如何使用KANO模型
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楼主 发表于  2020/1/8 10:37:48    编 辑   

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。
1. 明确目的
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)。
2. 设计问卷
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。
设计问卷的过程中,有几点要注意:
问卷中的每道题都涉及到正反两面,应适当给予强调,防止用户看错(比如正反对立词字体加粗/标红等等);
在设计问卷时,尽量做到清晰易懂、语言尽量简单具体,避免语意产生歧义;
选项给予说明:由于每个人对「非常喜欢、理应如此、无所谓、勉强接受、很不喜欢」等形容词的理解都不一样,所以最好有一个明确统一的说明,让用户可以有个对照,方便填写。
3. 清洗数据
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。
4. 整理分类
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)。
简单来说就是:
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。
5. 量化表格
判断 KANO 属性
记录所有合理的数据,计算出各项占比。
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。
计算 better-worse系数
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。
总结
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。
基本型需求:产品「必须有」的功能,也是 MVP 产品要求具有的功能;
期望型需求:非必须功能需求,但通常作为竞品之间比较的重点;
兴奋型需求:属于惊喜型产品功能,超出用户预期,往往能带来较高的忠诚度。关于竞品分析,设计师会转载或原创一篇自己欣赏的文章,更多文章就在蓝蓝设计每日一贴,北京蓝蓝设计为您提供最好的设计服务。
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