KANO模型簡(jiǎn)要分析

KANO模型簡(jiǎn)要分析一、 什么是KANO模型？KANO模型分析方法是狩野紀(jì)昭基于KANO模型對(duì)顧客需求的細(xì)分原理，開(kāi)發(fā)的一套結(jié)構(gòu)型問(wèn)卷和分析方法。KANO模型分析方法主要是通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)卷進(jìn)行調(diào)研，根據(jù)調(diào)研結(jié)果對(duì)各因素屬性歸類，解決產(chǎn)品屬性的定位問(wèn)題，以提高客戶滿意度。二、 屬性分類在卡諾模型中，將產(chǎn)品功能/需求和服務(wù)的特性分為五種屬性：必備屬性、期望屬性、魅力屬性、無(wú)差異屬性、反向?qū)傩?。必備屬性：?dāng)優(yōu)化此需求，用戶滿意度不會(huì)提升，當(dāng)不提供此需求，用戶滿意度會(huì)大幅降低；期望屬性：當(dāng)提供此需求，用戶滿意度會(huì)提升，當(dāng)不提供此需求，用戶滿意度會(huì)降低；魅力屬性：用戶意想不到的，如果不提供此需求，用戶滿意度不會(huì)降低，但當(dāng)提供此需求，用戶滿意度會(huì)有很大提升；無(wú)差異屬性：無(wú)論提供或不提供此需求，用戶滿意度都不會(huì)有改變，用戶根本不在意；反向?qū)傩裕河脩舾径紱](méi)有此需求，提供后用戶滿意度反而會(huì)下降;滿意JS離具裔程度低反向?qū)傩云谛菍傩詽M倉(cāng)度低KANO滿意JS離具裔程度低反向?qū)傩云谛菍傩詽M倉(cāng)度低KANO模型無(wú)望異屬性?具備程度高根據(jù)KANO模型，將其屬性分類與用戶需求優(yōu)先級(jí)進(jìn)行對(duì)應(yīng)，便于實(shí)際應(yīng)用,主要定義了三種：基本型需求（必備屬性）、期望型需求（期望屬性）、興奮型需求（魅力屬性），這三種需求根據(jù)績(jī)效指標(biāo)分類就是基本因素、績(jī)效因素和激勵(lì)因素。用戶需求KANO模型屬性用戶需求1■需求XF1■需求XF期塑型需求■r型減\\J魅力屬性期望型屬性必備屬性三、KANO模型實(shí)際操作流程1.設(shè)計(jì)問(wèn)卷調(diào)査表并實(shí)施有效的問(wèn)卷調(diào)査KANO問(wèn)卷中每個(gè)屬性特性都山正向和負(fù)向兩個(gè)問(wèn)題構(gòu)成，分別測(cè)量用戶在面對(duì)具備或不具備某項(xiàng)功能所做岀的反應(yīng)。問(wèn)卷中的問(wèn)題答案一般采用五級(jí)選項(xiàng)，按照：喜歡、理應(yīng)如此、無(wú)所謂、勉強(qiáng)接受、我不喜歡，進(jìn)行評(píng)定，可以根據(jù)具體情況選擇設(shè)置選項(xiàng)。很喜歡理所當(dāng)然無(wú)所謂勉強(qiáng)接受很不喜歡如果有這個(gè)功能1,您的評(píng)價(jià)是？如果沒(méi)有這個(gè)功能1,您的評(píng)價(jià)是？非常重要狼重要_般不重要非常不重要這個(gè)功能1的重要程畏，您的評(píng)價(jià)杲？功能2功能3功能4需要注意的點(diǎn)：KANO問(wèn)卷中與每個(gè)功能點(diǎn)相關(guān)的題口都有正反兩個(gè)問(wèn)題，正反問(wèn)題之間的區(qū)別需注意強(qiáng)調(diào)，防止用戶看錯(cuò)題意；功能的解釋：簡(jiǎn)單描述該功能點(diǎn)，確保用戶理解；選項(xiàng)說(shuō)明：由于用戶對(duì)“我很喜歡”“理應(yīng)如此”“無(wú)所謂”“勉強(qiáng)接受”“我很不喜歡”的理解不盡相同，因此需要在問(wèn)卷填寫(xiě)前給出統(tǒng)一解釋說(shuō)明，讓用戶有一個(gè)相對(duì)一致的標(biāo)準(zhǔn)，方便填答。我很喜歡：讓你感到滿意、開(kāi)心、驚喜。理應(yīng)如此：你覺(jué)得是應(yīng)該的、必備的功能/服務(wù)。無(wú)所謂：你不會(huì)特別在意，但還可以接受。勉強(qiáng)接受：你不喜歡，但是可以接受。我很不喜歡：讓你感到不滿意。2將調(diào)査結(jié)果的功能屬性進(jìn)行分類，建立原型KANO歸類模板用戶需求反廬不提供〉無(wú)所謂T勉強(qiáng)接受很不再歡可疑Q1正向5剰2供〉_反冋反向__工工巳Jffltmt魅力屬世A無(wú)陌啟/t—無(wú)差異WjS/aii反向庖世0R反向無(wú)査異無(wú)瑩異ZL-*^r必備無(wú)査異風(fēng)怛T很不五歡反向反向反向反向可婪1必備屬性y.3確立功能影響程度究竟多大：Better-Worse系數(shù)-計(jì)算與使用除了對(duì)于Kano屬性歸屬的探討，還可以通過(guò)對(duì)于功能屬性歸類的白分比，計(jì)算出Better-Worse系數(shù)，表示某功能可以增加滿意或者消除不喜歡的影響程度。計(jì)算公式如下：

增加后的滿意系數(shù)Better/SI=(A+0)/(A+O+M+I)消除后的不滿意系數(shù)Worse/DSI=-l*(0+M)/(A+O+M+I)以上算法，就是把各個(gè)項(xiàng)U下每個(gè)字母對(duì)應(yīng)的白分比放進(jìn)去進(jìn)行計(jì)算，得至IJ兩個(gè)系數(shù)。Better,可以被解讀為增加后的滿意系數(shù)：better的數(shù)值通常為正，代表如果提供某種功能屬性的話，用戶滿意度會(huì)提升；正值越大/越接近1,表示對(duì)用戶滿意上的影響越大,用戶滿意度提升的影響效果越強(qiáng)，上升的也就更快。Worse,則可以被叫做消除后的不滿意系數(shù)。其數(shù)值通常為負(fù)，代表如果不提供某種功能屬性的話，用戶的滿意度會(huì)降低；值越負(fù)向/越接近-1，表示對(duì)用戶不滿意上的影響最大，滿意度降低的影響效果越強(qiáng)，下降的越快。Better-Worse系數(shù)分析