你的功能积压似乎是无穷无尽的——它包含了来自你的团队、内部利益相关者、客户、潜在客户以及任何对产品有发言权的人（当然，还包括你自己）的贡献。
你希望创建具有正确特性的产品路线图。有许多不同的原因可以解释为什么你需要包含一个特定的功能，但是你怎么做才能知道哪些功能会让你（未来的）客户满意并且喜欢它胜过其他的功能呢？
在用户体验设计和产品管理领域，创造满足客户需求的产品是一个非常普遍的话题。这是很自然的，毕竟这是我们工作的最终目标。但是……
我们如何衡量满意度？我们如何选择要提供的功能？我们如何让客户超越满足而变得喜悦？
这些问题并不容易回答，但值得庆幸的是，有一个非常有用的工具指导我们通过它们:KanoModel（Kano模型）。
一、什么是KANO模型？
KANO模型是东京理工大学教授狩野纪昭（NoriakiKano）发明的对用户需求分类和排序的有用工具通过分析用户对产品功能的满意程度，对产品功能进行分级，从而确定产品实现过程中的优先级。
KANO模型是一个典型的定性分析模型，一般不直接用来测量用户的满意度，常用于识别用户对新功能的接受度。
帮助企业了解不同层次的用户需求，找出顾客和企业的接触点，挖掘出让顾客满意至关重要的因素。
这一切都始于我们的目标：满足，满意度VS功能性。Kano提出了一个维度，从完全满意（也成为喜悦和兴奋）到完全不满意（或沮丧）
、KANO模型的需求分类
在KANO模型中，根据不同类型的功能需求与用户满意度之间的关系，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。即使表现得不完善，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=-*（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，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-，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。
3、A魅力型需求
魅力型：用户意想不到的功能，未实现用户无感（哈哈哈因为根本想不到还有这个操作），实现了用户会大吃一惊拍案叫绝。
魅力型功能可以是一个产品的核心竞争力，它能够快速拉开和竞品距离，让产品独具一格，这类需求百里挑一。
比如：在美团点餐提交订单没有点主食，会提示用户是不是忘记点主食了，点击按钮在本窗口弹出主食让用户添加。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。
当然，我们不能说美团因为这一个功能使其领先于竞品，在体验美团App外卖过程中，还有很多其他细节地方同样能够体现类似的“温馨提示”。
比如说：
「点外卖时」，你在浏览商家列表，若长时间没有跳转，会在顶部“发现好菜”旁边出现提示“纠结吃点啥点这里”的提示，引导用户浏览“发现好菜”列表找到想吃的东西
「提交订单后」，用户可以填写备注内容，快捷标签能够让用户不用填写直接点击标签提交即可
「在支付环节」，以返利方式刺激用户绑卡支付
「订单完成后」，点击取消订单按钮，会有对话框进行二次确认。在二次确认对话框中提供一个文字链入口，方便用户重新修改信息。一方面可以减少无效订单的冗余数据，另一方面也方便了用户（若无快捷入口，用户需要取消订单后重新下单）
……
这些带有“期待型”和“魅力型”特质的小功能，贯穿了“用户点外卖场景”的整个「体验地图」，从而让整个App在无形中更好用，也许在“有用性”上美团App和其他竞品没有同质性的区别，但“好用性”的特质让美团App和其他产品形成了区分。
这种区别有点说不清道不明，因为我们日常在体验App中，好的体验往往是行云流水不经意间的。不知道你有没有类似的感觉？
很难有产品像今日头条仅凭一个“用户差异化智能推送”就树立产品差异性的，如果不能一招制敌，那就从细节出发，逐步积累实现的魅力型和期望型功能让用户有更好的体验也是不错的制胜法宝。
二、KANO模型分析的全流程
KANO模型分析全流程始于问卷设计，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。
.问卷设计
KNAO问卷一般包含三部分内容：
）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：
Q:“电话随访”功能：
“帮助您对于离院一周或5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：
）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。
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，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=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、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。“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（,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：
Better/SI=(A+O)/(A+O+M+I)
Worse/DSI=-*(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。
Better系数，结果为正，表示用户对某功能或服务实现的满意程度，该值越接近于，表示实现某功能或服务后，满意程度越强；
Worse系数，结果为负，表示用户对某功能或服务不实现的不满意程度，该值越接近-，表示不实现某功能或服务后，不满意程度越强。
第四步：根据better系数和worse系数绝对值制作象限图
通过上述步骤，我们可以对所有功能点的分类结果进行定论。
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。
总的排序规则为——
剔除“无差异型和反向型需求”，不同类别需求的优先级排序规则是“必备型期望型魅力型”，同类需求的优先级排序规则是“Better值越高，优先级越高”。
当然规则是死的，每个产品的特质是不同的，整个优先级的排序规则可以结合公司资源、需求方的压力、开发资源进行微调。
最后可列出个人建议的开发优先级，按0-3进行依次排序。
例如：代入公式计算，将6个功能点的Better-Worse系数计算得出，落在四象限的图如下所示：
根据排序规则，优先级为“功能4功能5功能2功能3功能”。
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。
三、总结
众多需求琢磨不定，在时间充裕的前提下，不妨通过问卷的形式在目标用户群进行调研，通过KANO模型，我们可以对需求进行：
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”
分级，明确不同类别和相同类别需求的优先级
切勿一股脑毫无根据全凭主观意志拍板，XXX需求就这么定了，就这么排，就这么做。