在《敏捷估计和规划》一书中，在确定合意性优先级一章中专门介绍了这个模型，这个模型可以作为我们确定需求优先级的一个参考。

受赫兹伯格的双因素理论的启发, KANO模型定义了三个层次的顾客需求：基本型需求、期望型需求和兴奋型需求。这三种需求根据绩效指标分类就是基本因素、绩效因素和激励因素。

1.客户满意度模型Kano简介
卡诺模型（KANO模型）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。15082508-8599e2e75eed47f79a7196609c944c52
  1. 基本型需求：顾客认为产品“必须有”的属性或功能。当其特性不充足时，顾客很不满意；当其特性充足时，对客户满意度没有多少影响，顾客充其量是满意。例如只要酒店浴室满足了我的基本需要，我并不会关心洗漱台的台面是用什么材料制作的。
  2. 期望型需求：要求提供的产品或服务比较优秀，但并不是“必须”的产品属性，有些期望型需求连顾客都不太清楚，但是是他们却希望得到的。顾客通常谈论的是期望型需求，期望型需求又叫做线性需求，这类需求越多越好。线性需求在产品中实现的越多，顾客就越满意，当没有满意这些需求时，顾客 就不满意。因此，产品的价格通常和线性特性相关。如果酒店有健身器材，我会更加高兴，相比没有这类器材的酒店，我下次可能就会在此入住这里。
  3. 兴奋型需求：提供给顾客一些完全出乎意料的产品属性，使顾客产生惊喜。兴奋点和惊喜点常常是一些未被用户了解的需求，客户在看到这 些功能之前并不知道自己需要它们。当其特性不充足时，并且是无关紧要的特性，则顾客无所谓，当产品提供了这类需求中的服务时，顾客就会对产品非常满意，从 而提高顾客的忠诚度。这类需求可以为产品增加额外价格。
    Kano模型分析

    这3种不同类型如下图所示

Kano

由图可以看出，

右下方箭头：一旦实现了一定数量的必须功能，就无法再通过增加这类功能来提高客户的满意度了。无论增加多少必须功能，客户满意度都不会超过中点以上。

左上方箭头：只是实现一部分兴奋点就可以明显的提升客户满意度，这也是为什么企业把追求卓越作为企业的价值观之一。

中间的箭头：期望型功能的增加和客户满意度呈线性增长，所以这类需求越多越好
通过以上分析，我们会对这三类需求分别对待：

对于必须完成的功能，在产品发布时需要完成，但并不是要求在第一次迭代时就开发完成。
完成尽可能多的线性需求。
如果时间允许，至少应该确定少量的兴奋点优先级，把它们包含进发布计划。

评估需求类型

在应用这个模型时，需要注意随着时间的发展，功能会在模型中向下移动。例如手机彩屏以前是期望的，而已经是必须的。 所以需求的正确归类非常重要。使用Kano模型最简单的方法就是考虑每个主题或故事，对它所属的类型进行讨论。

我们可以设计一套问卷，对用户进行问卷调查。Kano建议通过对一个功能问两个问题来确定分类：一个问题是如果产品中有这个功能（functional），用户会觉得如何；另一个问题就是如果功能不存在（dysfunctional），用户又是觉得如何。对每个问题采用5点量表的方式进行回答：

1.like-我喜欢这样
2.Expect-我希望这样
3.Neutral-我没有意见
4.Live with-我可以忍受这样
5.Dislike-我不希望这样

经过调查后根据下图的归类矩阵，将问题进行归类来确定需求的类型：

M-必须的；L-期望的；E-兴奋点；R-逆反的；Q-存疑的; indifferent-中立的

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除了对于Kano属性归属的探讨，还可以通过对于功能属性归类的百分比，计算出Better-Worse系数，表示某功能可以增加满意或者消除很不喜欢的影响程度。

增加后的满意系数 Better/SI=（A+O）/(A+O+M+I)

消除后的不满意系数 Worse/DSI=-1*（O+M）/(A+O+M+I) Better，可以被解读为增加后的满意系数。

better的数值通常为正，代表如果提供某种功能属性的话，用户满意度会提升；正值越大/越接近1，表示对用户满意上的影响越大,用户满意度提升的影响效果越强，上升的也就更快。

Worse，则可以被叫做消除后的不满意系数。其数值通常为负，代表如果不提供某种功能属性的话，用户的满意度会降低；值越负向/越接近-1，表示对用户不满意上的影响最大，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，对系数绝对分值较高的功能/服务需求应当优先实施。

根据better-worse系数值，将散点图划分为四个象限，横轴纵轴均为满意度。

第一象限表示：better系数值高，worse系数绝对值也很高的情况。落入这一象限的属性，称之为是期望属性，即表示产品提供此功能，用户满意度会提升，当不提供此功能，用户满意度就会降低，这是质量的竞争性属性，应尽力去满足用户的期望型需求。提供用户喜爱的额外服务或产品功能，使其产品和服务优于竞争对手并有所不同，引导用户加强对本产品的良好印象；

第二象限表示：better系数值高，worse系数绝对值低的情况。落入这一象限的属性，称之为是魅力属性，即表示不提供此功能，用户满意度不会降低，但当提供此功能，用户满意度和忠诚度会有很大提升；

第三象限表示：better系数值低，worse系数绝对值也低的情况。落入这一象限的属性，称之为是无差异属性，即无论提供或不提供这些功能，用户满意度都不会有改变，这些功能点是用户并不在意的功能。

第四象限表示：better系数值低，worse系数绝对值高的情况。落入这一象限的属性，称之为是必备属性，即表示当产品提供此功能，用户满意度不会提升，当不提供此功能，用户满意度会大幅降低；说明落入此象限的功能是最基本的功能，这些需求是用户认为我们有义务做到的事情。

同类型功能之间，建议优先考虑better系数较高，worse系数较低的。

在产品开发时，功能优先级的排序一般是：必备属性>期望属性>魅力属性>无差异属性。

但实际需要考虑产品的市场策略，如期望属性和魅力属性是可以击中用户的爽点或痒点的，在争取市场份额上期望属性和魅力属性更为重要，且可以考虑作为产品卖点进行包装营销。

2. 卡诺模型实操

2.1问卷编写：

由于KANO模型问卷均需要了解以下两个方面：用户对于产品/服务具备某功能时的评价（态度）和产品/服务不具备某功能时的评价（态度），需要分别正向和反向地询问用户。需要注意：

① KANO问卷中与每个功能点相关的题目都有正反两个问题，正反问题之间的区别需注意强调，防止用户看错题意；

② 在实际题目设置上，当功能点个数比较多（大于5个时）或功能点的差异不大时，有相似之处时，建议对用户进行分组，每个用户最多回答5个功能点，且尽量是区分度大的功能点。

③ 在题型上，建议优先选择单选题，避免使用阵列题，因为阵列题下，用户更容易乱答或者回答得没有区分度，导致最终各个功能点没有区分度，如都属于期望功能。

④ 功能的解释：简单描述该功能点，确保用户理解；

⑤ 选项说明：由于用户对“我很喜欢”“理应如此”“无所谓”“勉强接受”“我很不喜欢”的理解不尽相同，因此需要在问卷填写前给出统一解释说明，让用户有一个相对一致的标准，方便填答。

  • 我很喜欢：让你感到满意、开心、惊喜。
  • 它理应如此：你觉得是应该的、必备的功能/服务。
  • 无所谓：你不会特别在意，但还可以接受。
  • 勉强接受：你不喜欢，但是可以接受。
  • 我很不喜欢：让你感到不满意。

⑥ 增加效标以用于验证KANO结果或分人群分析：用户使用功能的频率（后台数据、问卷询问）、用户最喜欢哪个功能（如果各个功能点区分度小时，如都属于期望属性，可从喜爱度上再进行二次划分）、用户会因为哪个功能而选择使用该产品。

2.2数据分析

数据清洗→KANO二维属性归属分析→Better-Worse系数计算。可以直接在Excel或SPSS中进行分析。

此外，还可以结合产品的一些数据支持进行结合分析，如用户画像，UV，转化率等。

2.3数据解读

KANO模型是对功能/服务的优先级进行探索，具体情况还需要和业务方进行讨论，将Kano模型结果和业务实际情况结合讨论确定可行的产品功能开发/优化的优先级顺序，以将调研结果落地实施。