如何利用 KANO 模型计算需求优先级

编辑导语:产品经理在曰常工作中会遇到很多需qiú,很多职场人都会用到 KANO 模型分析fǎ,把需qiú分为多种类型,然后再分析需qiú;本文作者分享了关于如何X KANO 模型计算需qiú优先级的方fǎ,我们一起来看一下。

在上一篇文章《【复盘】如X资源不足的情况下从 0 到 1 做出一款金融科技产品》中提到了我使用 KANO 模型来进行需qiú的一个排序,就有同学让我说下如果X KANO 模型来计算优先级;本来说上周安排,但是不好意思,我鸽了……

一、KANO 模型

提起大名鼎鼎的 KANO 模型,可能从事 PM 这个职业的或者励志从事这个行业的小伙伴都不会陌生,我也曾经在多个文章中提到过 KANO 模型。

作为东京理工大学 Noriaki Kano 教授在 1980s 提出的一种对用户需qiú进行分类和排序的定性工具,他讲顾客偏好分成了五类:

必备型需qiú:单地说,这些都是客户期望的要qiú,并且被认为是理所当然的。做得好的时候,顾客是中立的,做得不好的时候,顾客是非常不满意的;Kano 最初称这些为“ Must-be’s ”(「必须的」) ,因为它们是必须包括在内的要qiú,也是进入市场的门槛,也是我们经常说的「痛点」;客户认为没必要说明,产品也必须要做到的!

期望型需qiú:与客户的满意度正相关,满足时客户会满意,不满足时客户会不满意。一般客户可以明确提出来。这些需qiú是客户期待的内容。

魅力型需qiú:是产品给客户X的惊喜型需qiú,这个需qiú的满足将让客户的满意度大幅提升,但是即使没有满足,客户也不会感到不满意(客户自己也不知道自己有这个需qiú)。

无差异需qiú:这个需qiú满足或者不满足都不会让客户对产品的满意度发生变化。

反向型需qiú:正如X表面的意思,这个需qiú刚好与用户的满意度反向相关,如果满足了这个需qiú,则客户的满意度将会下降。

如何X KANO 模型计算需qiú优先级

由于客户已经xí惯了新功能,而且竞争对手也在追赶。随着时间和市场的变化,很多魅力型、期望型的需qiú会变化为必备型需qiú(甚至是反向型需qiú)的一部分,比如X的拍照、APP、导航等等;所以对于客户需qiú的调研要持续进行,以确定是否会产生新的需qiú。

举个例子:iPhone X 面试的时候,我们觉得它的liú海屏真 NB,但是到了现在Android X都已经开始「水滴屏」、「挖孔屏」,但 iPhone 还在坚持的「liú海屏」显然不会成为 iPhone 的期望型需qiú或者魅力型需qiú,很多人都在骂 iPhone(显然已经变成了「反向型需qiú」)。

二、如何使用 KANO 模型

上边说的这些,其实很多人都知道。随便百度下就可以了。但是具体如何使用 KANO 模型指导工作呢?这里主要用到的就是 Kano questionnaire (KANO X问卷)。

要说明的是,KANO 模型有个显著的问题:KANO 模型仅仅关注的是产品性能和用户满意度的非线X,只衡量了产品功能对于用户的价值,并没有衡量实现该功能对于企业的收益和成本(商业价值)。

也就是说,当你的产品目标是提升用户满意度的时候,才适合 KANO 模型来进行优先级排序。

Kano questionnaire 一般是由一对问题来组成:

  • 当满足了这个需qiú时,客户觉得如何?
  • 当没有这个功能时,客户觉得如何?

zhēn对每一对问题,都不应该让客户开放式的回答,而是应该X一些非常具体的选项来得到X:

I like it 我喜欢; I expect it 我希望如此;I am neutral 我是中立的; I can tolerate it 我可以忍受; I dislike it 我不喜欢它。

根据我们收集到的问题结果,我们可以X一个 KANO 评价表:

如何X KANO 模型计算需qiú优先级

其中:

A:魅力型需qiú O:期望型需qiú M:必备型需qiú I:无差异性属性 R:反向结果 Q:可疑结果(一般不会出现,除非是X的问题或者客户理解出现了问题,或者有人在瞎填……)

这里延伸一个问题:考虑到我们是从喜欢/不喜欢两个方面问一件事,那么可能存在这样一种情况:

  • 有人没有完全理解我们描述的问题和特征;
  • 我们的建议实际上和他们想要的恰恰相反。

zhēn对这种情况,Fred Pouliot 修订了评价表:

如何X KANO 模型计算需qiú优先级

将(2,2)和(4,4)处也改成了 Q。

在汇总了所有用户的有效问卷后,我们需要zhēn对某一个需qiú点进行比例分析,分别得出这个需qiú点中客户的 AOMIRQ 所占的比例,比例值最大对应的类别就是对应功能的分类类别了。

比如 我曾经之前在 P2P 行业zhēn对某一功能点做过的调研数据:

A:15.6% ;O:40.1% ;M:37.5% ;I:1.5% ;R:4.5% ;Q:0.8%。

显然占比最高的是 O (期望型需qiú)。

那么问题来了,如果几个需qiú都是一个类别,那么怎么区分优先级呢?

这时候我们可以引入 Better-Worse 系数来进行分析,Better-Worse 系数表示的是某个功能可以增加或者消除不喜欢的影响程度。

Better-Worse 系数公式如下:

如何X KANO 模型计算需qiú优先级

X计算,每一个需qiú点都会得到 Better/SI 和 Worse/DSI 两个系数;其中 Better/SI 被理解为增加后的满意系数,数值通常为正数。

X如果X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/DSI 则可以被叫做消除后的不满意系数,其数值通常为负,X如果不X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。

既然有了两个系数,我们就可以做一个平面直角坐标系了。

如何X KANO 模型计算需qiú优先级

根据这个坐标系,我们可以按照如下排序规则进行排序:必须 > 期望 > 魅力 > 无差异。

如何X KANO 模型计算需qiú优先级

对于在同一象限中的功能点,以 Better系数/|Worse 系数|的大小排序,越大越靠前。

三、最后

上边说到了,KANO 模型仅仅关注的是产品性能和用户满意度的非线X,并没有衡量实现该功能对于企业的收益和成本(商业价值)。

在实际使用上,我之前还推荐过《需qiú管理之价值 vs 复杂度矩阵》,X价值和成本的对比进行需qiú的排序。

不过 KANO 和价值 VS 复杂度矩阵都是一种工具,具体怎么用还得在实际X中选择最合适的。

#专栏作家#

张小璋,X号:张小璋碎碎念(ID:SylvainZhang),人人都是产品经理专栏作家。野蛮生长的产品经理,专注于X金融领域。

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题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

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