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作为一名商业分析师，你可能已经用过各种工具来分析用户需求。今天，就介绍其中一种著名的工具——KANO模型。
1984年，东京理工大学的狩野纪昭教授提出了KANO模型。这个模型最初是为了解决质量管理问题，但很快被证明在产品开发和用户需求分析中同样有效。
KANO模型将用户需求分为五类：
必备属性：用户认为理所当然的基本需求。比如，智能手机能打电话、发短信。
期望属性：用户明确表达的需求。例如，更长的电池续航时间。
兴奋属性：超出用户预期的需求。如首次推出的面部识别解锁功能。
无差异属性：用户不在意的需求。
反向属性：用户不希望的需求。
理解这五类需求，是运用KANO模型的基础。
KANO模型通过特殊设计的问卷来收集用户反馈。每个功能都会问两个问题：
如果有这个功能，你会怎么感觉？
如果没有这个功能，你会怎么感觉？
通过分析用户的回答，我们可以确定每个功能属于哪种需求类型。
KANO模型目前主要在产品经理的工作中发挥作用，但是商业分析师依然需要了解它。因为在分析到用户需求的时候，我们需要有这样一种思维筛选出真正重要的需求。
让我们看看这个模型的的实战价值。
2.1 精准定位产品优先级
想象一下，你正在负责一个社交媒体App的功能规划。产品经理、设计师、开发团队都在向你提出各种新功能建议。如何决定先做哪个，后做哪个？这时，KANO模型就能派上大用场。
必备属性：这是用户认为理所当然的基本需求。
比如，在社交App中，发送文字消息就是一个必备属性。虽然必须满足，但不要过度投入。你的任务是确保这些功能稳定可靠，但不需要花太多资源去创新。
期望属性：这是用户明确表达的需求。
例如，更快的消息发送速度，或者更丰富的表情包。
这类需求需要持续改进，因为它们直接影响用户满意度。你可以将一定比例的资源分配到这些功能上，不断优化用户体验。
兴奋属性：这是用户没想到，但一旦拥有就会感到惊喜的功能。
比如，当初微信推出的"摇一摇"功能。这类功能是你应该重点发展的方向，因为它们能创造显著的竞争优势。
通过KANO模型，你可以清晰地划分这些需求，从而更科学地分配资源，确保产品既能满足基本需求，又能在关键领域脱颖而出。
2.2 洞察用户潜在需求
KANO模型最强大的地方在于它能帮你发现用户自己都没意识到的需求。这就是那些"兴奋属性"，它们能带来意想不到的用户惊喜。
举个例子，还记得你第一次体验到拼多多超快的仅退款的感受吗？有一次我只是在和商家沟通一箱水果中有个别磕坏了，结果拼多多客服直接介入帮我秒退款。这种体验就非常让人印象深刻，属于“兴奋需求”。
作为商业分析师，你的任务就是要前瞻性地发现这些潜在需求。
你不仅要听用户说什么，更要观察他们做什么。用户的行为往往比言语更能反映真实需求。
比如用户增长分析中的关键行为分析，就是通过找到用户做了什么行为后粘性更强。以此来判断哪些功能可以让用户更“兴奋”。
2.3 提升用户满意度
如果要你分析如何提升用户满意度或用户体验，我们可以借助KANO模型，对功能进行分类。因为不同类型的功能对用户来说，体验是不一样的，精准地提升那些更重要的功能，才是提升满意度的关键。
这里有一个重要的洞察：用户满意度的提升并不是线性的。
对于必备属性，满足了用户也不会特别高兴，但如果没有满足，用户会非常不满意。
对于期望属性，满意度的提升是相对线性的。
对于兴奋属性，即使没有满足用户也不会不满意，但一旦满足，用户满意度会大幅提升。
理解这一点，你就能更智慧地分配资源。例如，在一个成熟的产品中，与其继续优化已经很好的必备属性，不如将资源投入到开发新的兴奋属性上，这样更可能带来用户满意度的显著提升。
2.4 数据驱动的KANO分析
在数据时代，我们有了更精确的方法来应用KANO模型。
通过计算功能满意度系数（SI）和功能不满意度系数（DI），我们可以将定性分析转化为定量分析。
首先，让我解释一下KANO问卷的基本原理：
对于每个功能，我们会问用户两个问题：
如果有这个功能，你会怎么感觉？
如果没有这个功能，你会怎么感觉？
用户的回答会被分类为以下几种：
A (Attractive): 有这个功能会感到满意，没有也可以接受
O (One-dimensional): 有这个功能会感到满意，没有会不满意
M (Must-be): 有这个功能是理所当然，没有会非常不满意
I (Indifferent): 有没有这个功能都无所谓
这里有一个实际的例子：假设你正在分析一个音乐App的几个功能：
离线下载
社交分享
AI推荐歌单
高品质音频
通过用户调研，你得到了以下数据：
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计算SI和DI的公式如下：
SI = (A + O) / (A + O + M + I)
DI = -1 * (O + M) / (A + O + M + I)
通过这个表格，我们可以得出以下洞察：
离线下载是一个典型的期望属性，既能提高满意度，缺失也会造成明显的不满。
社交分享更接近无差异属性，可能不是重点发展方向。
AI推荐歌单是一个明显的兴奋属性，应该重点发展。
高品质音频接近必备属性，需要满足但不需要过度投入。
这种数据驱动的方法让KANO分析更加客观和可靠，特别适合处理大量用户反馈数据的场景。作为商业分析师，你可以利用这种方法来支持你的决策，使你的建议更有说服力。
用户分层：精准把握不同群体需求
青少年用户（13-18岁）：
必备属性：海量流行音乐库
期望属性：社交分享功能
兴奋属性：虚拟偶像互动
年轻职场人（25-35岁）：
必备属性：高音质播放
期望属性：个性化推荐
兴奋属性：情绪分析匹配播放列表
中年用户（45-55岁）：
必备属性：简洁的用户界面
期望属性：怀旧音乐专区
兴奋属性：音乐解说功能
为不同用户群体定制功能组合
优化用户界面，突出不同群体最看重的功能
制定差异化的营销策略，精准触达各个群体
最后，记住KANO模型最重要的一点：用户需求是动态变化的。今天的兴奋属性，明天可能就变成了期望属性。作为商业分析师，你的任务就是始终保持敏锐，捕捉这些变化。
掌握KANO模型，可以让你的产品分析更加深入，称为你脱颖而出的关键武器。
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