什么是KANO模型（卡诺模型）

1、卡诺模型简介

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优先排序的有用工具，以分析用户需求对用户满意的影响为基础，体现了产品性能和用户满意之间的非线性关系。

在卡诺模型中，将产品和服务的质量特性分为5种类型：①魅力属性；②期望属性；③必备属性；④无差异属性；⑤反向属性。

魅力属性：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；
期望属性：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；
必备属性：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；
无差异属性：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；
反向属性：用户根本都没有此需求，提供后用户满意度反而会下降

这五类需求，简单地说就是：必备型需求关心能不能用，期望型需求关心好不好用，魅力型需求关心是否惊艳，无差别需求用户根本不关心，反向需求关心的是这功能什么时候撤掉。

KANO问卷对每个质量特性都由正向和负向两个问题构成，分别测量用户在面对存在或不存在某项质量特性时的反应。

KANO评价结果分类对照表：

举个栗子，吸引求职者的要素就可以用卡诺模型进行分类。

在运用卡诺模型时，有几点要注意的：

*时间差异。没有一成不变的属性，很可能有一天魅力属性变成了必备属性，像指纹识别解锁。不能将当前时刻的卡诺模型分析结果作为永久的依据，即时性很重要。

*用户群差异。不同的用户群所得到的结果可能不同，如果你要在相差较大的模块都加上该功能，比如企业版和个人版，最好区分用户群进行调查。

*文化差异。不同的文化背景对功能属性的定义不同。比如对于报表的设计，中国人会习惯斜线表头，但是外国人可能难以接受。

2、Better-Worse系数

除了对于Kano属性归属的探讨，还可以通过对于功能属性归类的百分比，计算出Better-Worse系数来判断影响程度。

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系数=（兴奋型+期望型）/（兴奋型+期望型+无差别+基本型）
Worse系数=（期望型+基本型）/（兴奋型+期望型+无差别+基本型）

Better，可以被解读为增加后的满意系数。better的数值通常为正，代表如果提供某种功能属性的话，用户满意度会提升；正值越大/越接近1，表示对用户满意上的影响越大,用户满意度提升的影响效果越强，上升的也就更快。

Worse，则可以被叫做消除后的不满意系数。其数值通常为负，代表如果不提供某种功能属性的话，用户的满意度会降低；值越负向/越接近-1，表示对用户不满意上的影响最大，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，对系数绝对分值较高的功能/服务需求应当优先实施。

根据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。落入这一象限的属性，称之为是期望属性，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，这是质量的竞争性属性，应尽力去满足用户的期望型需求。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；
第二象限表示：better系数值高，worse系数绝对值低的情况。落入这一象限的属性，称之为是魅力属性，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，用户满意度和忠诚度会有很大提升；
第三象限表示：better系数值低，worse系数绝对值也低的情况。落入这一象限的属性，称之为是无差异属性，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。落入这一象限的属性，称之为是必备属性，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，这些需求是用户认为我们有义务做到的事情。

同类型功能之间，建议优先考虑better系数较高，worse系数较低的。

在产品开发时，功能优先级的排序一般是：必备属性>期望属性>魅力属性>无差异属性。

但实际需要考虑产品的市场策略，如期望属性和魅力属性是可以击中用户的爽点或痒点的，在争取市场份额上期望属性和魅力属性更为重要，且可以考虑作为产品卖点进行包装营销。

3、卡诺模型运用操作流程

①问卷编写：

由于KANO模型问卷均需要了解以下两个方面：用户对于产品/服务具备某功能时的评价（态度）和产品/服务不具备某功能时的评价（态度），需要分别正向和反向地询问用户。需要注意：

① KANO问卷中与每个功能点相关的题目都有正反两个问题，正反问题之间的区别需注意强调，防止用户看错题意；

② 在实际题目设置上，当功能点个数比较多（大于5个时）或功能点的差异不大时，有相似之处时，建议对用户进行分组，每个用户最多回答5个功能点，且尽量是区分度大的功能点。

③ 在题型上，建议优先选择单选题，避免使用阵列题，因为阵列题下，用户更容易乱答或者回答得没有区分度，导致最终各个功能点没有区分度，如都属于期望功能。

④ 功能的解释：简单描述该功能点，确保用户理解；

⑤ 选项说明：由于用户对“我很喜欢”“理应如此”“无所谓”“勉强接受”“我很不喜欢”的理解不尽相同，因此需要在问卷填写前给出统一解释说明，让用户有一个相对一致的标准，方便填答。

我很喜欢：让你感到满意、开心、惊喜。
它理应如此：你觉得是应该的、必备的功能/服务。
无所谓：你不会特别在意，但还可以接受。
勉强接受：你不喜欢，但是可以接受。
我很不喜欢：让你感到不满意。

⑥ 增加效标以用于验证KANO结果或分人群分析：用户使用功能的频率（后台数据、问卷询问）、用户最喜欢哪个功能（如果各个功能点区分度小时，如都属于期望属性，可从喜爱度上再进行二次划分）、用户会因为哪个功能而选择使用该产品。

②数据分析

数据清洗→KANO二维属性归属分析→Better-Worse系数计算。可以直接在Excel或SPSS中进行分析。

此外，还可以结合产品的一些数据支持进行结合分析，如用户画像，UV，转化率等。

③数据解读

KANO模型是对功能/服务的优先级进行探索，具体情况还需要和业务方进行讨论，将Kano模型结果和业务实际情况结合讨论确定可行的产品功能开发/优化的优先级顺序，以将调研结果落地实施。

4、总结

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，解决产品属性的定位问题，以提高客户满意度。

方法步骤

(1)从顾客角度认识产品或服务需要；

(2)设计问卷调查表；

(3)实施有效的问卷调查；

(4)将调查结果分类汇总，建立质量原型；

(5)分析质量原型，识别具体测量指标的敏感性。

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