kano模型真的好用吗?如何优化? | 帆软九数云

九数云BI小编 | 发表于:2025-07-25 15:10:52

对于产品经理来说,kano模型是一个不可或缺的需求分析模型,帮助团队识别自己的产品有哪些功能是不可或缺的;那么到底什么是kano模型?怎么读懂kano模型呢?本文从实例出发带大家深度解读kano模型的应用,让你快速上手!

  • 看懂一个kano模型
  • 制作一个kano模型
  • 结合其他模型的使用优化kano模型

一、看懂一个kano模型

如下是一个经典的kano模型图

kano模型真的好用吗?如何优化?插图

使用横纵轴表达功能实现成都:"没有实现""完全实现",表示这个功能做得有多完善。

使用纵轴表达用户满意度:"非常不满意""非常满意",表示用户对这个功能的感受。

由此将用户需求分为五类:

  • 必备型需求(M-必须有):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。这类是核心需求,是产品必做功能。
  • 期望型需求(O-应该有):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。通常作为竞品之间比较的重点。
  • 兴奋型需求(A-可以有):惊喜型产品功能,超出用户预期,往往能带来较高的忠诚度。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。
  • 无差异型需求(I-可以没有):用户根本不在意的需求,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-根本没有):该需求与用户的满意度呈反向相关,提供此需求后用户满意度反而下降。

借助kano模型,产品经理就可以知道哪些功能是必备的,哪些功能是可以优化的,哪些功能是必须避免的,或者根据生命周期,去判断那些功能在什么时候是重点

二、制作一个kano模型

在我们能够看懂kano模型之后,一定会有一个疑问,那么我怎么去判断哪些需求是属于基本型需求、哪些需求是属于期望型需求呢?靠猜吗?

当然不是的,对于Kano模型的需求类型定义,一般依靠用户问卷调查;具体的制作一般分为4步

第一步:用户调研:使用问卷调查用户对某功能的态度。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”。

kano模型真的好用吗?如何优化?插图1

第二步:数据分类:将调查结果归类,确定需求类型。

kano模型真的好用吗?如何优化?插图2

第三步:计算Better-Worse系数

  • Better系数=(兴奋数+期望数)/(兴奋数+期望数+必备数+无差异数)
  • Worse系数= -1*(期望数+必备数)/(兴奋数+期望数+必备数+无差异数)

kano模型真的好用吗?如何优化?插图3

第四步:可视化分析:绘制Better-Worse四象限图,确定需求优化方向。

kano模型真的好用吗?如何优化?插图4

三、结合其他模型优化kano模型的使用

在产品经理的日常工作中,需求优先级评估通常涉及多个因素,Kano模型并非最常用的方法,原因如下:

  • Kano模型缺乏ROI评估:产品决策更关注投资回报率,而Kano模型不涉及商业价值,因此通常结合RICE、MoSCoW等方法,通过NPS、A/B测试优化需求排序。
  • Kano模型调查成本高:问卷数据易受主观影响,分类统计复杂且市场需求变化快,因此企业更倾向于数据分析+定量评估,以提升决策精准度。

因此,可以结合数据分析,来进一步优化Kano模型

(1) 结合NPS(净推荐值)分析需求重要性

Kano模型的需求分类可以与NPS结合,验证需求对用户满意度的影响。

  • 计算不同用户群体的NPS,并分析哪些Kano分类的需求与高NPS相关
  • 如果某个“兴奋型需求”用户满意度提升不明显,则可能是伪需求。
  • 反之,如果某个“期望型需求”与高NPS显著相关,则应优先优化。

(2) 结合用户行为数据,验证需求真实性

用户的实际行为数据往往比问卷更可靠。可以通过数据分析验证Kano需求分类的准确性。

  • 功能使用率分析:如果某个“兴奋型功能”使用率极低,可能并非真正需求。
  • A/B测试验证:在一部分用户中开放新功能,看用户留存率是否提升。
  • 用户分群分析:针对不同用户群体(新用户 vs 老用户),Kano需求分类是否有区别?

(3) 结合RICE模型,优化需求优先级

尽管Kano模型可以分类需求,但实际排序时,仍需结合RICE模型

  • 如果一个“兴奋型需求”RICE得分很低(覆盖面窄,开发成本高),则优先级应降低。
  • 如果一个“期望型需求”RICE得分很高(高影响、高信心、低成本),则值得优先开发。

kano模型真的好用吗?如何优化?插图5

希望对你有帮助!

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