文末領(lǐng)取【喜馬拉雅用戶增長(zhǎng)攻略】
背景介紹
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)間的變化，作為產(chǎn)品設(shè)計(jì)者，應(yīng)該持續(xù)調(diào)研需求，對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行迭代優(yōu)化。
對(duì)于各種各樣的產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，都會(huì)有一堆不同的功能，所以會(huì)涉及到很多不同的需求，而哪個(gè)需求對(duì)用戶來(lái)說(shuō)最為重要，用戶對(duì)于新開發(fā)出來(lái)的需求是否滿意，還有如何從眾多需求中排出優(yōu)先級(jí)。
為了避免直接拍腦袋給出解決方案，就需要一套科學(xué)的分析方法，真正從用戶需求出發(fā)來(lái)梳理出需求層次以及需求的優(yōu)先級(jí)，并能進(jìn)一步判斷需求實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶影響程度，如何科學(xué)地判斷功能的優(yōu)先級(jí)，在這里就需要使用KANO分析模型，通過(guò)此模型結(jié)合現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景給出更科學(xué)的決策。
KANO模型簡(jiǎn)介
KANO模型主要是對(duì)用戶需求分類和排序，通過(guò)分析用戶對(duì)產(chǎn)品功能的滿意程度，來(lái)對(duì)產(chǎn)品的功能進(jìn)行升級(jí)，從而確定產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)過(guò)程中的優(yōu)先級(jí)。模型實(shí)施的主要形式是通過(guò)問(wèn)卷進(jìn)行調(diào)研完成的。KANO模型是一個(gè)典型的定性分析模型，一般不直接用戶測(cè)量用戶的滿意度，常用于識(shí)別用戶對(duì)新功能的接受度。
KANO模型根據(jù)用戶對(duì)功能的滿意度，將功能可劃分為5個(gè)屬性，即魅力屬性，期望屬性，無(wú)差異屬性，必備屬性，反向?qū)傩浴?/strong>
1.魅力屬性
即用戶意向不到，需要挖掘/洞察，若不提供此需求，用戶滿意度不會(huì)降低，若提供此需求，用戶滿意度會(huì)有很大的提升。
當(dāng)用戶對(duì)一些產(chǎn)品沒(méi)有明確的需求時(shí)，企業(yè)會(huì)提供給顧客一些完全出乎意料的產(chǎn)品屬性或者服務(wù)行為，使用戶產(chǎn)生驚喜，用戶就會(huì)表現(xiàn)出非常滿意，從而提高用戶忠誠(chéng)度
2.期望型需求
當(dāng)提供此需求，用戶滿意度會(huì)提升，當(dāng)不提供此需求，用戶滿意度會(huì)降低。它是處于成長(zhǎng)期的需求，客戶，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)于這類需求，企業(yè)的做法應(yīng)該是注重提高這方面的質(zhì)量。
3.必備需求
對(duì)于用戶而言，這些需求是必須滿足的，當(dāng)不提供此需求，用戶滿意度會(huì)大幅降低，但優(yōu)化此需求，用戶滿意度不會(huì)得到顯著性的提升。對(duì)于這類需求，是核心需求，也是產(chǎn)品必做的功能，企業(yè)的做法應(yīng)該是注重不要在這些方面減分，需要企業(yè)不斷地調(diào)查和了解用戶需求，并通過(guò)合適的方法在產(chǎn)品中體現(xiàn)這些需求。
4.無(wú)差異需求
用戶根本不在意的需求，對(duì)用戶體驗(yàn)毫無(wú)影響。無(wú)論提供或者不提供此需求，用戶滿意度都不會(huì)改變，對(duì)于這類需求，企業(yè)的做法應(yīng)該是盡量避免。
5.反向型需求
用戶根本沒(méi)有此需求，提供后用戶滿意度反而下降。
所以我們?cè)谧霎a(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)，需要盡量避免無(wú)差異屬性，反向?qū)傩裕?/strong>至少做好必備屬性，期望型屬性，努力做好魅力屬性。
KANO模型的使用步驟
1.問(wèn)卷設(shè)計(jì)
KANO模型調(diào)研的每個(gè)功能/需求都有正向和負(fù)向兩個(gè)問(wèn)題，正向測(cè)量的是用戶在面對(duì)具備這項(xiàng)功能時(shí)的滿意度，負(fù)向測(cè)量的是用戶在面對(duì)不具備這項(xiàng)功能時(shí)的滿意度。問(wèn)卷中的問(wèn)題答案一般采用五級(jí)選項(xiàng)，按照：喜歡，理應(yīng)如此，無(wú)所謂，勉強(qiáng)接受，我不喜歡，進(jìn)行評(píng)價(jià)。
例如：設(shè)計(jì)以下問(wèn)卷
1
針對(duì)手機(jī)背景顏色將根據(jù)用戶心情變化而變化，對(duì)于此需求你的感受是：
A.我很喜歡 B.理應(yīng)如此 C.無(wú)所謂 D.勉強(qiáng)接受 E.我不喜歡
2
針對(duì)手機(jī)背景顏色將不根據(jù)用戶心情變化而變化，對(duì)于此需求你的感受是：
A.我很喜歡 B.理應(yīng)如此 C.無(wú)所謂 D.勉強(qiáng)接受 E.我不喜歡
2.收集數(shù)據(jù)并清理
根據(jù)問(wèn)題對(duì)用戶進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，篩除不合理的問(wèn)卷，收集到可用問(wèn)卷。
3.根據(jù)KANO模型進(jìn)行分類
名詞解釋：
A：魅力屬性
O：期望屬性
M：必備屬性
I：無(wú)差異屬性
R：反向?qū)傩?/p>
Q：可疑結(jié)果
4.量化分析（Better-Worse系數(shù)）
根據(jù)每個(gè)功能的屬性分類百分比對(duì)照表，計(jì)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。
表中對(duì)應(yīng)屬性相同位置的百分比累加：
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系數(shù)：可以理解為滿意系數(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(huì)提升，正值越大越接近1，表示對(duì)用戶滿意上的影響越大，用戶滿意度提升的影響效果越強(qiáng)，上升的也就更快。
Worse系數(shù)：可以理解為不滿意系數(shù)，其數(shù)值通常為負(fù)，代表如果不提供某種功能屬性的話，用戶的滿意度會(huì)降低，值越負(fù)向/越接近-1，表示對(duì)用戶不滿意上的影響最大，滿意度降低的影響效果越強(qiáng)，下降的越快。
根據(jù)Better-Worse系數(shù)值，將散點(diǎn)圖分為四個(gè)象限，以確立需求優(yōu)先級(jí)。
從中可以看出第一象限內(nèi)的功能2是期望屬性最優(yōu)的，可以優(yōu)先可以做此需求。
模型總結(jié)
雖然此模型可以將定性的功能進(jìn)行定量化處理，更能科學(xué)的指導(dǎo)產(chǎn)品決策。但是在實(shí)際的應(yīng)用過(guò)程中，如果對(duì)業(yè)務(wù)本身理解不夠好的話，得出的結(jié)果就不會(huì)準(zhǔn)確。
而最容易出現(xiàn)問(wèn)題的地方則是問(wèn)卷調(diào)查部分，一種是問(wèn)卷調(diào)查的問(wèn)題，一種則是問(wèn)卷調(diào)查的對(duì)象。對(duì)于問(wèn)題則需要內(nèi)部自己梳理，而對(duì)于用戶調(diào)查的對(duì)象，則需要我們根據(jù)產(chǎn)品的功能特性以及服務(wù)對(duì)象去劃分用戶群體，只有好的問(wèn)卷才能得出最優(yōu)的決策。
此外需求也會(huì)因人而異，而我們要做的是滿足目標(biāo)用戶人群中多數(shù)人的需求，需求會(huì)因?yàn)槲幕町惗煌?，需求?huì)隨著時(shí)間變換，昨天的期望型需求，甚至魅力型需求，到今天可能以變成必備型需求，所以需要持續(xù)調(diào)研需求，產(chǎn)品需要持續(xù)迭代。
End.
作者：有趣的數(shù)據(jù)
來(lái)源：有趣的數(shù)據(jù)
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