Kano模型由日本教授狩野纪昭(Noriaki Kano)在1984年提出。

Kano模型定义了三个层次的用户需求:基本型需求、期望型需求和兴奋型需求。这三种需求根据绩效指标分类就是基本因素、绩效因素和激励因素。

基本型需求

是用户认为产品“必须有”的属性或功能。当其特性不充足(不满足用户需求)时,用户很不满意;当其特性充足(满足用户需求)时,无所谓满意不满意,用户充其量是满意。

期望型需求

要求提供的产品或服务比较优秀,但并不是“必须”的产品属性或服务行为有些期望型需求连用户都不太清楚,但是是他们希望得到的。在市场调查中,用户谈论的通常是期望型需求,期望型需求在产品中实现的越多,用户就越满意;当没有满意这些需求时,用户就不满意。

兴奋型需求

需求要求提供给用户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。当其特性不充足时,并且是无关紧要的特性,则用户无所谓,当产品提供了这类需求中的服务时,用户就会对产品非常满意,从而提高用户的忠诚度。

 

另外,对于用户满意度的影响,通过Kano模型的二维模式又将影响因素划分为五个类型:

魅力因素

用户意想不到的,如果不提供此需求,用户满意度不会降低,但当提供此需求,用户满意度会有很大提升;

期望因素(一维因素)

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;

必备因素

当优化此需求,用户满意度不会提升,当不提供此需求,用户满意度会大幅降低;

无差异因素

无论提供或不提供此需求,用户满意度都不会有改变,用户根本不在意;

反向因素

用户根本都没有此需求,提供后用户满意度反而会下降;

 

观点

从kano模型的因素分类可以发现,kano并不是直接用来测量用户满意度的方法,而是通过对用户的不同需求进行区分处理,帮助产品找出提高用户满意度的切入点。它常用于对影响指标进行分类,帮助产品了解不同层次的用户需求,识别使用户满意的至关重要的因素。

kano模型应用

Kano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,然后计算better-worse系数,以显示达成此项因素属性对增加满意或消除不满意的影响程度。

Better的数值通常为正,表示如果产品提供某功能或服务,用户的满意度会提升。其正值越大,代表用户满意度提升的效果会越强,满意度上升的越快;

worse的数值通常为负,表示如果产品不提供某功能或服务,用户的满意度会降低。其负值越大,代表用户满意度降低的效果会越强,满意度下降的越快;

因此,根据better-worse系数,对系数绝对分值较高的项目应当优先实施。

从一个案例来说明: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,构建如下四分位图。

 
 
 

根据5项功能的better-worse系数值,将散点图划分为四个象限。

第一象限表示:better系数值高,worse系数绝对值也很高的情况。落入这一象限的因素,称之为是期望因素(一维因素),功能5落入此象限,即表示产品提供此功能,用户满意度会提升,当不提供此功能,用户满意度就会降低;

第二象限表示:better系数值高,worse系数绝对值低的情况。落入这一象限的因素,称之为是魅力因素,功能1落入此象限,即表示不提供此功能,用户满意度不会降低,但当提供此功能,用户满意度会有很大提升;

第三象限表示:better系数值低,worse系数绝对值也低的情况。落入这一象限的因素,称之为是无差异因素,功能2、3、4落入此象限,即无论提供或不提供这些功能,用户满意度都不会有改变,这些功能点是用户并不在意的功能。

第四象限表示:better系数值低,worse系数绝对值高的情况。落入这一象限的因素,称之为是必备因素,即表示当产品提供此功能,用户满意度不会提升,当不提供此功能,用户满意度会大幅降低;说明落入此象限的功能是最基本的功能。

在实际中,我们首先要全力以赴地满足用户最基本的需求,即第四象限表示的必备因素,这些需求是用户认为我们有义务做到的事情。在实现最基本的需求之后,我们应尽力去满足用户的期望型需求,即第一象限表示的期望因素,这是质量的竞争性因素。提供用户喜爱的额外服务或产品功能,使其产品和服务优于竞争对手并有所不同,引导用户加强对本产品的良好印象。最后争取实现用户的魅力型需求,即第二象限表示的魅力因素,提升用户的忠诚度。

因此,根据kano模型计算出的better-worse系数值,说明该产品先需要优化功能5,然后再满足功能1。功能2、3、4对用户来说,有或者没有都是无差异的,并没有必要花大力气去实现。

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