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需求太多做不过来?试试这个大厂都用的 KANO 模型!

需求太多做不过来?试试这个大厂都用的 KANO 模型!

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  在做项目做产品的过程中,作为互联网产品设计师的我们,经常会接到来自 PM/领导/业务方等等的各种需求。有的时候,哪怕一个小功能、次次次级页面都会争得不可开交。这个时候怎么办呢?到底应该听谁的呢?哪个需求优先级高?哪种呈现方法是更靠谱的呢?

  今天我们就来聊聊一个非常实用的需求分级方法 KANO模型。

  KANO 模型是东京理工大学教授狩野纪昭(Noriaki Kano)发明的对用户需求分类和排序的工具。通过分析用户对产品功能的满意程度,对产品功能进行分级,从而确定产品实现过程中的优先级。

  KANO 模型是一个典型的定性分析模型,一般不直接用来测量用户的满意度,常用于识别用户对新功能的接受度。帮助企业了解不同层次的用户需求,找出顾客和企业的接触点,挖掘出让顾客满意至关重要的因素。

  在 KANO 模型中,根据不同类型的需求与用户满意度之间的关系,可将影响用户满意度的因素分为五类:基本型需求、期望型需求、兴奋型需求、无差异需求、反向型需求。

  所谓暗处,用户意想不到的,需要挖掘/洞察。若不提供此需求,用户满意度不会降低;若提供此需求,用户满意度会有很大的提升。

  当用户对一些产品或服务没有表达出明确的需求时,企业提供给顾客一些完全出乎意料的产品属性或服务行为,使用户产生惊喜,用户就会非常满意,从而提高用户忠诚度。

  这类需求往往是代表顾客的潜在需求,企业的做法就是去寻找发掘这样的需求,领先对手。

  所谓痒处。当提供此需求,用户满意度会提升;当不提供此需求,用户满意度会降低。

  它是处于成长期的需求,客户、竞争对手和企业自身都关注的需求,也是体现竞争能力的需求。

  所谓痛点。对于用户而言,这些需求是必须满足的,理所当然的。当不提供此需求,用户满意度会大幅降低,但优化此需求,用户满意度不会得到显著提升。

  对于这类需求,是核心需求,也是产品必做功能,企业的做法应该是注重不要在这方面减分,需要企业不断调查和了解用户需求,并通过合适的方法在产品中体现这些要求。

  无论提供或不提供此需求,用户满意度都不会有改变。对于这类需求,企业的做法应该是尽量避免。

  总而言之,我们做产品设计时,需要尽量避免无差异型需求、反向型需求,至少做好基本型需求、期望型需求,如果可以的话再努力挖掘兴奋型需求。

  KANO 模型分析方法主要是通过标准化问卷进行调研,根据调研结果对各因素属性归类,解决需求属性的定位问题,以提高用户满意度。

  做之前,必须明白调研的目的是什么,是否合适用 KANO 模型解决,为什么要用 KANO 模型解决。

  例如:企业为卖家开发的 CRM 工具,随着卖家客户的不断增长,CRM 系统中需引入一些新的功能满足其管理需求。而我们作为产品开发设计者,需要知道这些功能哪些是基本功能,哪些是增值功能,功能的优先级又该如何排列等等。

  KANO 模型就可以帮助我们很好的贴和业务需求,从具备程度和满意程度这两个维度出发,将 CRM 中新增的功能进行区分和排序,从而知道:哪些功能是一定要有,否则会直接影响用户体验的(基础属性、期望属性);哪些功能是没有时不会造成负向影响,拥有时会给用户带来惊喜的(兴奋属性);哪些功能是可有可无,具备与否对用户都不会有大影响的(无差异因素)。

  此问卷调查表划分维度有两个:提供时的满意程度、不提供时的满意程度。而满意程度被划分为 5 级(非常满意、满意、一般、不满意、很不满意),因为人的满意程度往往是渐变的,而不是突变的。

  满意程度的文案可根据实际问题灵活修改,如使用(非常喜欢、理应如此、无所谓、勉强接受、很不喜欢 或者 非常有用、挺实用、无所谓、不实用、很不实用 )更加形象的描述。

  例如:在「通讯录」中,是否需要直接提供「拨打电话」的按钮?问卷设置正反两题:

  如果我们在「通讯录」的客户列表中,没有提供「拨打电话」的按钮,你的感受是:

  为了更加形象且一目了然,我们可以如下设计。填问卷的人只需要在空白处打勾打叉就好了,非常方便。

  在收集所有问卷之后,注意清洗掉个别的明显胡乱回答的个例。如全部问题都选择「我很喜欢」或「很不喜欢」的,这种回答毫无参考价值。

  为了能够将需求区分为基本型需求、期望型需求和兴奋需求,需按照正向和负向问题的回答对属性进行分类,具体分类对照下表。

  当正向问题的回答是「我喜欢」,负向问题的回答是「我不喜欢」,那么 KANO 评价表中,这项功能特性就为「O」,即期望型。

  如果将用户正负向问题的回答结合后,为「M」或「A」,则该功能被分为基本型需求或兴奋型需求。

  其中,R 表示用户不需要这种功能,甚至对该功能有反感;I 类表示无差异需求,用户对这一功能无所谓。

  Q 表示有疑问的结果,一般不会出现这个结果(除非这个问题的问法不合理,或者是用户没有很好的理解问题,或者是用户在填写问题答案时出现错误)。

  A:兴奋型;O:期望型;M:必备型;I:无差异型;R:反向型;Q:可疑结果

  注意:以上对照表只是的最常见的一种归类方式。实际操作中,可因人而异,因产品、公司、地域而异(尤其是关于「R」和「O」的定义),因为满意度本身就难以衡量。

  从上表中不难看出,澳门新葡亰登入「通讯录中「拨打电线 个维度上均可能有得分,将相同维度的比例相加后,可得到6 个属性维度的占比总和。 总和最大的一个属性维度,便是该功能的属性归属。

  可看出「在通讯录中提供 ‘拨打电话’ 功能属于兴奋型需求。即说明没有这个功能,用户不会有强烈的负面情绪,但是有了这个功能,会让用户感受到满意和惊喜。

  如果你只判断这一个需求,那么进行到这一步就可以到此为止了。如果涉及到多个需求的排序分级,你还需进行下一步。

  Better-worse 系数,表示某功能可以增加满意或者消除不喜欢的影响程度。

  Better,可以解读为增加后的满意系数。Better 的数值通常为正,代表如果产品提供某种功能或服务,用户满意度会提升。正值越大/越接近 1,则表示用户满意度提升的效果会越强,满意度上升的越快。

  Worse,可以叫做消除后的不满意系数。Worse 的数值通常为负,代表产品如果不提供某种功能或服务,用户的满意度会降低。其负值越大/越接近 -1,则表示对用户不满意度的影响最大,满意度降低的影响效果越强,下降的越快。

  因此,根据 better-worse 系数,对两者系数绝对分值较高的项目应当优先实施。

  例如:某产品希望优化 5 项功能,但是不知道哪些是用户需要的。通过 KANO 调研分析,可以分别计算出 5 项功能的better-worse 系数。

  根据 5 项功能的 better-worse 系数值,将散点图划分为四个象限,以确立需求优先级。

  第一象限表示:better 系数值高,worse 系数绝对值也很高的情况。落入这一象限的因素,称之为期望型因素(一维因素)。功能 2 落入此象限,即表示产品提供此功能,用户满意度会提升,当不提供此功能,用户满意度就会降低。

  第二象限表示:better 系数值高,worse 系数绝对值低的情况。落入这一象限的因素,称之为兴奋型因素。功能 1 落入此象限,即表示不提供此功能,用户满意度不会降低,但当提供此功能,用户满意度会有很大提升。

  第三象限表示:better 系数值低,worse 系数绝对值也低的情况。落入这一象限的因素,称之为无差异因素。功能 3落入此象限,即无论提供或不提供这些功能,用户满意度都不会有改变,这些功能点是用户并不在意的功能。

  第四象限表示:better 系数值低,worse 系数绝对值高的情况。落入这一象限的因素,称之为必备型因素。功能 4 落入此象限,即表示当产品提供此功能,用户满意度不会提升,当不提供此功能,用户满意度会大幅降低;说明落入此象限的功能是最基本的功能。

  我们首先要全力以赴地满足用户最基本的需求,即第四象限表示的必备型因素,这些需求是用户认为我们有义务做到的事情。

  在满足最基本的需求之后,再尽力去满足用户的期望型需求,即第一象限表示的期望因素,这是质量的竞争性因素。提供用户喜爱的额外服务或产品功能,使其产品和服务优于竞争对手并有所不同,引导用户加强对本产品的良好印象。

  最后争取实现用户的兴奋型需求,即第二象限表示的兴奋型因素,提升用户的忠诚度。

  根据 KANO 模型计算出的 better-worse 系数值,说明该产品先满足功能 5 和 4,再优化功能 2,最后满足功能 1。而功能 3对用户来说有或者没有都无所谓,属无差异型需求,并没有必要花大力气去实现。

  KANO 模型定义了三个层次的需求:基本型需求、期望型需求和兴奋型需求。

  根据 KANO 模型建立产品需求分析优先级,运用到产品设计中就是要抓住用户的核心需求,解决用户痛点(基本型需求),抓住用户痒点(期望型需求)。在确保这两者都解决的前提下,再给用户一些 high 点(兴奋型需求)。

  严格来说,KANO 模型并不是一个测量用户满意度的模型,而是对用户需求的分类,通常在满意度评价工作前期作为辅助研究的 典型定性分析模型。

  KANO 模型的目的是通过对用户的不同需求进行区分处理,了解不同层次的用户需求,帮助企业找出提高产品用户满意度的切入点,或者识别出使用户满意至关重要的因素。

  但需求会因人而异,会因文化差异而不同; 也会随着时间变化。可能前段时间的期望型需求,甚至兴奋型需求,到如今已变成了基础型需求。所以作为产品设计者,我们应该持续调研需求,对产品进行迭代优化。

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