需求分析方法-KANO模型

1.1 背景

李雷同學作為一個產品，經常會遇到非常多的產品需求， 開發同學忙的不可開交， 使用者又似乎什麼都想要。開發產品資源有限，怎麼才能撈出真正的使用者需求？給真正重要的需求高優先？

李雷決定引進「KANO模型」，進行系統的需求梳理，對需求進行分析和提煉，提高效率。

1.2 分析程式

KANO模型：是對使用者需求分類和優先排序的有用工具，以分析使用者需求對使用者滿意的影響為基礎，體現了產品效能和使用者滿意之間的非線性關係。

李雷對約 100 個使用者進行了調研，使用 KANO 模型轉列出四象限圖，如下圖所示：

四個象限對應了四種需求類型，它們的優先排序為：必備型需求>期望型需求>興奮型需求>無差異需求。

• 必備型需求（必須有）：即常說的痛點。對於使用者而言，這些需求是必須滿足的，理所當然的。當不提供此需求，使用者滿意度會大幅降低。這類是核心需求，也是產品必做功能。

• 期望型需求（應該有）：當提供此需求，使用者滿意度會提升；當不提供此需求，使用者滿意度會降低。通常作為競品之間比較的重點。

• 興奮型需求（可以有）：驚喜型產品功能，超出使用者預期，往往能帶來較高的忠誠度。不提供也不會降低使用者滿意度。

• 無差異需求（可以沒有）：使用者根本不在意的需求，對使用者體驗毫無影響。儘量規避做此類型功能。

1.3 分析結果

李雷將自己做好的儀錶板分享給了同事，並決定此次功能更新增加「功能2、功能3、功能5、功能8」。有了資料支撐，大家都很認同他的決定，罕見的沒有出現以往為增加哪個功能而爭得不可開交的局面，提升了效率。

1.4 獲取儀錶板

點選查看儀錶板：KANO 範本 ，使用者可以另存該儀錶板後，查看學習儀錶板內的詳細操作。

2.1 調研問卷設計

KANO 問卷中每個功能都要有正向和反向兩個問題，例如：

調研後對資料進行清洗，本案例清洗後的資料下載：KANO原始資料.xlsx

2.2 處理資料

1）建立分析主題「KANO分析」，新增「KANO原始資料」並點選「欄位設定」勾選所有欄位，如下圖所示：

2）新增公式列列「合併態度」，將「增加功能態度」與「不增加功能態度」進行合併，如下圖所示：

按照使用者對「增加功能態度」與「不增加功能態度」，最終我們可以透過下表定位某功能對於使用者來說是什麼需求。

M：基本（必備）型需求；O：期望（意願）型需求；A：興奮（魅力）型需求

I：無差異型需求；R：反向（逆向）型需求；Q：可疑結果

3）上一步驟我們已經知道如何定位需求類型，接下來要做的就是在分析表中定位判斷，新增類型列，如下圖所示：

由於公式很長，使用者可以直接複製下面到公式列，並用自己的欄位替代「合併態度」，使用了 switch函式 ：

SWITCH(合併態度,"非常喜歡非常喜歡","Q","非常喜歡理應如此","A","非常喜歡無所謂","A","非常喜歡勉強接受","A","非常喜歡很不喜歡","O","理應如此非常喜歡","R","理應如此理應如此","I","理應如此無所謂","I","理應如此勉強接受","I","理應如此很不喜歡","M","無所謂非常喜歡","R","無所謂理應如此","I","無所謂無所謂","I","無所謂勉強接受","I","無所謂很不喜歡","M","勉強接受非常喜歡","R","勉強接受理應如此","I","勉強接受無所謂","I","勉強接受勉強接受","I","勉強接受很不喜歡","M","很不喜歡非常喜歡","R","很不喜歡理應如此","R","很不喜歡無所謂","R","很不喜歡勉強接受","R","很不喜歡很不喜歡","Q")

效果如下圖所示：

4）新增「分組匯總」，得到每個功能它們各種需求類型的人數，如下圖所示：

例如參與調研的人數中，認為「功能1」是無差異需求的人數有 48 人。

5）因為調研程式中有些使用者會跳題，所以參與每個功能調研的人數有所不同。新增欄「參與調研人數」，如下圖所示，求出參與每個功能調研的人數。

6）計算佔比，求得每個需求類型佔參與調研人數的比例。

例如「功能1」的 「I 類型人數」佔參與「功能1」調研人數的佔比為 0.48。如下圖所示：

2.3 製作組件

1）複製 5 個「佔比」欄位，如下圖所示：

2）對複製的「佔比」欄位進行明細過濾，過濾條件為：類型屬於 A  。並將其重新命名為「A 佔比」。如下圖所示：

同理對其他複製的「佔比」欄位進行明細過濾，分別過濾類型，並對其重新命名，如下圖所示：

3）使用 better-worse 係數，如下圖所示：

• better-增加某功能後提升的滿意係數：better=（A佔比+O佔比）/(A佔比+O佔比+M佔比+I佔比)，越接近 1，則表示使用者滿意度提升的效果會越強，滿意度上升的越快。

• worse-不增加某功能使用者的不滿意係數：worse=-1*（O佔比+M佔比）/(A佔比+O佔比+M佔比+I佔比)，越接近 -1，則表示對使用者不滿意度的影響越大，滿意度下降的越快。

根據以上 better、worse 的公式，建立計算欄位「better」「worse絕對值」，如下圖所示：

4）選擇「散點圖」，拖入「better」、「worse絕對值」欄位。並將「功能」欄位拖入圖形屬性的標籤欄和顏色欄。如下圖所示：

5）分別新增「橫向警戒線」和「縱向警戒線」，分別為 better平均值 和 worse平均值 。如下圖所示：

2.4 效果展示

如 1.2 節所示。