UI 进阶必学系列:需求分析工具卡诺 KANO 模型

KANO是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。

大家知道,长期以来我们一直在坚持分享一些基础的干货内容,那些看书、看分享很难系统搞得明白的知识点,这和我个人对基本功的执念有密不可分的关系。

但现在,有越来越多的同学在后台留言,想要看一些更进阶的,更深入的知识点,来应对入行后日益高涨的职业要求。

所以,我还是打算开一个新的系列,用来整理和输出有关 UI 设计领域进阶的概念和知识点。

KANO 模型的简介

KANO 模型,翻译叫卡诺模型。网上摘抄到对它的解释大概如下:

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。

不说那么抽象的,讲人话,就是一个帮助我们定义 “需求影响力” 的工具,通过定义评价的标准,来衡量每条需求可能对用户造成的实质影响。

通常,KANO 中定义了5个需求的属性,即魅力、期望、必备、无差异、反向型,通过一定的分析步骤对每个属性进行打分,最终搞明白它属于哪一类型。

这么做的目的,是为了辅助我们更好的理解需求的有效性,为后续需求的优先级、工期、精细度安排做参考。

KANO 的需求类型

有了基本的概念,我们就要来详细了解一下 KANO 的具体原理了。

在 KANO 模型的理念中,产品功能、服务的完成度,与用户满意度的相关性并不完全一致,可能功能非常出色完善但用户并不买账,也可能做的非常简陋但是备受用户吹捧。

所以,KANO 定义了一个由功能完成度和用户满意度组成的2维坐标轴。

UI 进阶必学系列:需求分析工具 KANO 模型

并在这个坐标轴中,通过一定的曲线、圆形区域,来表达下面说到的五种需求类型:

  • 魅力型:提供了会让用户惊喜,但是不提供用户满意度也不会受到影响

  • 期望型:用户非常渴望的功能,提供了用户满意度会上升,反之则下降

  • 必备型:提供了用户满意度不受影响,但是没提供则满意度大幅下降

  • 无差异:无论提供还是不提供,都不会有什么影响

  • 反向型:提供了会导致用户满意度下降

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我们可以在很多分享看到这个图例,但是要注意这只是一个对概念进行直观呈现的示意图,我们并不需要直接应用。

我们要先来理解一下,基础的五种需求类型都有什么特点。

1. 魅力型(Attractive Quality)

魅力型的需求,是能让用户产生 “意外惊喜” 的东西。虽然没有这个功能不受影响,但是提供之后会让用户非常的兴奋和满意。

比如在设计中常说的 “情感化” 设计,就是增加魅力型需求到产品中,通过一些有趣的交互、提示,来提升用户的满意度。

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或者,像微信提供的拍一拍功能,没有的时候完全不受影响,但是诞生以后可以大大增加社交中的趣味性,提升用户的满意度。

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2. 期望型(One-dimensional Quality)

期望型则是用户非常想要有的功能,通常是用户的主要诉求或痛点,如果没有得到满足,那么用户始终会觉得不够满意,或者认为被厂商忽视。

例如使用支付宝进行公共交通的支付就是期望型功能,在它们还没上线的时候,用户有非常大的呼声希望扫码支付能得到统一的应用。

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3. 必备型(Must-be Quality)

必备型,通常是一个应用最底层的功能之一,是用户默认你应该具备的。例如聊天工具可以发表情,电商有购物车。如果这些底层的功能实现不符合预期,那么就会对用户的满意度造成极其负面的影响。

比如在线支付这个操作,我们默认所有主流支付渠道都包含了,但是京东、美团的支付选项中移除了支付宝,这对于相当数量的用户而言是不可理喻的。

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4. 无差异(Indifferent Quality)

无差异,则是一些你做和不做,用户都一点也不在意的东西。可以说,它们就是 “无效需求” 的代名词。

这类需求常常来源于老板、产品经理拍脑门做的决定,或者用户反馈中没有虚无的建议和要求。

再有可能,就是紧跟潮流趋势做的功能,比如饿了么最近上线的 “真香” 频道,在一个外卖应用中上直播和短视频……

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5. 反向型(Reversal Quality)

反向型需求,则是做了会起反相效果的需求,也就是让用户反感。

除了某些刚愎自用的决策者根据自己喜好添加需求以外,多数情况下是为了促进转化或者流量强加给用户的一些功能。

比如 UC 这类浏览器不会老老实实的在首页放基础搜索框和收藏,而是一定要加入新闻流媒体来强制用户进行关注。

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了解了这5类需求是什么,下一步,我们就要来熟悉应用它们的方法

KANO 的评价系统

首先我们看看下面的表格,包含功能有或没有的复合表格,两个维度都包含了从喜欢到不喜欢的5个分数等级。

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我们通过获取用户对有或没有的打分,来判断这个功能处于哪一个类型。当然,当调查访谈的用户数量较多时,是需要进行均值或加权计算的。

除了用这个表格记录外,KANO 还经常使用一个四分位 Better-Worse 系数坐标轴(奇怪的知识又增加了),通过对相关系数进行计算将需求置入对应坐标象限。

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这个坐标相对于前面的表格来说,看上去更直观。但是去系统获得坐标系对应数值的办法,就没那么讨喜了。

Better、Worse 系数分别代表了在增加和缺少该功能后,用户的评分。但这个评分的数值不再是 1-5 这么简单,而要通过一定的计算来完成,公式如下:

  • Better/SI=(A+O)/(A+O+M+I)

  • Worse/DSI=-1(O+M)/(A+O+M+I)

  • 这个公式了解下就好,只要知道在四象限应用中的原理就足够了,而不需要我们真的去进行这种计算。

既然两种方法各有优缺点,我们在实际应用中自然应该要做出一些有效的改良,即结合它们各自的优点,创建出一个新的坐标体系。

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我们只要根据第一种方法的数值,将功能对应分配到这个列表中,就可以获得一个直观的需求影响力图表了。

同时,根据可视化的原理,对需求的其它权重或分类进行表现,例如使用色彩或大小进行区分,让图表可以更直观。

UI 进阶必学系列:需求分析工具 KANO 模型

总结

KANO 模型只是需求分析中的其中一个环节,用来帮助团队更好的理解需求的属性,但并不是代表需求的理解仅此而已。

同时,KANO 模型的可信度是建立在准确的用户打分之上,这是一个非常严苛的要求,不仅需要非常有效的实验、调研计划制定,同时受限于样本数会导致置信区间过大(评分误差),置信度极低。

在以效率为导向的团队协作中,除非是非常重要的功能,否则使用用户画像、卡片等工具进行大致的推导即可。

KANO 的应用场景多种多样,需要大家根据实际应用场景进行调整。尤其对于设计师来说,KANO 不是一个我们教育 PM 怎么做需求的工具(某种情况下可以),而是辅助团队对需求的影响力有清晰认识的方法,帮助团队做出更有效的决策。

本次的分享到这里结束!



原文来自微信公众号:超人的电话亭

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