编辑导语：产品经理在日常工作中会用到KANO模型分析，KANO模型主要是对用户需求分类和排序， 通过分析用户对产品功能的满意程度，来对产品的功能进行升级，从而确定产品实现过程中的优先级；本文作者分享了关于如何从0到1进行KANO模型分析，我们一起来看一下。
KANO模型是一种常用的产品需求分类及需求满意度调查的分析模型，但产品经理如何使用该模型？具体实操时又有哪些注意事项？
遍历百度和谷歌，目前这些问题都只有一般性的答复和解读，深入的细节往往不得而知；本文通过分享本人多次从0到1的KANO模型分析经验，希望能为产品同行及有学习需要的朋友们提供力所能及的帮助。
一、关于KNAO模型KANO模型的诞生背景及详细介绍本文将不再赘述，需要的朋友请自行百度。这里仅简单介绍KANO模型中的两个核心概念：
1. 需求属性分类通过对需求的满意度、具备度二维分析，KANO将需求划分为必备型、期望型、魅力型、无差异型、反向型五类，分别以英文字母M、O、A、I、R表示。
必备型需求(M)：需求满足时，用户不会感到满意。需求不满足时，用户会很不满意。期望型需求(O)：需求满足时，用户会感到很满意。需求不满足时，用户会很不满意。魅力型需求(A)：该需求超过用户对产品本来的期望，使得用户的满意度急剧上升。即使表现的不完善，用户的满意度也不受影响。无差异型需求(I)：需求被满足或未被满足，都不会对用户的满意度造成影响。反向型需求(R)：该需求与用户的满意度呈反向相关，满足该要求，反而会使用户的满意度下降。2. better-worse系数Better系数=（期望数 魅力数）/（期望数 魅力数 必备数 无差异数）
Worse系数= -1*（期望数 必备数）/（期望数 魅力数 必备数 无差异数）
Better系数越接近1，表示该具备度越高该需求对用户满意度提升的影响效果越大。Worse系数越接近-1，表示具备度越低该需求对用户满意度造成的负面影响越大。
二、KANO模型分析的全流程介绍完上述两个核心概念后，接下来讲述KANO分析的全流程。KANO模型分析始于问卷设计，终于分析报告，从始至终经历问卷设计——问卷评审——问卷发放——问卷回收——数据分析——产出报告共6个环节。
1. 问卷设计KNAO问卷一般包含三部分内容：
1）问卷说明
一般通过问卷背景、花费时长、信息保密三方面来展开。
2）题目介绍（产品功能点介绍）
主要对每个问题题干中的功能点及使用场景进行补充说明。例如我们想了解医生对“电话随访”功能的看法；但医生根本不了解“电话随访”什么意思，那么使用场景和功能说明就是很必要的。
示例：
Q1: “电话随访”功能：
“帮助您对于离院一周或15天的患者，通过语音电话的形式，自动对患者进行随访，并提供随访结果给您，帮助您来掌控患者的康复情况”
3）题目选项
通常采用矩阵量表的形式让用户对功能进行正面和负面评价，评价分为五个程度“我很喜欢”、“它理应如此”、“无所谓”、“勉强接受”、“我很不喜欢”。
示例：
问卷的设计可采用excel、word等办公软件设计，也可以直接使用问卷星等在线问卷工具进行设计。
问卷设计时要充分考虑答卷人的角色、身份，需要覆盖目标用户画像中的所有人群。
2. 问卷评审问卷设计完成后可以组织内部评审，对文案、界面、题目排列逻辑、答卷人角色等进行讨论。
3. 问卷发放KANO问卷发放至少遵循三个原则：
1）线上线下相结合
线下发放的优势在于样本质量可控，可结合面谈的形式来完成问卷的填写，且获取的信息充足。缺点在于大规模样本的获取挑战较高，需要考虑时间、空间问题（如预约时间、跨地域访谈等等）。
线上发放的优势在于速度快、流量准、回收效率高、成本低。缺点在于问卷结果的质量无法得到有效保证。
2）样本角色周全
问卷发放之前需要对样本人群根据关系链、决策链等角色关系进行切割、划分。特别是针对B端产品时，往往不同环节的决策者对同一问题的看法不尽相同。如一款B端医疗产品在搜集医院对某项功能的满意度时，就需要关注院长、科主任、医生、护士、患者等角色的不同诉求。
3）样本量足
统计学上一般默认30个重复、且有2组平行试验得出的数据为有效数据。按照该项原则，假如我们要搜集医院对某项功能的满意度时，通过划分院长、科主任、医生、护士、患者5种角色，每种角色至少有30个样本重复，且进行2组平行试验，那么样本总量至少需要30*5*2=300个。
问卷正式发放之前可进行小规模的预发放，检查问卷的使用、填写及结果是否有误。
4. 问卷回收问卷回收的目的在于结果统计、数据分析，因此无论是线下还是线上，回收以后都需要整理成excel表格形式进行分析。
5. 问卷分析问卷结果分析的目的在于通过统计用户对功能进行正面和负面评价，来对需求进行属性划分。
第一步：制作分析表
针对问卷中的功能点，从正面评价、负面评价列出5*5的统计表。将“我很喜欢”、“它理应如此”、“无所谓”、“勉强接受”、“我很不喜欢”分别用数字1、2、3、4、5标记。根据KANO需求属性原则，将该表分为6类属性：可疑(Q)、魅力(A)、期望(O)、无差异(I)、反向(R)、必备(M)。并分别以不同的背景色标注，便于统计。如下图所示：第二步：根据分析表整理问卷结果
根据“我很喜欢”、“它理应如此”、“无所谓”、“勉强接受”、“我很不喜欢”的数字替换原则，分别在问卷选项结果中用数字进行替换。
例如针对第一道题：“如果提供此功能，您的评价是？”用户选择了“我很喜欢”，则替换为1。“如果不提供此功能，您的评价是？”用户选择了“无所谓”，则替换为3。那么该用户对第一道题的满意度组合即为（1,3）；按照该方法，对所有问题的所有选项进行数字替换（如下图示例），并将各项组合的数量填入分析表中。
第三步：将结果代入分析表，计算better系数和worse系数绝对值
每一题各项组合的数量填入分析表中后，按照以下公式进行计算：
Q=n(1,1) n(5,5)
A=n(1,2) n(1,3) n(1,4)
O=n(1,5)
I=n(2,2) n(2,3) n(2,4) n(3,2) n(3,3) n(3,4) n(4,2) n(4,3) n(2,4)
R=n(2,1) n(3,1) n(4,1) n(5,1) n(5,2) n(5,3) n(5,4)
M=n(2,5) n(3,5) n(4,5)
Better系数=(A O)/(A O M I)
Worse系数绝对值=(O M)/(A O M I)
上述公式中，n(x,y)表示数字组合为(x,y)的数量。计算之后我们就能得出better系数和worse系数绝对值用于制作象限图。
第四步：根据better系数和worse系数绝对值制作象限图
汇总各个功能点的better系数和worse系数，并计算均值，如下图所示：
在excel表中以worse系数绝对值作为x轴，以better系数作为y轴，以均值作为中心点，绘制四象限：
第五步：补充详细图中的原始选项信息，使其可视化
将象限图复制到ppt中，对四象限中每个点所代表的功能进行标注，整理成如下样式：
同时对四象限分别标注为魅力属性、期望属性、无差异属性、必备属性。
最后可列出个人建议的开发优先级，按0-3进行依次排序。
6.产出报告将ppt中美化后的四象限图保存为图片，插入正式报告中，并辅以文字说明和解释，使阅读者能一目了然各项元素及其所代表的意义。
7.注意事项在问卷回收以后，KANO分析中耗时最多一环即结果各项组合的统计。
当样本总数不超过一百时，人力统计尚可，但当样本数量成百上千乃至上万时人力便无法高效完成；此时建议产品人员寻求数据开发人员的支持，将组合数的统计以及better系数和worse系数绝对值的计算以程序的方式批量完成。
另外，四象限坐标轴里中轴线的位置未见有统一的规定；为方便比较各功能点之间的相互关系，并方便制图，个人一般采用的是取better系数和worse系数绝对值两项的均值作为定位。
如果不使用这种策略，使用其他方式，如（0,0）作为中轴线的定位，那么各功能点的属性在四象限中会发生相应的变化；这一点还需分析人员注意到，并思考最适合的形式来作图。
最后，以上内容皆为个人实操经验所得，如果不足之处还请诸位指出，共同学习讨论。
作者：王泽，微信公众号：王泽说产品
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