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科技圈里那些事Y|| KANO模型，设计研究方法( 二 )


分类
通过分类的结果指导实现方向 ， 剔除“无差异需求、反向型需求” ， 保证“必备型需求、期望型需求” ， 挖掘“魅力型需求” 。
1.问卷设计
每一项需求都需要设计2道问题 ， 2道问题为正反提问：提供时的满意程度、不提供时的满意程度 。 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） 。 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 。
每个人对选项的理解有所不同 ， 因此有必要加上此部分的说明 ， 尽可能确保调研对象对各个选项有共同的认知 。
【科技圈里那些事Y|| KANO模型，设计研究方法】例如：「浏览器意外关闭后是否可以恢复上次浏览」的需求 ， 设计的问题为——
问题1-1、若浏览器崩溃后重启可以恢复上次浏览 ， 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
问题1-2、若浏览器崩溃后重启不可以恢复上次浏览 ， 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
科技圈里那些事Y|| KANO模型，设计研究方法
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2.开展调查
开展问卷调查前 ， 先招募一定的目标用户 ， 然后进行问卷发放和回收 ， 问卷发放可通过纸质也可通过电子的形式 ， 招募数和发放形式根据你所拥有的资源而定 。 问卷中存在废卷的情况 ， 因此招募的数量不能太少 。
3.整理数据
回收问卷后开始对数据进行整理 ， 将无效问卷剔除 ， 无效问卷不除外以下情况：所有问题的答案都一致 ， 大量题目未作答 。 剩下的就是有效问卷 。
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 。 参照对照表 ， 每份问卷的每个功能点都有了分类结果 。
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4.结果分类
汇总所有用户的有效问卷 ， 对所有用户对某功能点的分类结果比例进行统计 ， 分别得出A（魅力型）、O（期望型）、M（必备型）、I（无差异型）、R（反向型）、Q（可疑结果）所占的比例 ， 比例值最大对应的类别就是对应功能点的分类类别了 。
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分级
涉及到多个需求的排序分级时 ， 还需明确不同类别和相同类别需求的优先级 ， 可以更加直观看到分级结果以及对同类需求的优先级进行排序 。
1.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 。 当某个点确定了X和Y坐标值 ， 就能在四象限中定位一个点 。 每个需求点的Y坐标和X标分别对应Better系数和Worse值的绝对值 。
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 。 计算公式分别是：
Better/SI=(A+O)/(A+O+M+I)
Worse/DSI=-1*(O+M)/(A+O+M+I)
2.结果产出
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 。


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