昨天在敏捷微信群抛出一个问题:

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优先排序的有用工具,以分析用户需求对用户满意的影响为基础,体现了产品性能和用户满意之间的非线性关系。                                                                                                          
——百度百科

需求流程:

数据/需求收集->需求分析->确定优先级

一个开发团队开发了一个产品,在这个团队里,我是客户A的项目负责人,你是是客户B的项目负责人,假设团队每个迭代只能开发一个需求。

在安排下一迭代的开发计划时,我希望做客户A的一个需求,你希望做客户B的一个需求,我们各执一词,争执不下,还差点打起来,差点朋友都没得做了。请问怎么破?

之前在一个产品群里,做了一个下厨房app的用户调查问卷,其中有一个问题是:你的出生日期是奇数还是偶数?真的是让我百思不得其解,认真作完了问卷之后,马上就问题@他们的产品,得到的答案是整个问卷的设计遵循了KANO模型,无知的我赶紧在网上学习了,今天也分享给大家。(大家可以填下那个问卷,有助于更好的理解哦)

确定需求优先级方法:

KANO模型、四象限法则、时间评估与性价比(经济收益法)、前/后置需求分析法、满足核心用户需求的优先(二八原则)、满足核心业务的需求优先(资源最大化利用)、满足核心业务的投入产出比最大的需求优先(ROI最大化)

其实这个问题的本质是如何相对客观地计算出优先级,避免因为主观因素带来的冲突,客观是指我和你都按照事先达成共识的优先级公式算出优先级,然后我们比较一下优先级就可以和谐地决定是我让你还是你让我,那么怎么计算出一个需求的优先级呢?我主要参考了下面五个模型:

在正式介绍KANO模型之前,我们先来简单的复习下用户满意度的概念。

1.KNAO模型

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KNAO模型.png

KANO模型将需求分为5种,分别是:兴奋型需求、期望型需求、无差异需求、基本型需求、反向需求

  1. KANO定义了需求的3个层次:基本需求,期望需求,惊喜需求。
  2. 重要紧急矩阵图片 2图片发自简书App
  3. CFS定义了需求的三个特性:C代表普遍适用性,F代表使用使用频率,S代表严重性。
  4. ROI,投入产出比,比如很多需求的实现代价接近于0,优先级就可以提高。
  5. 前置需求,这个需求没做完,其它需求没法做,或者做了以后还可能重做。

1.满意度模型

消费者的满意度是取决于他们对企业所提供的产品和服务的事前期待,与实际(感知)效果之间的比较后,用户形成的开心或失望的感觉。

就是说,如果购后在实际消费中的实际效果与事前期待相符合,则感到满意;超过事前期待,则很满意;未能达到事前期待,则不满意或很不满意。实际效果与事前期待差距越大,不满意的程度也就越大,反之亦然。而用户的高满意度则意味着该用户成为产品的忠诚用户,同时会不遗余力的为你的产品宣传,反之我们就不多说了。

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满意度模型

通常人们对于满意度的认识是,企业的产品功能或者服务越多用户的满意度就越高,但结果发现却并不尽然,甚至会损害用户体验。狩野纪昭(Noriaki
Kano)受到赫茨伯格(Herzberg)的双因素理论启发就发明了满意度的二维模型。

赫茨伯格的双因素理论认为引起人们工作动机的因素主要有两个:一是激励因素,二是保健因素。只有激励因素才能够给人们带来满意感,而保健因素只能消除人们的不满,但不会带来满意感。

 好了,铺垫了这么多,我们就正式开始学习这个强大的KANO模型。

基本型需求 > 兴奋型需求 > 期望型需求

接下来的问题是怎么把这五个模型结合起来得出一个最简和客观的公式?

2.KANO模型

 狩野纪昭(Noriaki
Kano)的满意度二维模型认为,当提供某些因素时,未必会获得用户的满意,有时可能会造成不满意,有时提供或不提供某些因素,用户认为根本无差异。

狩野纪昭(Noriaki
Kano
)将影响满意度的因素划分为五个类型:(1)基本型需求;(2)期望型需求;(3)魅力型需求;(4)无差异型需求;(5)反向型需求。

(1)基本型需求:就是用户不说却必须存在的理所当然的需求,即痛点。当需求满足时,用户不会感到满意,但当不被满足时,用户会很不满意。就好比一个手机却通话质量不好,直接就可以go
die了。

(2)期望型需求:与用户满意度成正相关的需求,也叫用户需求的痒处。当需求满足时,用户会很满意,当不被满足时,用户会很不满意。就好比手机的拍照功能。

(3)魅力型需求:也称为兴奋型需求,是企业给用户提供的惊喜型需求。该需求大大超出了用户对产品本来的期望,使得用户的满意度急剧上升,所以即使表现的不太完善,用户的满意程度也非常高。而即使该期望没有被满足,用户也不会感到不满意。这就好像iPhone
X的面部识别,即使识别速度有时慢或者不准,也有一大批用户蜂拥购买。

(4)无差异型需求:就是说该需求被满足或未被满足,都不会对用户的满意度造成影响。

(5)反向型需求:该需求刚好与用户的满意度呈反向相关,满足该要求,反而会使用户的满意度下降。

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KANO模型

2.四象限法则

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四象限法则.png

首先我想到的公式形式是:

2.1 KANO分析

KANO问卷对每个质量特性都由正向和负向两个问题构成,分别测量用户在面对存在或不存在某项质量特性时的反应。

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KANO评价结果对照表

除了对于Kano属性归属的探讨,还可以通过对于功能属性归类的百分比,计算出Better-Worse系数,表示某功能可以增加满意或者消除很不喜欢的影响程度。

增加后的满意系数  Better/SI=(A+O)/(A+O+M+I)

消除后的不满意系数  Worse/DSI=-1*(O+M)/(A+O+M+I)

Better,可以被解读为增加后的满意系数。better的数值通常为正,代表如果提供某种功能属性的话,用户满意度会提升;正值越大/越接近1,表示对用户满意上的影响越大,用户满意度提升的影响效果越强,上升的也就更快。

Worse,则可以被叫做消除后的不满意系数。其数值通常为负,代表如果不提供某种功能属性的话,用户的满意度会降低;值越负向/越接近-1,表示对用户不满意上的影响最大,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,对系数绝对分值较高的功能/服务需求应当优先实施。

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四分位图

根据better-worse系数值,将散点图划分为四个象限。

第一象限表示:better系数值高,worse系数绝对值也很高的情况。落入这一象限的属性,称之为是期望属性,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,这是质量的竞争性属性,应尽力去满足用户的期望型需求。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;

第二象限表示:better系数值高,worse系数绝对值低的情况。落入这一象限的属性,称之为是魅力属性,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,用户满意度和忠诚度会有很大提升;

第三象限表示:better系数值低,worse系数绝对值也低的情况。落入这一象限的属性,称之为是无差异属性,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。落入这一象限的属性,称之为是必备属性,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,这些需求是用户认为我们有义务做到的事情。

同类型功能之间,建议优先考虑better系数较高,worse系数较低的。

重要且紧急>重要不紧急>紧急不重要>不重要也不紧急

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