在产品开发过程中,理解并满足用户需求是成功的关键。而需求会因人而异,会因文化差异而不同,也会随着时间的变化。所以会涉及到很多不同的需求,而哪个需求对用户来说最为重要,用户对于新开发出来的需求是否满意,还有如何从众多需求中排出优先级。为了避免直接拍脑袋给出解决方案,就需要一套科学的分析方法,真正从用户需求出发来梳理出需求层次以及需求的优先级,并能进一步判断需求实现对用户影响程度。加之设计团队、工程团队、管理团队以及支持团队都有各自的需求和看法,如何科学地判断功能的优先级,协调这些不同的需求并制定有效的产品策略?卡诺模型提供了一种独特的方式来识别和分类客户偏好,通过此模型结合现实场景给出更科学的参考,帮助团队做出更明智的决策。
什么是卡诺模型
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。
1.基本型需求
也称为必备型需求、理所当然需求,是顾客对企业提供的产品或服务因素的基本要求,是顾客认为产品“必须有”的属性或功能。当其特性不充足(不满足顾客需求)时,顾客很不满意;当其特性充足(满足顾客需求)时,顾客也可能不会因而表现出满意。对于基本型需求,即使超过了顾客的期望,但顾客充其量达到满意,不会对此表现出更多的好感。不过只要稍有一些疏忽,未达到顾客的期望,则顾客满意将一落千丈。对于顾客而言,这些需求是必须满足的,理所当然的。
对于这类需求,企业的做法应该是注重不要在这方面失分,需要企业不断地调查和了解顾客需求,并通过合适的方法在产品中体现这些要求。例如:夏天家庭使用空调,如果空调正常运行,顾客不会为此而对空调质量感到满意;反之,一旦空调出现问题,无法制冷,那么顾客对该品牌空调的满意水平则会明显下降,投诉、抱怨随之而来。
2.期望型需求
也称为意愿型需求,是指顾客的满意状况与需求的满足程度成比例关系的需求,此类需求得到满足或表现良好的话,客户满意度会显著增加。企业提供的产品和服务水平超出顾客期望越多,顾客的满意状况越好。当此类需求得不到满足或表现不好的话,客户的不满也会显著增加。期望型需求没有基本型需求那样苛刻,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顾客都不太清楚,也叫用户需求的痒处。
这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,要力争超过竞争对手。在市场调查中,顾客谈论的通常是期望型需求;质量投诉处理在我国的现状始终不令人满意,该服务也可以被视为期望型需求。如果企业对质量投诉处理得越圆满,那么顾客就越满意。
3.魅力型需求
又称兴奋型需求,指不会被顾客过分期望的需求。对于魅力型需求,随着满足顾客期望程度的增加,顾客满意度也会急剧上升。但一旦得到满足,即使表现并不完善,顾客表现出的满意状况则也是非常高的;反之,即使在期望不满足时,顾客也不会因而表现出明显的不满意。
当顾客对一些产品或服务没有表达出明确的需求时,求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,使顾客产生惊喜,顾客就会表现出非常满意,从而提高顾客的忠诚度。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。
例如:一些著名品牌的企业能够定时进行产品的质量跟踪和回访,发布最新的产品信息和促销内容,并为顾客提供最便捷的购物方式。对此,即使另一些企业未提供这些服务,顾客也不会由此表现出不满意。
4.无差异型需求
不论提供与否,对用户体验无影响。是质量中既不好也不坏的方面,它们不会导致顾客满意或不满意。例如:航空公司为乘客提供的没有实用价值的赠品。
5.反向型需求
又称逆向型需求,指引起强烈不满的质量特性和导致低水平满意的质量特性,因为并非所有的消费者都有相似的喜好。许多用户根本都没有此需求,提供后用户满意度反而会下降,而且提供的程度与用户满意程度成反比。例如:一些顾客喜欢高科技产品而另一些人更喜欢普通产品,过多的额外功能会引起顾客不满。
在时间的累积下,兴奋型需求会转为期望型需求,期望型需求会变为基本型需求。这是由于意料之外的产品服务属性在会逐渐转变为顾客期望其具备的属性,顾客期望的属性也会渐渐变为产品服务的应该具备的基本属性。
KANO模型在实际工作中的应用场景
卡诺模型最初的设计思路是为了从一系列的用户需求中,以需求程度及满意度两个维度进行判断需求的优先级。所以不一定局限于产品功能层面的判断,只要是想了解用户对一系列“对象”的“态度”有着怎样的差异,并且希望通过更量化的方式来评估这些差异,都可以使用卡诺模型。因此卡诺模型适用的应用场景包括但不限于:
确认功能开发优先级:用户提出的需求这么多,我们先开发哪个?
精简臃肿的产品功能:功能繁杂且臃肿,用户认为哪些是没用的?
活动奖品吸引度:活动的预算有限,优先采购哪些资源?
员工福利的吸引度:企业为提供的哪些福利更受员工青睐?
而其中KANO模型在实际工作中的应用主要在以下三个场景:
第一个场景是做需求开发时
往往存在优先级分歧,每个人都希望自己负责的产品或功能有更高优先级、更优先开发或分配到更多资源,这时就需要具有决定权的人去判断和分析哪个需求优先;
第二个场景是权衡不同产品特性和功能的资源投入时
大部分公司都会以月季或年为单位做规划,会提前确定一定范围的功能和计划,与此同时,所配合的下游团队比如设计师团队、研发团队,都需提前预知新开发所需投入的资源,这时除每个功能本身难度所导致的开发工作量外,用户影响和用户喜爱度也能决定优先级;
第三个场景是产品团队都在努力让自己的产品做的更好
在这个过程中,就会不断往上累加新功能,但有时这些新功能并没有收到正向反馈或用户觉得没用,这时就需要对产品做减法,如果持续累加下去,任何产品都会变得臃肿不堪,让原本好的功能也被掩埋或掩盖掉。
KANO模型分析法操作步骤
KANO模型的运用底层逻辑是将需求分成“基础、扩展(期望需求)、增值(兴奋需求)”三层。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,可以解决用户痛点(基本型需求),在确保基本需求解决的前提下,给用户一些兴奋型需求。根据以上,KANO模型分析法操作步骤大致可以分为以下5步。
1.需求沟通
先筛选比较难以判断的需求,问题不宜过多,3~5个为宜。不然用户容易产生疲劳,输出不精准的答案。再分析业务场景,是否适合使用卡诺模型。
适合:1)需求排期。2)理直气壮地砍需求。
不适合:1)不可量化满意度的需求,评估抽象的要素。比如调查提高品牌影响度,用户的满意度。2)仅用来测量用户满意度。卡诺模型是根据功能具备程度和客户满意度的关系对功能进行“分类”的工具。
确定调查用户,如果用户群相差较大,要根据模块或人物角色划分用户群,从每个用户群中抽取相同人数进行调查。数据清洗后,细分用户群,可以更容易找出功能属性特点。
2.设置问卷
首先要对每个功能进行描述,所以问题要言简意赅,方便用户理解。从正反两面去问用户对于该功能的满意度情况。在问卷填写之前对每个选项进行统一说明。因为每个人的主观感受因为性格可能有较大差异,提前定义好每个选项可以减少误差。追问每个功能对于用户的重要程度。可以用来区分功能对用户的影响程度。设置从非常重要过渡到非常不重要的5个选项。如果无法描述清楚你的功能,试着贴张原型图或者画个示意图可以更直观表示。
3.属性归类分析
正反方向问题的答案可以组成一个二维属性表,每个单元格都代表一种答案类型,每个属性的总和为相同颜色单元格之和。将全部选择我很喜欢或我很不喜欢的答案列为可疑答案,避免乱答数据影响分析结果。如果可疑结果过多,则问卷可能存在问题,比如功能描述不清。由此可以看到每个属性所占百分比,占比最高的认为该功能的该属性因素最多。最后统计所有功能答案,得到每个功能的属性,以及每个功能的重要程度。
4.Better-Worse系数分析
对功能的属性进行归类后,利用Better-Worse系数增加判断影响程度。Better-Worse系数,表示某功能可以增加满意或者消除很不喜欢的影响程度。Better是增加后的满意系数。其数值通常为正,数值越大,用户满意度会提升越快。Worse是消除后的不满意系数。其数值通常为负,数值越小,用户满意度会下降越快。根据Better-worse系数,优先满足系数绝对分值较高的功能或需求。其中,A表示兴奋型需求,M 表示基本需求,O 表示期望型需求,I 表示无关需求,R 表示与假设相反的需求,Q表示可疑矛盾需求。
Better (满意影响力) = (A + O)/(A + O + M + I),该指标介于 0~1 之间,值越大说明敏感性越大,优先级越高;
Worse (不满意影响力) = −1 * (O + M)/(A + O + M + I),该指标介于−1~0 之间,值越小说明敏感性越大,优先级越高。
5.应用实践
得到分析结果后,就可以进行需求的优先级顺序:必备属性>期望属性>魅力属性>无差异属性。必备属性具备程度越高,用户满意度越高。魅力属性是可以成为产品的亮点。但是亮点能不能脱颖而出而打动用户,对于初创团队是一场豪赌,所以优先级低于期望属性。而无差异属性,不管有没有,用户的满意度都不会提升,应尽力避免,在企业有余力的时候可以考虑开发。反向属性,有这个功能,用户满意度反而下降,这是要极力避免的。如果是相似或相同属性的话,可以结合重要程度进行判断。根据调研结果给所有的需求排定优先级,再将结果与相关方进行讨论,结合项目实际情况进行稍微调整,比如开发实现难度等。
如何利用KANO进行需求排序的实际操作
顾客满意度取决于顾客对企业提供的产品和服务的消费所产生的感受与自己的期望之间进行的对比。如果顾客对产品服务的感受大大超过自己的预期,则有较高的满意度;如果低于自己的预期,则满意度较低。顾客的满意度,决定了其是否会重复购买这种产品和服务。失望的顾客不会再买,甚至会作负面宣传,阻止了原本想买的人的步伐。高满意度顾客则会有重复购买的心理倾向,会成为“活广告”,向其他人推荐产品和服务。越来越多的公司正在致力于提高顾客满意度,达到顾客满意、企业发展的双赢局面。
因此在实际操作中,企业首先要全力以赴地满足顾客的基本型需求,保证顾客提出的问题得到认真的解决,重视顾客认为企业有义务做到的事情,尽量为顾客提供方便。以实现顾客最基本的需求满足。然后,企业应尽力去满足顾客的期望型需求,这是质量的竞争性因素。提供顾客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,引导顾客加强对本企业的良好印象,使顾客达到满意。最后争取实现顾客的兴奋型需求,为企业建立最忠实的客户群。
第一步,选择要进行排序的需求以及用户
需求列表中往往有着不同类别的需求,有的是需求是关系到最终用户的,有的需求是运营、管理层相关的(例如:销售报告),有的是偿还技术债的。KANO方法比较适合与最终用户直接相关的需求,也就是说要这些需求最终用户是可以直接感知、操作的(而不是针对于产品的运营人员、管理层的),因为与最终用户直接相关的需求可以给产品的发展带来最大的动力。
第二步,向用户提问,并获得回答
这是KANO关键的一步。如何向用户提问,如何收集用户的回答将直接影响到需求排序的结果。KANO定义了一对简单、清晰的问题。针对每一个需求,我们都向用户进行提问:如果我们的产品加入这个功能,你觉得怎么样?如果我们的产品没有这个功能,你觉得怎么样?上面的两个问题一个是“具备功能”的情况,一个是“缺少功能”的情况。针对每一个功能,我们还要向用户询问一个问题:这个功能对你来说有多重要?企业需要引导用户在1-9(1为不重要,9为极其重要)之间做出选择。
第三步,分析回答结果,完成需求排序
根据用户的回答,我们可以对结果进行量化,从而方便后续的排序过程。根据以上量化的结果,就可以得到一张表格。在这张表格中,企业应该关注正向的回答(即>0的部分),这样的划分可以帮企业把注意力放在最重要的需求上面。基于以上的表格,对每一个需求计算以下分数:
“具备功能“问题的得分:计算所有用户该问题得分的平均分
“缺少功能“问题的得分:计算所有用户该问题得分的平均分
“功能重要性“问题的得分:计算所有用户该问题得分的平均分
根据以上“具备功能“问题的得分以及“缺少功能“问题的得分,汇集需求进行需求排序分析,再叠加“功能重要性”的分数。根据以上结果,企业可以根据必要型>期望型>兴奋型>无差别型的顺序对需求进行排序。如果在同一类别下有多个需求,企业应该根据需求的重要性进行额外的排序。
KANO模型的延展应用思考
卡诺模型仅仅是一个起点,它其实还可以通过它延展出许多新的玩法。KANO模型对企业在开发新产品、迭代升级中,实用性比较强,是挖掘产品功能属性的一种较好的工具。产品的功能未必越多越好,通过KANO测试,能识别对用户没有吸引力的功能,有利于企业进行资源分配。同一功能对不同细分市场对吸引力和属性诉求会有所差别。针对不同细分市场来分别进行数据分析,判断不同细分市场的需求是否有差异。另外,在资源有限的情况下,企业可综合考虑开发某一功能的成本因素,可以指导企业有效地开发迎合用户需求的产品,满足市场需求。所以,基于KANO模型,企业可以做出以下延展性应用思考。
1.补充主观题目,了解用户打分的原因
卡诺模型只能回答“是什么”、“是多少”的问题,但是没办法回答“为什么”的问题,产品预判这个功能是魅力型功能,但用户认为这个功能是无差异功能,背后的原因是什么呢?使用定量问卷的形式无法避免地会抛弃掉一部分深度挖掘的机会,为了弥补这一空缺,最好在卡诺模型原有的2道问题后面,补充1道主观题目:“对于这个功能,您有什么看法?”;也可以根据用户对卡诺模型2道问题的选择情况,对问卷设置不同的显示逻辑,出现不一样的主观问题描述,这样具体的描述就更灵活一些。
2.关注不同用户群体的需求差异
一个产品的用户群体往往会有多种不同的用户画像特征,如何捕捉到核心用户群的需求变化,而不是一刀切地将所有数据平铺展现,是发挥卡诺模型功用的另一种途径。可以事前定义不同目标用户群体的特征标签,通过标签将问卷样本进行分群,发现不同用户群体对待同一功能的态度差异,来决定功能是否具备应用价值。
3.基于卡诺模型,建立动态的监测机制
用户的需求是动态变化的,竞品的动作也是动态变化的。卡诺模型作为一种验证型的研究方法,过往常常会在常规的定性研究结束后才会投入使用。如果想更好发挥卡诺模型的效用,可以借助周期性的研究机制,并且主动前置竞品分析的工作,由外部输入想法和洞察来运转整个卡诺模型的监测机制。如果团队内部工具成熟的话,借助组件式的问卷,制定相应的推送规则可以很快速地获取到精准用户的态度数据。
4.倒逼产品明确功能定义
使用卡诺模型对用户态度进行度量时,一个很重要的点是你必须要用很精炼的语言提炼你想要介绍的功能点,而且用户必须很快知道它是什么。反过来说,这很需要产品经理对于功能的定义和应用场景有着非常清晰的认知,甚至可以在用研接到研究需求的时候,双方一起针对该功能点进行讨论,如果都不能够用1-2句话讲清楚如何清晰地描述这个功能,以及这个功能能够为用户带来什么(或者为领导带来什么 ),那是否有必要通过其他方式理清产品到底需要哪方面的支持?避免研究资源的浪费。
5. 精简产品,反向卡诺操作
卡诺模型原本是用作验证新需求的接受程度,但实际上目前许多产品功能及其的臃肿。与其去验证新功能的接受程度,不如反过来思考做减法,对目前产品已有的功能点做一次过滤,用卡诺模型反向操作一波,看看现在有哪些功能是鸡肋的“无差异功能”甚至是“逆向型功能”。当然这种操作会涉及到样本量的配比和投放的策略,需要配套埋点逻辑和工具去验证,只针对对应模块的活跃用户做验证,避免“误杀”了有潜力的新功能。
最后,总结一下。虽然此模型可以将定性的功能进行定量化处理,更能科学的指导产品决策。但是在实际的应用过程中,如果对业务本身理解不够好的话,得出的结果就不会准确。而最容易出现问题的地方则是问卷调查部分,一种是问卷调查的问题,一种则是问卷调查的对象。对于问题则需要内部自己梳理,而对于用户调查的对象,则需要我们根据产品的功能特性以及服务对象去划分用户群体,只有好的问卷才能得出最优的决策。此外需求也会因人而异,而我们要做的是满足目标用户人群中多数人的需求,需求会因为文化差异而不同,需求会随着时间变换,昨天的期望型需求,甚至魅力型需求,到今天可能以变成必备型需求,所以需要持续调研需求,产品需要持续迭代。