會越高。
六、KANO模型優(yōu)缺點(diǎn)
01.優(yōu)勢
（1）.細(xì)致全面的挖掘功能的特質(zhì)
它的優(yōu)勢就在于是呢？他可以按照五個功能屬性。基本上五個功能屬性已經(jīng)很全面了，幫你細(xì)致的來定義，它屬于哪種功能屬性的特性
（2）.他可以幫你進(jìn)行優(yōu)先級的排期來輔助項目
（3）.原來用戶沒有抱怨，并不代表他滿意，要轉(zhuǎn)變我們的思維認(rèn)知
02.不足
（1）.引起情緒上的波動，引起數(shù)據(jù)質(zhì)量的下降
KANO模型也會有一些不足。我們來看一下，比方說我們會發(fā)現(xiàn)比較墨跡，因?yàn)樗坏李}目要問兩遍，正想問一遍反向的一遍。會引起用戶情緒上的焦躁，有些波動，他填到一半，覺得特別煩躁，他不填了也是正常的。
（1.1）避免方法
那么我們怎樣避免呢？我們盡量減少要去探索了功能的個數(shù)，因?yàn)槟阌卸嗌賯€功能，意味著你的屏幕亮是雙倍的。你有十個功能，那你就要問二十遍 ，分別是正反上課玩一遍了。建議大家在做KANO模型的時候，功能最好控制在十個以內(nèi)，因?yàn)?0個已經(jīng)是二十道題目了。
（2）.部分功能屬性用戶也許并不是很好理解
很多功能屬性用戶也許并不是很好理解，說我們要把定義寫的很清楚。如果說定義，覺得還是特別官方寫不清楚的話，可以附上一些用戶案例。就一般講述
（2.1）避免方法
用戶遇到問題的時候，他用了功能解決了問題，得到幫助。我可以通過一些用戶案例來做一些詮釋備注，幫助用戶更好地去理解功能。
（3）我很喜歡”和“我很不喜歡”過于極端化
第三點(diǎn)有些用戶，比較喜歡偏向于中庸之道，對于我很喜歡和我很不喜歡種選項，又不會覺得太極端化。我不好意思選的
（3.1）避免方法
如果發(fā)現(xiàn)自己的用戶有種特征的話，可以改成把很字去掉。那那些有些用戶就不會覺得太極端化了。
4.樣本相對越多，數(shù)據(jù)相對越準(zhǔn)確
那還有我們歸類的時候經(jīng)常會出現(xiàn)頻數(shù)相等或者近似的情況。比方說50%的人選擇認(rèn)為功能是期望屬性 ，50%人認(rèn)為他是魅力屬性，有時候會經(jīng)常出現(xiàn)這種情況？那怎么辦呢？
其實(shí)就告訴我們，其實(shí)樣本量是很重要的，你的樣本越豐富，參加調(diào)研的用戶數(shù)越多，那么你就越不出現(xiàn)種情況 ，樣本量大最好多一點(diǎn)。那如果發(fā)現(xiàn)有種情況出現(xiàn)了，可以適當(dāng)再增加樣本量，看看結(jié)果會不會有一些變化
5.問卷人數(shù)建議
目前KANO問卷，咱們最好也是夠按照正常的問卷的填寫量小樣本填寫了。
按照三十個人來算，三十個人來算，三十人也是我們正常的問卷的最小統(tǒng)計單位。KANO問卷跟正常的就一樣，回收有效樣本量至少三十的來做。
七、注意事項
01.需求溝通
首先第一步在需求溝通方面，其實(shí)和所有的調(diào)研是一樣的。我們在和業(yè)務(wù)方溝通項目的時候，一定要明確調(diào)研的目的。
反復(fù)的問自己次調(diào)研是不是適合用KANO模型去解決？ 利用卡諾模型去做調(diào)研的意義和好處在哪里 ？如果我們經(jīng)過分析討論，發(fā)現(xiàn)這次用卡諾模型可以很好的貼合業(yè)務(wù)需求，也可以真正的幫助解決問題，那我們就可以用它
同時，如果需求溝通階段 ，如果說我們的需求溝通階段已經(jīng)夠深入，能夠了解用戶了解業(yè)務(wù)了，那么在我們編寫問卷的時候，其實(shí)就可以更加的全面和清晰
02.個問卷編制的問題
（1）因?yàn)镵ANO問卷呢，會有正問和反問，兩種問法會導(dǎo)致用戶的疲倦?yún)捑肭榫w，我們要更加怎么樣讓用戶更加方便的去填寫問卷，我們要在方面去下功夫，比方說我們在問卷的前面加入一些填寫說明，確保用戶，是理解問卷怎么做的。
（2）如果功能定義闡述不清楚，我們就可以加入一些典型的用戶案例，讓用戶可以生動地去了解功能點(diǎn)的作用。
（3）問卷的措辭要簡單具體避免語義上的歧義。那么，如果說不能確定問卷，有沒有說清楚，還是可以按照我們之前的方法，找一些用戶做些預(yù)調(diào)研，看一看哪些問題是不清楚的，我們可以加以討論，把它完善
（4）時間允許的話建議使用電話訪問
問卷方式，我們真正的去做問卷投放的過程當(dāng)中，還是會有一些用戶，不太理解某一些功能點(diǎn) ，他會寫選擇錯誤之類的。在時間允許的情況下，KANO模型其實(shí)不太適合直接發(fā)放給用戶做的，最好是通過電話的形式一對一的和用戶進(jìn)行交流，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量。因?yàn)楫?dāng)你一對一教你的時候，用戶是真正能夠聽懂的。我們可以用電話問卷的形式來做。
03.數(shù)據(jù)的清理
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化的時候需要特別的細(xì)心，真的要特別的細(xì)致，稍微有一點(diǎn)點(diǎn)粗心是很容易出錯的。
04.合理解釋
以及最后，比方說你把功能定義出來是那種屬性了，你肯定是要給到合理的解釋的，
比方說，他是屬于期望性功能，那你是不是能夠有非常富有邏輯的、自己能能不能夠認(rèn)同的答案？邏輯上是不是解釋的通，認(rèn)為他是期望屬性的。 如果你自己都解釋不通的話，你把答案丟給業(yè)務(wù)放產(chǎn)品。他們?nèi)绻焕斫獾脑?，你要怎么樣去解釋呢?/p>
如果你都覺得你得出的答案是莫名其妙的？一定要找到。找到些填寫KANO問題的用戶去跟他聊一聊，為什么你覺得有功能？你的評價是這樣的？沒有功能，你的評價是這樣的。把它背后的原因給了解清楚。在這種情況下，你才能夠深入的有邏輯性的去真正理解。為什么功能是這樣的屬性。
05.回訪的重要性
KANO問卷為說他適合用電話問卷的形式做？因?yàn)楫?dāng)這個用戶，給到你一些讓你覺得不太正常。匪夷所思的一些選項或者態(tài)度的時候，你可以及時的問為什么？
那當(dāng)然，如果你是通過紙質(zhì)的問卷發(fā)放或在線問卷來做的話，那么拿到答案雖然并不要求你把每用戶都做回訪，但是如果最后定義出的問題，功能屬于哪一種屬性，你自己都沒有辦法給出合理的解釋的話，那你一定要做回訪 。要不然當(dāng)所有人都不認(rèn)同答案的時候，你不就白做了嗎？
全文總結(jié)
去小試牛刀，自己體驗(yàn)一下，哪怕做一個用戶，兩個用戶，三個四個五個用戶都好。主要來梳理一下，看看拿到問卷以后，你會從數(shù)據(jù)的錄入，轉(zhuǎn)型轉(zhuǎn)化換算，到統(tǒng)計分析，這種簡單的步驟是不是能夠無差零差錯的去把它完成 ，最后也能夠拿到結(jié)果，大家可以自己去嘗試下。
交互方法論，其核心意義在于實(shí)踐，實(shí)踐之前的理論也必須充分去了解。
可能在工作中你不一定會有機(jī)會使用上KANO模型這個方法。畢竟不是每個人都處在那么理想的環(huán)境，更多的還是“你就按照我的來就行”的一個大壞境。但我們依舊需要保持不斷學(xué)習(xí)，不斷思考，不斷自我反駁的習(xí)慣。這樣，回頭看的時候，曾經(jīng)那些糟糕的事情、那些一直抱怨的事情、都在悄悄變好。
感謝所有一起交流談?wù)摰呐笥押褪诮痰睦蠋?，謙遜前行，以學(xué)生初心！
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