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。

一、什么是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。

KANO模型的需求分类

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）兴奋型需求

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。

5）反向型需求

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。

二、如何使用KANO模型？

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。

1. 明确目的

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）。

2. 设计问卷

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。

设计问卷的过程中，有几点要注意：

• 问卷中的每道题都涉及到正反两面，应适当给予强调，防止用户看错（比如正反对立词字体加粗/标红等等）；
• 在设计问卷时，尽量做到清晰易懂、语言尽量简单具体，避免语意产生歧义；
• 选项给予说明：由于每个人对“非常喜欢、理应如此、无所谓、勉强接受、很不喜欢”等形容词的理解都不一样，所以最好有一个明确统一的说明，让用户可以有个对照，方便填写。

例如：

• 非常喜欢：让你感到满意、开心、惊喜。
• 理应如此：你觉得是应该的、必备的功能/服务。
• 无所谓：无所谓喜不喜欢，都可以接受。
• 勉强接受：你不喜欢，最好是没有，有的话就勉强凑活。
• 很不喜欢：让你感到不开心、甚至沮丧，无法接受。

3. 清洗数据

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。

4. 整理分类

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。

5. 量化表格

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。

• 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，称之为期望型因素（一维因素）。功能2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，称之为兴奋型因素。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，称之为无差异因素。功能3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，称之为必备型因素。功能4落入此象限，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。

在实际项目中：

• 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型因素，这些需求是用户认为我们有义务做到的事情。
• 在满足最基本的需求之后，再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兴奋型需求，即第二象限表示的兴奋型因素，提升用户的忠诚度。

结论

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。

三、总结

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。

• 基本型需求：产品“必须有”的功能，也是MVP产品要求具有的功能；
• 期望型需求：非必须功能需求，但通常作为竞品之间比较的重点；
• 兴奋型需求：属于惊喜型产品功能，超出用户预期，往往能带来较高的忠诚度。

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。