作為一名商業(yè)分析師，你可能已經(jīng)用過各種工具來分析用戶需求。今天，就介紹其中一種著名的工具——KANO模型。

1. 什么是KANO模型

1984年，東京理工大學(xué)的狩野紀(jì)昭教授提出了KANO模型。這個模型最初是為了解決質(zhì)量管理問題，但很快被證明在產(chǎn)品開發(fā)和用戶需求分析中同樣有效。

KANO模型將用戶需求分為五類：

1. 必備屬性：用戶認(rèn)為理所當(dāng)然的基本需求。比如，智能手機(jī)能打電話、發(fā)短信。

2. 期望屬性：用戶明確表達(dá)的需求。例如，更長的電池續(xù)航時間。

3. 興奮屬性：超出用戶預(yù)期的需求。如首次推出的面部識別解鎖功能。

4. 無差異屬性：用戶不在意的需求。

5. 反向?qū)傩裕河脩舨幌Ｍ男枨蟆?/p>

理解這五類需求，是運用KANO模型的基礎(chǔ)。

KANO模型通過特殊設(shè)計的問卷來收集用戶反饋。每個功能都會問兩個問題：

1. 如果有這個功能，你會怎么感覺？

2. 如果沒有這個功能，你會怎么感覺？

通過分析用戶的回答，我們可以確定每個功能屬于哪種需求類型。

2. KANO模型的實戰(zhàn)價值

KANO模型目前主要在產(chǎn)品經(jīng)理的工作中發(fā)揮作用，但是商業(yè)分析師依然需要了解它。因為在分析到用戶需求的時候，我們需要有這樣一種思維篩選出真正重要的需求。

讓我們看看這個模型的的實戰(zhàn)價值。

2.1 精準(zhǔn)定位產(chǎn)品優(yōu)先級

想象一下，你正在負(fù)責(zé)一個社交媒體App的功能規(guī)劃。產(chǎn)品經(jīng)理、設(shè)計師、開發(fā)團(tuán)隊都在向你提出各種新功能建議。如何決定先做哪個，后做哪個？這時，KANO模型就能派上大用場。

• 必備屬性：這是用戶認(rèn)為理所當(dāng)然的基本需求。
  比如，在社交App中，發(fā)送文字消息就是一個必備屬性。雖然必須滿足，但不要過度投入。你的任務(wù)是確保這些功能穩(wěn)定可靠，但不需要花太多資源去創(chuàng)新。

• 期望屬性：這是用戶明確表達(dá)的需求。
  例如，更快的消息發(fā)送速度，或者更豐富的表情包。
  這類需求需要持續(xù)改進(jìn)，因為它們直接影響用戶滿意度。你可以將一定比例的資源分配到這些功能上，不斷優(yōu)化用戶體驗。

• 興奮屬性：這是用戶沒想到，但一旦擁有就會感到驚喜的功能。
  比如，當(dāng)初微信推出的"搖一搖"功能。這類功能是你應(yīng)該重點發(fā)展的方向，因為它們能創(chuàng)造顯著的競爭優(yōu)勢。

通過KANO模型，你可以清晰地劃分這些需求，從而更科學(xué)地分配資源，確保產(chǎn)品既能滿足基本需求，又能在關(guān)鍵領(lǐng)域脫穎而出。

2.2 洞察用戶潛在需求

KANO模型最強(qiáng)大的地方在于它能幫你發(fā)現(xiàn)用戶自己都沒意識到的需求。這就是那些"興奮屬性"，它們能帶來意想不到的用戶驚喜。

舉個例子，還記得你第一次體驗到拼多多超快的僅退款的感受嗎？有一次我只是在和商家溝通一箱水果中有個別磕壞了，結(jié)果拼多多客服直接介入幫我秒退款。這種體驗就非常讓人印象深刻，屬于興奮需求。

作為商業(yè)分析師，你的任務(wù)就是要前瞻性地發(fā)現(xiàn)這些潛在需求。

你不僅要聽用戶說什么，更要觀察他們做什么。用戶的行為往往比言語更能反映真實需求。

比如用戶增長分析中的關(guān)鍵行為分析，就是通過找到用戶做了什么行為后粘性更強(qiáng)。以此來判斷哪些功能可以讓用戶更興奮。

2.3 提升用戶滿意度

如果要你分析如何提升用戶滿意度或用戶體驗，我們可以借助KANO模型，對功能進(jìn)行分類。因為不同類型的功能對用戶來說，體驗是不一樣的，精準(zhǔn)地提升那些更重要的功能，才是提升滿意度的關(guān)鍵。

這里有一個重要的洞察：用戶滿意度的提升并不是線性的。

• 對于必備屬性，滿足了用戶也不會特別高興，但如果沒有滿足，用戶會非常不滿意。

• 對于期望屬性，滿意度的提升是相對線性的。

• 對于興奮屬性，即使沒有滿足用戶也不會不滿意，但一旦滿足，用戶滿意度會大幅提升。

理解這一點，你就能更智慧地分配資源。例如，在一個成熟的產(chǎn)品中，與其繼續(xù)優(yōu)化已經(jīng)很好的必備屬性，不如將資源投入到開發(fā)新的興奮屬性上，這樣更可能帶來用戶滿意度的顯著提升。

2.4 數(shù)據(jù)驅(qū)動的KANO分析

在數(shù)據(jù)時代，我們有了更精確的方法來應(yīng)用KANO模型。

通過計算功能滿意度系數(shù)（SI）和功能不滿意度系數(shù)（DI），我們可以將定性分析轉(zhuǎn)化為定量分析。

首先，讓我解釋一下KANO問卷的基本原理：

對于每個功能，我們會問用戶兩個問題：

1. 如果有這個功能，你會怎么感覺？

2. 如果沒有這個功能，你會怎么感覺？

用戶的回答會被分類為以下幾種：

• A (Attractive): 有這個功能會感到滿意，沒有也可以接受

• O (One-dimensional): 有這個功能會感到滿意，沒有會不滿意

• M (Must-be): 有這個功能是理所當(dāng)然，沒有會非常不滿意

• I (Indifferent): 有沒有這個功能都無所謂

這里有一個實際的例子：假設(shè)你正在分析一個音樂App的幾個功能：

1. 離線下載

2. 社交分享

3. AI推薦歌單

4. 高品質(zhì)音頻

通過用戶調(diào)研，你得到了以下數(shù)據(jù)：

功能	A (吸引)	O(期望)	M (必備)	I(無差異)	SI	DI
離線下載	20	50	25	5	0.70	-0.75
社交分享	30	10	5	55	0.40	-0.15
AI推薦歌單	60	15	5	20	0.75	-0.20
高品質(zhì)音頻	10	40	45	5	0.50	-0.85

計算SI和DI的公式如下：

• SI = (A + O) / (A + O + M + I)

• DI = -1 * (O + M) / (A + O + M + I)

通過這個表格，我們可以得出以下洞察：

1. 離線下載是一個典型的期望屬性，既能提高滿意度，缺失也會造成明顯的不滿。

2. 社交分享更接近無差異屬性，可能不是重點發(fā)展方向。

3. AI推薦歌單是一個明顯的興奮屬性，應(yīng)該重點發(fā)展。

4. 高品質(zhì)音頻接近必備屬性，需要滿足但不需要過度投入。

這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法讓KANO分析更加客觀和可靠，特別適合處理大量用戶反饋數(shù)據(jù)的場景。作為商業(yè)分析師，你可以利用這種方法來支持你的決策，使你的建議更有說服力。

用戶分層：精準(zhǔn)把握不同群體需求

在復(fù)雜的市場中，不同用戶群體往往有不同的需求。KANO模型結(jié)合用戶分層分析，可以幫你制定更精準(zhǔn)的產(chǎn)品策略。

以一個音樂流媒體平臺為例，你可能會發(fā)現(xiàn)不同年齡段的用戶有很大的需求差異：

1. 青少年用戶（13-18歲）：

• 必備屬性：海量流行音樂庫

• 期望屬性：社交分享功能

• 興奮屬性：虛擬偶像互動

2. 年輕職場人（25-35歲）：

• 必備屬性：高音質(zhì)播放

• 期望屬性：個性化推薦

• 興奮屬性：情緒分析匹配播放列表

3. 中年用戶（45-55歲）：

• 必備屬性：簡潔的用戶界面

• 期望屬性：懷舊音樂專區(qū)

• 興奮屬性：音樂解說功能

通過這樣的分層KANO分析，你可以：

1. 為不同用戶群體定制功能組合

2. 優(yōu)化用戶界面，突出不同群體最看重的功能

3. 制定差異化的營銷策略，精準(zhǔn)觸達(dá)各個群體

這種方法不僅能提高用戶滿意度，還能幫助產(chǎn)品在細(xì)分市場中建立獨特優(yōu)勢。

結(jié)語

最后，記住KANO模型最重要的一點：用戶需求是動態(tài)變化的。今天的興奮屬性，明天可能就變成了期望屬性。作為商業(yè)分析師，你的任務(wù)就是始終保持敏銳，捕捉這些變化。

掌握KANO模型，可以讓你的產(chǎn)品分析更加深入，稱為你脫穎而出的關(guān)鍵武器。

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