在做项目做产品的过程中,作为互联网产品设计师的我们,经常会接到来自PM/领导/业务方等等的各种需求。
有的时候,哪怕一个小功能、次次次级页面都会争得不可开交。这个时候怎么办呢?到底应该听谁的呢?哪个需求优先级高?哪种呈现方法是更靠谱的呢?
今天我们就来聊聊一个非常实用的需求分级方法——KANO模型。
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排序的有用工具,通过分析用户对产品功能的满意程度,对产品功能进行分级,从而确定产品实现过程中的优先级。
KANO模型是一个典型的定性分析模型,一般不直接用来测量用户的满意度,常用于识别用户对新功能的接受度。
帮助企业了解不同层次的用户需求,找出顾客和企业的接触点,挖掘出让顾客满意至关重要的因素。
在KANO模型中,根据不同类型的需求与用户满意度之间的关系,可将影响用户满意度的因素分为五类:基本型需求、期望型需求、兴奋型需求、无差异需求、反向型需求。
所谓暗处,用户意想不到的,需要挖掘/洞察。若不提供此需求,用户满意度不会降低;若提供此需求,用户满意度会有很大的提升。
当用户对一些产品或服务没有表达出明确的需求时,企业提供给顾客一些完全出乎意料的产品属性或服务行为,使用户产生惊喜,用户就会表现出非常满意,从而提高用户忠诚度。
这类需求往往是代表顾客的潜在需求,企业的做法就是去寻找发掘这样的需求,领先对手。
2)期望型需求
当提供此需求,用户满意度会提升;当不提供此需求,用户满意度会降低。
它是处于成长期的需求,客户、竞争对手和企业自身都关注的需求,也是体现竞争能力的需求。对于这类需求,企业的做法应该是注重提高这方面的质量,力争超过竞争对手。
3)基本型需求
所谓痛点,对于用户而言,这些需求是必须满足的,理所当然的。当不提供此需求,用户满意度会大幅降低,但优化此需求,用户满意度不会得到显著提升。
对于这类需求,是核心需求,也是产品必做功能,企业的做法应该是注重不要在这方面减分,需要企业不断地调查和了解用户需求,并通过合适的方法在产品中体现这些要求。
4)无差异需求
用户根本不在意的需求,对用户体验毫无影响。
用户根本都没有此需求,提供后用户满意度反而下降。
总而言之,我们做产品设计时,需要尽量避免无差异型需求、反向型需求,至少做好基本型需求、期望型需求,如果可以的话再努力挖掘兴奋型需求。
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。
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地贴合业务需求,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)。
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。
例如:在【通讯录】中,是否需要直接提供「拨打电话」的按钮?问卷设置正反两题:
1)如果我们在【通讯录】的客户列表中,提供“拨打电话”的按钮,你的感受是:
A. 非常喜欢
B. 理应如此
C. 无所谓
D. 勉强接受
E.很不喜欢
2)如果我们在【通讯录】的客户列表中,没有提供“拨打电话”的按钮,你的感受是:
A. 非常喜欢
B. 理应如此
C. 无所谓
D. 勉强接受
E. 很不喜欢
为了更加形象且一目了然,我们可以如下设计。填问卷的人只需要在空白处打勾打叉就好了,非常方便。
例如:
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。
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。
1)判断KANO属性
记录所有合理的数据,计算出各项占比,填写在下面的对照表里面。
从上表中不难看出,“通讯录中「拨打电话」“这个功能在6个维度上均可能有得分,将相同维度的比例相加后,可得到6个属性维度的占比总和。总和最大的一个属性维度,便是该功能的属性归属。
可看出“在通讯录中提供「拨打电话」功能“属于兴奋型需求。即说明没有这个功能,用户不会有强烈的负面情绪,但是有了这个功能,会让用户感受到满意和惊喜。
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。
2)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。
Better,可以解读为增加后的满意系数。Better的数值通常为正,代表如果产品提供某种功能或服务,用户满意度会提升。正值越大/越接近1,则表示用户满意度提升的效果会越强,满意度上升的越快。
Worse,可以叫做消除后的不满意系数。Worse的数值通常为负,代表产品如果不提供某种功能或服务,用户的满意度会降低。其负值越大/越接近-1,则表示对用户不满意度的影响最大,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,对两者系数绝对分值较高的项目应当优先实施。
其计算公式如下:
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)
3)结果产出
例如:某产品希望优化5项功能,但是不知道哪些是用户需要的。通过KANO调研分析,可以分别计算出5项功能的better-worse系数。
根据5项功能的better-worse系数值,将散点图划分为四个象限,以确立需求优先级。
在实际项目中:
根据KANO模型计算出的better-worse系数值,说明该产品先满足功能5和4,再优化功能2,最后满足功能1。
而功能3对用户来说有或者没有都无所谓,属无差异型需求,并没有必要花大力气去实现。
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。
根据KANO模型建立产品需求分析优先级,运用到产品设计中就是要抓住用户的核心需求,解决用户痛点(基本型需求),抓住用户痒点(期望型需求)。在确保这两者都解决的前提下,再给用户一些high点(兴奋型需求)。
严格来说,KANO模型并不是一个测量用户满意度的模型,而是对用户需求的分类,通常在满意度评价工作前期作为辅助研究的典型定性分析模型。
KANO模型的目的是通过对用户的不同需求进行区分处理,了解不同层次的用户需求,帮助企业找出提高产品用户满意度的切入点,或者识别出使用户满意至关重要的因素。
但需求会因人而异,会因文化差异而不同;也会随着时间变化。可能前段时间的期望型需求,甚至兴奋型需求,到如今已变成了基础型需求。
所以,作为产品设计者,我们应该持续调研需求,对产品进行迭代优化。